基于RBF神经网络的天线姿态测量系统设计

• 作者: 刘付强 吴鹏 王文晶 赵琳
• 来源期刊: 中国惯性技术学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: MEMS陀螺仪 姿态测量系统 干扰加速度 径向基神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 惯性系统研究与分析
• 页码范围: 132-135
• 页数: 4页
• 分类号: U666.1
• 字数: 3032字
• 语种: 中文

摘要

基于MEMS陀螺仪的测姿系统体积小、成本低,但较低的陀螺精度无法保证系统长期工作.采用Kalman滤波技术将陀螺仪和加速度计、磁强计信息相融合,可保证系统的长期精度.船舶机动行驶引入的干扰加速度会造成Kalman滤波精度降低,为了克服这一不足,利用神经网络的自学习能力,采用径向基神经网络设计船用天线的微型捷联测姿系统,以提高船舶机动航行时的系统精度.阐述了组合式捷联姿态系统算法原理,并通过仿真试验结果证明:训练后的网络能够克服干扰加速度的影响,保证系统稳定工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵琳	哈尔滨工程大学自动化学院	161	1456	20.0	31.0
2	吴鹏	哈尔滨工程大学自动化学院	18	122	6.0	10.0
3	王文晶	哈尔滨工程大学自动化学院	5	46	3.0	5.0
4	刘付强	哈尔滨工程大学自动化学院	3	21	3.0	3.0