【摘 要】
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将BP算法训练的神经元网络与Kalman滤波相结合,并将其应用于GPS/DRS组合导航系统中.该算法不仅具有普通神经网络的自主学习能力和较好实时性,而且同时具有Kalman滤波的最优估计性能.它还克服了传统算法收敛速度慢、对学习参数敏感等缺点.仿真结果验证该算法比常规Kalman滤波算法具有更高的精度和稳定性.
【机 构】
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北京航空航天大学自动化学院(北京)
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将BP算法训练的神经元网络与Kalman滤波相结合,并将其应用于GPS/DRS组合导航系统中.该算法不仅具有普通神经网络的自主学习能力和较好实时性,而且同时具有Kalman滤波的最优估计性能.它还克服了传统算法收敛速度慢、对学习参数敏感等缺点.仿真结果验证该算法比常规Kalman滤波算法具有更高的精度和稳定性.
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