PSO网络优化双重卡尔曼滤波在初始对准中的应用

• 作者: 张磊 戴绍忠 汪渤
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: 捷联惯导初始对准 双重卡尔曼滤波 神经网络 微粒群算法
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 导弹与制导技术
• 页码范围: 9-11,143
• 页数: 4页
• 分类号: TJ765|V249.322
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9728.2009.02.003

摘要

为了解决捷联惯导系统初始对准过程中天向方位失准角收敛过慢的问题,提出了基于带惯性权重的微粒群(PSO)优化网络逼近的双重卡尔曼滤波算法,首先,利用滤波过程中产生了新的天向方位失准角U和水平方位失准角N信息进行双重卡尔曼滤波估计.然后针对滤波结构复杂、运算量大的问题,利用双重卡尔曼滤波获取的数据作为训练样本,PSO优化神经网络的算法来实现捷联惯导的初始对准.仿真结果表明,新算法结构简单,计算量小,具有实时性和快速性,同时可以保证系统的对准精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪渤	北京理工大学信息科学技术学院	78	918	16.0	27.0
2	张磊	北京理工大学信息科学技术学院	62	267	9.0	13.0
3	戴绍忠	北京理工大学信息科学技术学院	5	20	1.0	4.0