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神经网络修正动态GPS卡尔曼滤波算法研究.pdf
152 2011，47(15) o，印“把，E堙f胛PP，f略口蒯仰，fc口ffD埘计算机工程与应用 神经网络修正动态GPS卡尔曼滤波算法研究 宋清昆，刘小磊 SoNG Xia01ei Qingl(蚰，Lm 哈尔滨理工大学自动化学院，哈尔滨150080 ofAutomation，HarbillSci％ce柚d l College UIlivers时of TechIlology，Harbm50080，ChiIla SoNG for GPS modmedneuralne仰ork Qingkun．LIUⅪ∞lei．Research帆arithmeHcdyⅡamic Kalman肌eriⅡgby Computer and EngineeringAppHcations，20ll，47(15)：152-155． Abstract：ThenoiseofGPS hasthe曲甜ac缸’of the caITiedout estimation mvigationposid∞sygtcnl apriority，锄do砸maI by KalImm丘lt盱neodt0es切_blishaa朗l阳tc modeland01粥en，ationmodel．Thesetothelow ofmestandardl(a1． system lead acc嗽cy 蚴丘h既111优derto for GPS inlprovefil硎ngaccuracy，aritllmeticdynamicKalman61劬gmodifiedby玳删networkispn BPneuraIne咐or!kis uscdt0correctthest锄dardKa蛔filter posed．1、Ⅳo i11也etiIIle updatepredictp耐觚dme硒ure珥№ not considers也era血domjn：tedhence only netwolk’sc2I：pabih． part．Tt虻瑚吲hod wim也e由rI删cch孤ge，b1吐also砸hz铝n嘲l of siInuJati0Il∞辄ltsshowthatme tll鲫that ty algorimmisbetter ofstalldard self籼ght锄dself二adamcd．Thc Kah锄fn蛐g． neural Key啪rds：BPn醐阳嫩；navigation蜊即tation；l(alm锄filtel妇g；capabil时ofsel厶adapted 摘要：GPS导航定位系统噪声具有非先验性，而卡尔曼滤波进行最优估计需建立准确的系统模型和观测模型，这导致标准卡尔 曼滤波的精度不高。为提高滤波精度，提出了神经网络修正动态GPs卡尔曼滤波算法，采用两个BP神经网络分别在时间更新预 测部分及测量更新部分对标准卡尔曼滤波器进行修正，这样既考虑了现实环境的动态变化对系统模型造成的随机干扰影响，又融合 了神经网络的自学习性和自适应性，使其对动态环境的扰动具有了自适应能力。仿真研究表明：该算法优于标准卡尔曼滤波器。 关键词：BP神经网络；导航定位；卡尔曼滤波；自适应能力 DOI：10．3778／j．issn．1002．8331．2011．15．041文章编号：l002．833
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