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题名基于反向传播神经网络改进的增益修改卡尔曼滤波算法
被引量：3
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作者
李世宝
陈瑞祥
刘建航
陈海华
丁淑妍
龚琛
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机构
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1196-1200,共5页
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基金
山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FM017)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(15CX05025A)
青岛市黄岛区科技计划项目(2014-1-45)~~
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文摘
增益修改的卡尔曼滤波(MGEKF)算法在实际应用时,一般使用带有误差的测量值代替真实值进行增益修正计算,导致修正结果也被误差污染。针对这一问题,提出一种基于反向传播神经网络(BPNN)改进的MGEKF算法,该算法使用训练后的神经网络代替MGEKF的增益修正函数。该算法在网络训练阶段,以实际测量值作为神经网络的输入,真实值修正后的结果作为训练目标;在实际应用中,使用网络的输出修正卡尔曼增益。针对移动单站只测向目标定位问题进行了实验,实验结果表明:该算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、MGEKF、平滑增益修改的卡尔曼滤波(sMGEKF)算法相比:定位精度至少提升10%,并且有更强的稳定性。
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关键词
增益修改卡尔曼滤波
反向传播神经网络
只测向目标定位
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Keywords
Modified Gain Extended Kalman Filter（MGEKF）
Back Propagation Neural Network（BPNN）
bearingonly target positioning
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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