原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
经典卡尔曼滤波器要求假设系统的动态模型和观测模型的噪声统计特性已知,而组合导航系统的噪声具有非先验性.为了解决这一问题,提出小脑模型神经网络(CMAC)辅助卡尔曼滤波器.仿真试验结果表明,该辅助算法的精度与经典卡尔曼滤波算法相比提高了2倍,收敛时间缩短近200 s,并有效地克服了传统神经网络学习速度慢,泛化能力弱的缺点,使系统具有自适应能力,以应付动态环境的扰动.
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文献信息
篇名 基于CMAC的卡尔曼滤波技术在组合导航系统中的应用
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 组合导航 卡尔曼滤波 BP神经网络 小脑模型神经网络
年,卷(期) 2010,(21) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 51-53
页数 分类号 TN96-34
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-373X.2010.21.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张源 中国人民解放军海军蚌埠士官学校航海系 10 10 1.0 3.0
2 杨冰 中国人民解放军海军蚌埠士官学校航海系 7 37 3.0 6.0
3 孙江磊 中国人民解放军海军蚌埠士官学校航海系 2 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
组合导航
卡尔曼滤波
BP神经网络
小脑模型神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
总被引数(次)
135074
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