【摘 要】
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Kalman滤波是组合导航中最常用的最优滤波工具, 但在组合导航系统中仍有一些应用的局限性.针对卡尔曼滤波受到需要已知精确系统模型的限制,文中利用神经网络在解决非线性、时
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Kalman滤波是组合导航中最常用的最优滤波工具, 但在组合导航系统中仍有一些应用的局限性.针对卡尔曼滤波受到需要已知精确系统模型的限制,文中利用神经网络在解决非线性、时变系统、不确知系统中的独特优势,提出一种新的Adaline /Kalman组合滤波方法,阐述了神经网络的选取,网络的训练,给出具体仿真条件,应用于卫星/惯性组合导航系统.文末给出了仿真结果,表明滤波的效果较之单独的Kalman有所改善,导航精度有所提高,同时也说明了提出的整个方法是可行的,正确的.
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