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《计算机仿真》 2006年04期
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基于RBF网络的捷联惯导初始对准优化研究

贺娟  崔平远  陈阳舟  李振龙  
【摘要】:该文研究了捷联惯导在静基座下的初始对准问题,其中粗对准中采用磁罗盘和加速度计得到初始姿态角,精对准中采用具有最佳逼近性的径向基函数神经网络(RBF网络)修正姿态角。在RBF网络基函数中心选取时,基于样本分布特点,采用简单有效的均值法,同时为了增加了神经网络权值学习的鲁棒性和快速性,将H∞鲁棒滤波用于网络的权值调整中。仿真结果表明,采用这种优化学习的RBF神经网络进行初始对准比用传统的Kalman滤波更快速有效,且与Kalman滤波精度相当。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前7条
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 杨莉,汪叔华;采用BP神经网络的惯导初始对准系统[J];南京航空航天大学学报;1996年04期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 林灿龙;高动态条件下捷联惯导动基座传递对准并行算法研究[D];浙江大学;2012年
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9 钱默抒;用于舰载无人机回收的惯导测高系统研究[D];南京航空航天大学;2007年
10 董明;捷联惯性导航误差模型与初始对准技术研究[D];解放军信息工程大学;2011年
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