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基于H_∞滤波算法的前向神经网络在SINS初始对准中的应用
1
作者
刘国燕
徐晓苏
白宇骏
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第3期331-334,共4页
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 ,...
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 。
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关键词
捷联惯性导航系统
非线性时变特性
前向神经网络
H∞滤波
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职称材料
题名
基于H_∞滤波算法的前向神经网络在SINS初始对准中的应用
1
作者
刘国燕
徐晓苏
白宇骏
机构
东南大学仪器科学与工程系
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第3期331-334,共4页
文摘
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 。
关键词
捷联惯性导航系统
非线性时变特性
前向神经网络
H∞滤波
Keywords
SINS
nonlinear time varying characteristic
feedforward neural networks
H ∞ filter
分类号
U666.12 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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1
基于H_∞滤波算法的前向神经网络在SINS初始对准中的应用
刘国燕
徐晓苏
白宇骏
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
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