神经网络修正动态GPS卡尔曼滤波算法研究

• 作者: 刘小磊 宋清昆
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 导航定位 卡尔曼滤波 自适应能力
• 年，卷（期）: 2011,（15）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 152-155
• 分类号: TP391
• 字数: 4029字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.15.041

摘要

GPS导航定位系统噪声具有非先验性,而卡尔曼滤波进行最优估计需建立准确的系统模型和观测模型,这导致标准卡尔曼滤波的精度不高.为提高滤波精度,提出了神经网络修正动态GPS卡尔曼滤波算法,采用两个BP神经网络分别在时间更新预测部分及测量更新部分对标准卡尔曼滤波器进行修正,这样既考虑了现实环境的动态变化对系统模型造成的随机干扰影响,又融合了神经网络的自学习性和自适应性,使其对动态环境的扰动具有了自适应能力.仿真研究表明:该算法优于标准卡尔曼滤波器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋清昆	哈尔滨理工大学自动化学院	39	396	12.0	18.0
2	刘小磊	哈尔滨理工大学自动化学院	2	35	2.0	2.0