【摘 要】
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针对空中环境各种干扰因素对空空导弹传递对准（TA）滤波的影响，提出一种基于联邦网络的补偿算法．将干扰误差考虑为量测输入纳入滤波系统，改进标准Kalman滤波结构．将补偿神经网络设计
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
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针对空中环境各种干扰因素对空空导弹传递对准（TA）滤波的影响，提出一种基于联邦网络的补偿算法．将干扰误差考虑为量测输入纳入滤波系统，改进标准Kalman滤波结构．将补偿神经网络设计成联邦结构，两个子系统分别用于训练量测输入估计误差、输出层权值误差和隐层权值误差．推导了联邦网络的训练算法并对算法进行了稳定性证明，保证了网络在结构上计算量小，系统反馈能力强，能够对干扰误差进行有效在线预测，辅助改进Kalman滤波器对失准角进行精确估计．仿真比较实验验证了该算法能够在不需任何先验信息的条件下，及时适应对准环境，
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