本文關(guān)鍵詞： 前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型預(yù)測(cè)濾波 權(quán)值修正 SINS/CNS/BDS組合導(dǎo)航　出處：《中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào)》2014年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)系統(tǒng)誤差的不確定性可能會(huì)引起濾波精度降低或發(fā)散的問(wèn)題,提出一種新的基于模型預(yù)測(cè)濾波的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。首先,采用模型預(yù)測(cè)濾波估計(jì)網(wǎng)絡(luò)在正向傳遞過(guò)程中的模型誤差,并對(duì)其進(jìn)行修正,以彌補(bǔ)模型誤差對(duì)隱含層權(quán)值更新的影響;然后,利用模型預(yù)測(cè)濾波為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供精確的訓(xùn)練樣本,學(xué)習(xí)待估計(jì)系統(tǒng)的非線(xiàn)性關(guān)系。將提出的算法應(yīng)用于SINS/CNS/BDS組合導(dǎo)航系統(tǒng),并與擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行比較,仿真結(jié)果表明,提出的算法得到的姿態(tài)誤差、速度誤差和位置誤差分別在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05 m/s,+0.05 m/s]和[-5 m,+5 m]以?xún)?nèi),濾波性能明顯優(yōu)于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法,表明該算法能提高組合導(dǎo)航定位的解算精度。
[Abstract]:Aiming at the problem that the uncertainty of system error may lead to the decrease or divergence of filtering accuracy, a new forward neural network algorithm based on model predictive filtering is proposed. The model predictive filter is used to estimate the model error in the forward transmission process and to correct it to compensate for the influence of the model error on the updating of the hidden layer weight. The proposed algorithm is applied to SINS/CNS/BDS integrated navigation system and compared with extended Kalman filter. The simulation results show that the proposed algorithm can provide accurate training samples for neural network and study the nonlinear relationship of the system to be estimated. The attitude error, velocity error and position error obtained by the proposed algorithm are within [-0.25, 0.25'], [-0.05 m / s, 0.05 m / s] and [-5 m, 5 m], respectively. The filtering performance of the proposed algorithm is obviously better than that of the extended Kalman filter algorithm, which shows that the algorithm can improve the accuracy of integrated navigation positioning.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;航天恒星科技有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61174193) 中國(guó)航天科技集團(tuán)公司衛(wèi)星應(yīng)用研究院開(kāi)放基金資助
【分類(lèi)號(hào)】：TN967.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1517316