【摘 要】
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在无陀螺捷联惯导系统中,以工程问题为研究背景,针对以往解算载体角速度精度不高,导航误差随时间积累较快的问题,提出了基于信息融合理论的BP神经网络模型预测飞行体姿态的系
【机 构】
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中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室
【基金项目】
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武器装备预研基金项目（9140A17080307BQ0409）
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在无陀螺捷联惯导系统中,以工程问题为研究背景,针对以往解算载体角速度精度不高,导航误差随时间积累较快的问题,提出了基于信息融合理论的BP神经网络模型预测飞行体姿态的系统,并采用LM算法,提高学习速度。在研究了加速度传感器输出信号对飞行体姿态影响的基础上,将加速度计的输出信息作为输入变量,飞行体的实时三轴角速度作为目标信号建立网络模型。选取测试样本进行训练,得到较高精度的角速度输出,再运用四元数法解算姿态角,从一定程度上抑制了误差的积累。仿真结果表明该优化算法收敛速度快,对角速度的预测精度较高,并且合理选择
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