摘要
提出了将神经网络模型(NNM)概念应用于组合导航系统,并给出了基于RBP网的NNM训练过程,基于传统模型的卡尔曼滤波算法与神经网络相结合,有效地解决了GPS信号被屏蔽时的航迹预测问题,最后对GPS/DR组合导航系统进行动态仿真,仿真结果表明,采用该算法的组合导航系统定位精度高、可靠性好。
A NNM （neural network model） based on the robust back-propagation network is designed for integrated navigation system. NNM is used for parameter estimation instead of traditional KF during the period that the global positioning system （GPS） signal is unavailable. A dynamic simulation indicates that the algorithm outperforming the simpler Kalman filter.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第23期17-19,共3页
Computer Engineering
关键词
组合导航
神经网络
卡尔曼滤波
航位推算
Integrated navigation
Neural network
Kalman filter
Dead reckoning
