卡尔曼滤波和BP算法在GPS/DRS中的应用

摘要：

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.

关键词： 神经元网络 BP算法 卡尔曼滤波 导航系统 GPS/DRS

作者: 张轶男 范跃祖

作者单位: 北京航空航天大学自动化学院(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国控制与决策学术年会

会议地点: 黄山

会议语种:中文

页码: 283-285

在线出版日期: 2004-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）