H∞滤波混合优化RBF在SINS动基座传递对准中的应用

• 作 者: 傅群忠 薛晓中
• 机 构: 南京理工大学动力工程学院
• 出 处: 火力与指挥控制
• 发表日期: 2010年1期
• 关键词: 传递对准 动基座 捷联惯导 RBF 神经网络 transfer alignment moving base SINS RBF neural networ
• 基金项目: 基金项目：国防科工委基金（J1300B004）,南京理工大学科研发展基金（XKF05031）,弹道国防科技重点实验室基金资助项目（514530601052S3301）

为解决SINS动基座传递对准的快速精确问题，将混合优化的RBF神经网络应用于此。首先运用递阶遗传算法优化RBF神经网络的拓扑结构，并对网络其余参数进行全局粗调；在此基础上运用H∞滤波算法对网络其余参数进行在线自适应精调。其计算机仿真结果与扩展卡尔曼滤波比较表明：该算法在精度、实时性方面与扩展卡尔曼滤波相比提高了将近50％。