神经网络优化动态GPS卡尔曼滤波算法研究

摘要：

利用动态滤波的方法来解决GPS中的随机误差的问题已经得到了广泛的应用，但考虑到GPS导航系统噪声具有非先验性,而传统的卡尔曼滤波器要求假设动态模型和观测模型的噪声统计特性已知。提出了用前向神经网络来辅助调节卡尔曼滤波器，使其具有自适应能力以应付动态环境的扰动,其中自适应的体现则是利用了神经网络的BP算法。本文通过用当前模型的卡尔曼滤波导航定位为例来说明,并利用仿真研究证明了该算法优于标准的卡尔曼滤波器。

关键词： GPS 全球定位系统 卫星导航系统 卡尔曼滤波 神经网络

作者: 曾翠娟 王忠 游志胜

作者单位: 四川大学电气信息学院,成都,610065

会议类型: 国内会议

会议名称: 四川省通信学会2005年学术年会

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 540-545

在线出版日期: 2005-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）