【摘 要】
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为了解决神经网络(NN)在数据融合过程中权值实时更新问题,依据神经元激活函数的非线性特点,提出了一种利用Unscented卡尔曼滤波(UKF)实现神经网络权系数自适应调整的模型及方
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为了解决神经网络(NN)在数据融合过程中权值实时更新问题,依据神经元激活函数的非线性特点,提出了一种利用Unscented卡尔曼滤波(UKF)实现神经网络权系数自适应调整的模型及方法,从而使全局融合信息最优.并分别以仿真数据及DGPS/GPS/RLC/罗经等设备组成的舰船导航系统实测数据为例,首先对各局部滤波器进行UKF滤波,然后分别利用神经网络卡尔曼滤波(NNKF)及神经网络非线性卡尔曼滤波(NNUKF)进行数据融合,仿真和试验结果表明,所提方案对提高整个系统的精度和运算速度是行之有效的.
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