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适于惯导系统初始对准的神经网络实时算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
通常卡尔曼滤波器被用于解决惯导系统的初始对准问题。由于卡尔曼滤波的运算时间与系统阶次的立方成正比 ,所以当系统阶次较高时 ,滤波器会失去实时性。而神经网络具有函数逼近性能 ,实时性又好。为此 ,本文研究了一种基于扩展卡尔曼滤波原理的权值更新多层神经网络学习算法 ,对此算法进行了详细的推证 ,并将该算法运用到惯导系统的初始对准过程。仿真结果表明了这种神经网络结构用于惯导系统初始对准问题的有效性 ,既真正获得了与扩展卡尔曼滤波器相同的对准精度 ,又大大提高了系统的实时性 相似文献
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基于小波分析的航天器姿态控制系统故障诊断方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
小波分析是一种全新的时频两维的信号分析技术,本文将其引入航天器姿态控制系统故障诊断,并针对姿态控制系统所采用的红外地球敏感器、陀螺和姿控发动机的典型故障模式,研究了基于小波分析技术的故障诊断方法。仿真结果证明了所提方法的有效性。 相似文献
960.
惯导系统可观性的全面分析研究 总被引:5,自引:0,他引:5
应用线性控制系统的结构分解理论及奇异值分解法对惯导系统 (INS)初始对准过程中的可观测性进行了全面分析 ,深入研究和详细分析了各种状态组合对系统可观测性的影响 ,定量地得出了惯导系统最佳观测状态组合时的结构分解过程及最佳可观测的子系统 ,为进一步研究INS的快速精确对准方法奠定了理论基础。 相似文献