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针对系统阶次较高时卡尔曼滤波实时性较差的特点,将多层BP神经网络替代卡尔曼滤波应用于舰载机惯导系统的传递对准。利用卡尔曼滤波的输入、输出作为BP神经网络滤波的样本对值进行训练,得到了神经网络的输出值,实现了惯导传递对准中的滤波功能。仿真结果表明,将BP神经网络用于传递对准,既获得了与卡尔曼滤波相当的精度,又有效地降低了系统的解算时间,提高了系统的实时性。 相似文献
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联邦滤波器广泛应用于多传感器信息融合领域,联邦滤波中的信息分配原则影响滤波精度.针对联邦Kalman滤波器进行改进,采用基于估计协方差阵奇异值动态确定信息分配系数.对子滤波器进行重置时,采用新的重置方法,保证了子滤波器误差协方差阵的对称性,确保Kalman滤波器的一致收敛稳定性.新的联邦滤波算法允许每个状态分量拥有不同的动态信息分配因子,从而改进了联邦滤波信息融合的精度.设计了SINS/GPS/电子罗盘组合导航系统,仿真结果说明,与传统联邦滤波算法相比,改进的联邦滤波器估计精度得到了提高,可以更好地对SINS误差进行校准,提高系统的精度. 相似文献
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针对临近空间高超声速滑翔目标跟踪问题,提出一种基于反向传播神经网络修正改进迭代扩展卡尔曼滤波(Back Propagation Neural Network-aided Improved Iterative Extended Kalman Filter, BP-IIEKF)的目标轨迹跟踪方法。在雷达站坐标系下建立目标运动模型和量测模型。引入阻尼因子修正IEKF算法中的协方差预测矩阵,并定义算法的代价函数,给出迭代终止条件,保证了算法收敛精度,减小状态的观测更新误差,提高了目标状态估计精度。利用BP神经网络修正滤波结果,补偿系统滤波误差,进一步提高了跟踪精度。仿真结果表明所提算法对高超声速滑翔目标具有更高的跟踪精度。 相似文献
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基于多维数值积分讨论了确定采样型滤波器,这一类滤波器的不同之处体现在对滤波器中均值和方差的计算,这一问题与数值积分密切相关.针对以往确定采样型滤波器在提高滤波精度的同时会增加计算量,通过分析高斯权值积分,采用完全对称积分公式,计算积分节点、节点个数及权重,相比高斯厄米特滤波减少了计算量,同时滤波精度可达到五阶以上.选取典型算例对新的滤波方法仿真分析,验证了该滤波方法的可行性和有效性. 相似文献
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多模算法在纯方位被动定位中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在被动定位中,初始状态值不能精确得到,其设定误差一般较大,从而影响滤波收敛速度和精度.为解决这一问题,采用了多模型滤波方法,多个滤波器分别在不同的初始条件下同时滤波,实时计算各滤波器的加权值,然后进行数据互联.理论分析和仿真结果表明,应用这一方法,收敛速度和精度得到改善,提高了算法的适应性. 相似文献
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实际系统中存在的各种不确定性和非线性将使估计精度降低、卡尔曼滤波发散。针对这些问题,文章提出了基于H∞滤波算法的BP网络自适应滤波技术,采用H∞滤波算法在线调节BP网络的权值,并应用在SISN/GPS中。仿真结果表明,该网络具有较好的鲁棒性,其精度与H∞滤波算法的精度相当。 相似文献
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在BP神经网络理论指导的基础上,从影响装备采购费用的因素出发,根据BP神经网络的多层结构,运用反向传播算法(BP算法)构建战斗机采购费用BP网络模型;同时,运用BP网络模型对已知采购价格的5种类型军事装备进行了采购费用估算和MATLAB仿真,取得了比较满意的结果,达到了提高装备采购费用的预测速度和精度的目的,显现了BP神经网络方法的优点,为军用装备采购价格的预测提供了一种新的有效的方法。 相似文献
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绕月探测器的自主光学导航研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种利用高斯-马尔科夫过程和Unscented卡尔曼滤波的绕月探测器自主光学导航算法。针对很难事先确定精确地绕月探测器轨道动力学模型问题,提出利用高斯-马尔科夫过程来近似轨道动力学中的无模型加速度,进而提高了轨道动力学模型的精度;考虑到基于扩展卡尔曼滤波的轨道确定存在的问题,提出利用基于Unscented卡尔曼滤波来估计探测器的位置、速度及无模型加速度,提高了轨道估计精度和保证了算法的稳定性。最后,通过数学仿真验证了自主光学导航算法的有效性。 相似文献
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一种基于组合导航系统的新融合滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文设计了一种可用于地面用户的低成本组合导航系统,提出了基于该系统的新信息融合方法,即模糊卡尔曼滤波算法和地图匹配技术联合起来。仿真结果表明模糊卡尔曼滤波算法相当于一数据平滑处理窗口,具有比常规卡尔曼滤波算法更高的精度。 相似文献
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基于BP人工神经网络的GPS/SINS组合导航算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于扩展Kalman滤波的GPS/SINS组合导航算法,需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理,要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声,且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模,能够很好地逼近系统非线性特性,获得较高精度的导航定位信息;还具有计算过程稳定,不涉及矩阵求逆,不需要迭代逼近,以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS/SINS组合导航系统的BP网络模型,并在标准的BP算法基础上,采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后,通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS/SINS组合导航计算的可行性。 相似文献
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为进一步提高软件项目成本估测的准确度,减少在使用传统估测方法时产生的较大误差,提出了一种基于BP神经网络算法的软件项目成本估测模型。利用BP神经网络对软件项目成本进行估计,采用梯度下降自适应Ir的BP算法训练,仿真结果表明,基于算法的软件项目成本估测值与实际成本的偏差较小。 相似文献
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