【摘 要】
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在北斗定位系统/惯性导航系统（BDS/INS）中,由于非线性噪声、精确构建运载体模型困难等原因,经卡尔曼滤波,列车的速度曲线会有部分信息损失,导致定位信息不准确。因此,提出了基
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在北斗定位系统/惯性导航系统（BDS/INS）中,由于非线性噪声、精确构建运载体模型困难等原因,经卡尔曼滤波,列车的速度曲线会有部分信息损失,导致定位信息不准确。因此,提出了基于小波神经网络辅助的卡尔曼滤波法。神经网络的输入是卡尔曼滤波前的信号,其输出是滤波后的信号。考虑影响小波神经网络精度的因子,对权值、阈值和学习率进行了优化。在此基础上,通过加入对数函数对学习率进行改进,利用遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法组合优化权值和阈值。实例仿真表明,经过优化的小波神经网络提高了收敛速度、定位精度,同时
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