【摘 要】
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提出了基于多层BP神经网络的滤波器,并用于捷联惯导初始对准中.采用BP网络替代初始对准系统中的闭环卡尔曼滤波器,可以确保系统的误差状态始终为小量,实现了惯导初始对准中的
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提出了基于多层BP神经网络的滤波器,并用于捷联惯导初始对准中.采用BP网络替代初始对准系统中的闭环卡尔曼滤波器,可以确保系统的误差状态始终为小量,实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能.采用BP神经网络滤波的优点是:数据并行计算速度快,在滤波时不需要初始数据.仿真结果表明,这种方法简化了系统运算的代数结构,提高了系统状态估值运算的实时性,并且可以保证系统的对准精度.
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