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基于反相傳播神經網絡改進的MGEKF算法

大小:0.71 MB 人氣: 2017-12-18 需要積分:1

  增益修改的卡爾曼濾波( MGEKF)算法在實際應用時,一般使用帶有誤差的測量值代替真實值進行增益修正計算,導致修正結果也被誤差污染。針對這一問題,提出一種基于反向傳播神經網絡( BPNN)改進的MGEKF算法,該算法使用訓練后的神經網絡代替MGEKF的增益修正函數。該算法在網絡訓練階段,以實際測量值作為神經網絡的輸入,真實值修正后的結果作為訓練目標;在實際應用中,使用網絡的輸出修正卡爾曼增益。針對移動單站只測向目標定位問題進行了實驗,實驗結果表明:該算法與擴展卡爾曼濾波(EKF)、MGEKF、平滑增益修改的卡爾曼濾波( sMCEKF)算法相比:定位精度至少提升l0%,并且有更強的穩定性。

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