【摘 要】
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针对捷联惯性导航系统动基座初始对准的误差模型具有非线性、时变性的特点,提出将前向神经网络应用于该误差模型,并采用线性H∞鲁棒滤波算法在线调整网络权值,得到一种适合于
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针对捷联惯性导航系统动基座初始对准的误差模型具有非线性、时变性的特点,提出将前向神经网络应用于该误差模型,并采用线性H∞鲁棒滤波算法在线调整网络权值,得到一种适合于该系统模型的改进的自适应前向神经网络.仿真结果表明,在存在模型误差或噪声不确定情况时,该网络不仅具有较好的鲁棒性能,而且能使误差在很短的时间内收敛,提高了系统的实时性,而对准精度与采用推广卡尔曼滤波器的精度相当.
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