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首先建立了带反馈校正的组合导航数学模型 ,在此基础上提出了一种在线学习的神经网络滤波算法。这种算法不需要噪声的先验知识 ,对系统模型的依赖也较弱。仿真表明 ,卡尔曼滤波器在理想情况下有较高的估计精度 ,而神经网络滤波器在非理想情况下有较高的精度 ,对模型误差和噪声特性的变化具有良好的鲁棒性。
一种基于在线学习前向神经网络的组合导航滤波器
【摘 要】
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首先建立了带反馈校正的组合导航数学模型 ,在此基础上提出了一种在线学习的神经网络滤波算法。这种算法不需要噪声的先验知识 ,对系统模型的依赖也较弱。仿真表明 ,卡尔曼滤波器在理想情况下有较高的估计精度 ,而神经网络滤波器在非理想情况下有较高的精度 ,对模型误差和噪声特性的变化具有良好的鲁棒性。
【机 构】
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海军工程大学兵器工程系,海军航空工程学院电子工程系,海军工程大学兵器工程系
【出 处】
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数据采集与处理
【发表日期】
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2003年03期
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