基于平淡粒子滤波的自组织模糊神经网络算法

提出一种基于平淡粒子滤波(UPF)的自组织模糊神经网络(SOFNN)训练算法——UPF-SOFNN。分析了基于误差下降率的模糊规则增删策略和神经元增加和删除准则,建立了以隶属函数宽度参数为状态,以理想输出为量测的动力学模型,并利用UPF对神经元参数进行学习。分别以非线性系统函数逼近和系统辨识为例,对UPF-SOFNN算法进行了仿真验证,表明UPF-SOFNN算法具有更紧凑的结构和较强的泛化性能。

余度MEMS-IMU/GPS组合导航系统

对采用余度配置的MEMS-IMU/GPS组合导航系统进行了研究。分析了微小型组合导航系统的特点和误差模型,针对惯性/GPS伪距组合导航模式下,卡尔曼滤波器需要对量测方程线性化的缺点,提出了基于改进平淡粒子滤波的滤波算法。该算法采用权值控制参数决定粒子是否进入平淡卡尔曼滤波器,有效降低了滤波计算量,并和UPF算法精度相当。研究表明,改进平淡粒子滤波算法对系统性能有明显提高,在GPS信号受到遮挡、暂时不可用的情况下,具有较好的抑制误差作用,适合余度微惯性/GPS组合导航系统的应用。