基于人工神经网络的导航数据处理方法研究.pdf

Vol. 20 No. 3 Sep. 1999 Journal of Shanghai Maritime University 曾连荪 ( 上海海运学院电子工程系 上海 200135) 探讨了采用广义BP 神经网络理论来进行组合导航定位数据的非线 性滤波方法采用广义BP 人工神经网络进行随机状态估计, 其特点是: 实时数据 处理可并行计算, 速度快; 对组合导航系统模型结构及其统计特性无要求 神经网络, 数据处理, 非线性滤波 U66611; TP183 0 引 言 [ 1~ 4] , , , , , , , : X ( t) = f [ X ( t ) , t] + G[ X ( t) , t] W( t) ( 1) Z ( t) = h[ X ( t) , t] + V( t) ( 2) ( 1) ( 2) , , , , BP( ) 1 基于广义BP 算法的组合导航系统数据的非线性滤波方法 1. 1 , 来稿日期: 1999-03-31 本文研究得到上海市教育委员会青年科学基金赞助( 96QD21) 曾连荪: 37 岁, 副教 , 硕士, 研究方向为运输自动化与控制 24 上海 海运学 院学报 1999 X ( k + 1) = F[ X ( k )] ( 3) : X ( k) Rn k , , F ( ) Rn , k ( k + 1) , ( 3) , X ( 1) , , X ( k ) , ( 3) , ( 3) : X ( k + 1) = F[ X ( k ) , w , t, , ] ( 4) : w , t, , , , , , 1. 2 X ( k + 1) = F[ X ( k )] ( 5) Z ( k + 1) = H [ X ( k )] + V( k ) ( 6) n m : X ( k) R , ; Z R , ; V( k) ; F[ X ( k )] H [ X ( k )] , , X^ ( k+ 1) = F (X^ ( k) , w , t , , ] + G( k + 1) { Z ( k+ 1) - H [ X^ ( k ) , w , t , , ] } r r r r h h h h ( 7) : (w , t , , ) , (w , t , , ) r r r r h h h h 1. 3 S BP , , , BP , , , BP , : S w , t , , , S - , : k O , k = j k