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摘要:
研究了一种模糊自适应神经网络状态估计器的工作原理及结构,并讨论了用其代替传统扩展卡尔曼滤波在导航参数估计中的实现方法.利用扩展卡尔曼滤波来构造模糊推理系统,通过神经网络对模糊推理系统进行训练,根据输入输出样本自动调整模糊系统的设计参数,从而实现对INS/GPS组合导航系统导航参数的最优估计.通过仿真验证表明,用模糊自适应状态估计方法进行导航系统的初始对准,能够大大提高系统的实时性.
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文献信息
篇名 模糊自适应估计器在INS/GPS组合导航中的应用研究
来源期刊 通信学报 学科 航空航天
关键词 惯性导航系统 全球定位系统 模糊推理 卡尔曼滤波
年,卷(期) 2006,(8) 所属期刊栏目 技术报告
研究方向 页码范围 108-112
页数 5页 分类号 V249.32+8
字数 2841字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-436X.2006.08.021
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王新龙 北京航空航天大学宇航学院 100 976 18.0 26.0
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研究主题发展历程
节点文献
惯性导航系统
全球定位系统
模糊推理
卡尔曼滤波
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研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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2-676
1980
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