一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法

• 作者: 刘志国 王仕成 罗大成 高运广
• 来源期刊: 宇航学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 组合导航 RBF神经网络 遗传算法 智能容错
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 制导、导航与控制
• 页码范围: 1715-1721
• 分类号: V249.32+8
• 字数: 4701字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3873/j.issn.1000-1328.2011.08.010

摘要

针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性.在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络.为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王仕成	第二炮兵工程学院控制工程系	159	1180	15.0	23.0
2	刘志国	第二炮兵工程学院控制工程系	51	379	10.0	16.0
3	高运广	第二炮兵工程学院控制工程系	19	93	5.0	8.0
4	罗大成	第二炮兵工程学院控制工程系	15	165	6.0	12.0