基于最优估计神经网络的惯导系统初始对准研究
| 外文标题 | Initial alignment of the inertial navigation system based on a neural network suitable for the best estimation |
| 文献类型 | 期刊 |
| 作者 | 王新龙[1];申功勋[2];唐德麟[3] |
| 机构 | [1]北京航空航天大学宇航学院,北京航空航天大学宇航学院,北京航空航天大学宇航学院 北京100083,北京100083,北京100083 [2]北京航空航天大学宇航学院,北京航空航天大学宇航学院,北京航空航天大学宇航学院 北京100083,北京100083,北京100083 [3]北京航空航天大学宇航学院,北京航空航天大学宇航学院,北京航空航天大学宇航学院 北京100083,北京100083,北京100083 ↓ |
| 来源信息 | 年:2002卷:23期:3页码范围:34-38,60 |
| 期刊信息 | 宇航学报ISSN:1000-1328 |
| 关键词 | 神经网络;初始对准;卡尔曼滤波;学习算法 |
| 摘要 | 本文研究了一种基于卡尔曼滤波原理权值更新的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,既可获得与卡尔曼滤波器相同的对准精度,又提高了系统的实时性.从而得到了利用神经网络解决惯导系统初始对准问题的一种有效算法. |
| 收录情况 | PKU |
| 所属部门 | 宇航学院 |
| 链接地址 | http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_yhxb200203007.aspx |
| DOI | 10.3321/j.issn:1000-1328.2002.03.007 |
| 人气指数 | 1 |
| 浏览次数 | 1 |
全文
影响因子：
航天制导导航与控制系
dc:title:基于最优估计神经网络的惯导系统初始对准研究
dc:creator:王新龙;申功勋;唐德麟
dc:date: publishDate:2002-06-10
dc:type:期刊
dc:format: Media：宇航学报
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：宇航学报.2002,23(3),34-38,60.
dc:identifier:DOI：10.3321/j.issn:1000-1328.2002.03.007
dc: identifier:ISBN:1000-1328
