本文選題：地磁導航 + 方向適配性　； 參考：《中國慣性技術學報》2017年03期

【摘要】：針對地磁方向適配性分析時人工特征提取主觀性較強、所取特征難以表達深層的結(jié)構(gòu)性特征的問題,并為了進一步提高方向適配性分析的準確率,提出了一種基于并行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的地磁方向適配性分析方法。首先,從不同角度建立了地磁場在6個代表方向上的適配性分析圖;然后,從同一磁場的不同角度出發(fā),利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動完成了特征學習,得到了更為全面的方向適配性特征描述;最后,在并行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡所得特征的基礎上,利用BP網(wǎng)絡建立了地磁方向適配性的分析模型。仿真結(jié)果證明,該方法可以有效避免人工特征提取和計算等復雜步驟,實現(xiàn)了地磁方向適配性分析的自動化,而且可以獲得優(yōu)于傳統(tǒng)網(wǎng)絡和單路卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的準確率。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of directional adaptation analysis, the artificial feature extraction is more subjective, and it is difficult to express the deep structural features in the geomagnetic orientation adaptation analysis.A method of geomagnetic orientation adaptation analysis based on parallel convolution neural network is proposed.Firstly, the matching analysis map of geomagnetic field in six representative directions is established from different angles, and then, from different angles of the same magnetic field, the feature learning is accomplished automatically by using convolution neural network.Finally, on the basis of the characteristics obtained by parallel convolution neural networks, an analytical model of geomagnetic directional fitness is established by using BP neural network.The simulation results show that this method can effectively avoid the complicated steps such as artificial feature extraction and calculation, and realize the automation of geomagnetic orientation adaptability analysis, and the accuracy of this method is better than that of traditional neural networks and single-channel convolution neural networks.
【作者單位】： 軍械工程學院;中國人民解放軍駐西北工業(yè)大學軍事代表室;
【基金】：武器裝備軍內(nèi)科研重點項目(2014551)
【分類號】：TN966;TP183

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1764303