【摘 要】
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为了提供精度更高的方位角偏差信息,更好地辅助飞行员着舰或者实现舰载机自主着舰,采用BP神经网络的方法,将电子着舰系统(Automatic Carrier Landing System,ACLS)和光学助降
【机 构】
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海军航空工程学院控制工程系,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,海军航空工程学院研究生大队,海军航空兵第92514部队,
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为了提供精度更高的方位角偏差信息,更好地辅助飞行员着舰或者实现舰载机自主着舰,采用BP神经网络的方法,将电子着舰系统(Automatic Carrier Landing System,ACLS)和光学助降系统(Optical Landing System,OLS)提供的方位仰角偏差信号进行信息融合,使融合结果更加逼近期望输出值,提高数据的可信度。仿真结果表明,该方法能有效提高方位仰角偏差信号的精度。
In order to provide more accurate azimuth deviation information, to better assist the pilot to carry the ship or to realize the self-guided landing of the carrier-based aircraft, a BP neural network method is used to connect the Automatic Carrier Landing System (ACLS) Optical Landing System (OLS) provides azimuth deviation signal for information fusion, which makes the fusion result more approximate to the expected output value and improves the credibility of the data. Simulation results show that this method can effectively improve the accuracy of azimuth deviation signal.
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