基于BP神经网络的自主定轨自适应Kalman滤波算法

• 作者: 刘国华 尚琳 张锐 李国通
• 来源期刊: 宇航学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: BP神经网络 自主定轨 自适应Kalman滤波 用户测距误差
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 制导、导航与控制
• 页码范围: 926-931
• 页数: 6页
• 分类号: V249.3
• 字数: 4573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3873/j.issn.1000-1328.2013.07.006

摘要

针对Sage-Husa自适应滤波方法存在的窗函数开窗大小选择问题,提出一种基于BP神经网络学习估计系统协方差矩阵的自适应Kalman滤波算法.该算法以Kalman滤波预测残差向量作为网络输入,通过网络分段离线学习确定预测残差向量与预测残差协方差矩阵间的非线性关系,自适应地估计Kalman滤波系统协方差矩阵.将其应用到自主定轨系统,仿真结果表明利用本文算法自主定轨60天星座平均URE误差小于1.9米,且能够快速跟踪到系统噪声的突变,较Kalman滤波方法和Sage-Husa自适应滤波方法具有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张锐		22	245	9.0	15.0
3	李国通		15	84	7.0	8.0
5	尚琳		5	38	4.0	5.0
9	刘国华		5	34	4.0	5.0