粒子群优化小波神经网络在惯导系统传递对准中的应用

• 作者: 王希彬 赵国荣 高青伟
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 粒子群 小波神经网络 传递对准 Kalman滤波
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 信息、控制、决策与仿真
• 页码范围: 670-673
• 分类号: V249.322
• 语种: 中文

摘要

为克服系统阶次较高时卡尔曼滤波实时性较差的特点,利用小波神经网络具有收敛速度快,结构简单,计算量小等优点,将其应用于惯导系统传递对准.并采用粒子群算法优化小波神经网络参数,取代传统的梯度下降法,克服了网络参数选取的盲目性,避免陷入局部极小值.仿真结果表明采用粒子群优化的小波神经网络进行传递对准,不仅获得了与Kalman滤波相同的精度,而且收敛速度快,满足了对准的实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵国荣	海军航空工程学院控制工程系	140	687	14.0	18.0
2	高青伟	海军航空工程学院控制工程系	29	186	7.0	12.0
3	王希彬	海军航空工程学院控制工程系	31	117	7.0	9.0