本文關(guān)鍵詞： 前向神經(jīng)網(wǎng)絡 模型預測濾波 權(quán)值修正 SINS/CNS/BDS組合導航　出處：《中國慣性技術(shù)學報》2014年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對系統(tǒng)誤差的不確定性可能會引起濾波精度降低或發(fā)散的問題,提出一種新的基于模型預測濾波的前向神經(jīng)網(wǎng)絡算法。首先,采用模型預測濾波估計網(wǎng)絡在正向傳遞過程中的模型誤差,并對其進行修正,以彌補模型誤差對隱含層權(quán)值更新的影響;然后,利用模型預測濾波為神經(jīng)網(wǎng)絡提供精確的訓練樣本,學習待估計系統(tǒng)的非線性關(guān)系。將提出的算法應用于SINS/CNS/BDS組合導航系統(tǒng),并與擴展卡爾曼濾波進行比較,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]以內(nèi),濾波性能明顯優(yōu)于擴展卡爾曼濾波算法,表明該算法能提高組合導航定位的解算精度。
[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)大學自動化學院;航天恒星科技有限公司;
【基金】：國家自然科學基金(61174193) 中國航天科技集團公司衛(wèi)星應用研究院開放基金資助
【分類號】：TN967.2

【參考文獻】

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本文編號：1517316