“张宁”通过精心收集，向本站投稿了8篇基于自适应Kalman滤波的BP神经网络在导航中的应用，小编在这里给大家带来基于自适应Kalman滤波的BP神经网络在导航中的应用，希望大家喜欢!
- 目录
篇1：基于自适应Kalman滤波的BP神经网络在导航中的应用
基于自适应Kalman滤波的BP神经网络在导航中的应用
针对传统BP神经网络的缺点,使用自适应Kalman滤波训练神经网络隐含层与输出层的.连接权.与传统BP算法相比,该方法提高了BP神经网络的计算精度,增强了泛化能力.导航数据的计算结果证明该方法是一种改进训练连接权的有效方法.
作 者：聂建亮 张卉 Nie Jianliang Zhang Hui 作者单位：聂建亮,Nie Jianliang(长安大学地质工程与测绘工程学院,西安,710054)张卉,Zhang Hui(解放军军事经济学院基础部外语教研室,武汉,430035)
刊 名：大地测量与地球动力学 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF GEODESY AND GEODYNAMICS 年，卷(期)：2007 27(3) 分类号：V241.62+9 P227 关键词：BP神经网络 自适应Kalman滤波 泛化能力 自适应因子 导航篇2：GPS/DR组合导航自适应Kalman滤波算法
GPS/DR组合导航自适应Kalman滤波算法
针对GPS/DR组合导航Kalman滤波的异常扰动影响问题,引入了自适应滤波算法.给出了由预测残差确定自适应因子的过程.利用实测数据进行验证,结果表明无论是单因子自适应滤波还是多因子自适应滤波都能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均优于标准Kalman滤波导航解;而且因为多因子自适应滤波避免损失可靠的状态参数信息,较单因子自适应滤波,精度又有明显提高.
作 者：吴富梅 杨元喜 田育民 WU Fu-mei YANG Yuan-xi TIAN Yu-min 作者单位：吴富梅,WU Fu-mei(信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052;西安测绘研究所,陕西,西安,710054)杨元喜,田育民,YANG Yuan-xi,TIAN Yu-min(西安测绘研究所,陕西,西安,710054)
刊 名：测绘科学技术学报 PKU英文刊名：JOURNAL OF GEOMATICS SCIENCE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)：2008 25(3) 分类号：P228 关键词：GPS/DR 组合导航 单因子自适应滤波 多因子自适应滤波 Kalman滤波篇3：自适应粒子滤波在卫星紫外导航中的应用
自适应粒子滤波在卫星紫外导航中的应用
基于紫外敏感器的自主导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统,针对扩展卡尔曼滤波(EKF)和Unscented 卡尔曼滤波(UKF)不适于噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波缺乏在线自适应调整能力等问题,提出了将基于正交性原理的自适应强跟踪滤波器(STF)和UKF相融合作为重要密度函数,应用于基于紫外敏感器自主导航粒子滤波器新方法,通过UKF构造粒子群,对粒子群中的.每一个粒子的每一个sigma点用STF进行更新,使得算法的鲁棒性增强,有极强的对突变状态的跟踪能力,具有强的自适应能力.为了说明算法的有效性,结合模拟的轨道数据和测量数据进行了仿真,仿真结果说明了所提算法的有效性.
作 者：耿建中 肖业伦 GENG Jian-zhong XIAO Ye-lun 作者单位：北京航空航天大学宇航学院,北京,100083 刊 名：计算机仿真 ISTIC PKU英文刊名：COMPUTER SIMULATION 年，卷(期)：2007 24(7) 分类号：V417 关键词：粒子滤波 无察觉卡尔曼滤波 自适应滤波 强跟踪滤波器 卫星轨道篇4：BP神经网络在洪流预报中的应用
BP神经网络在洪流预报中的应用
通过归纳分析,结合实际的采集数据,对降雨径流预报的人工神经网络模型进行了改进,并针对不同的'预报系统,采用改进的自适应BP算法进行分析,指出了今后洪流预报发展的方向.
作 者：冯必波 张伶俐 陈艳 FENG Bi-bo ZHANG Ling-li CHEN Yan 作者单位：冯必波,陈艳,FENG Bi-bo,CHEN Yan(重庆工学院,计算机科学与工程学院,重庆,400054)张伶俐,ZHANG Ling-li(重庆工学院,外国语学院,重庆,400054)
刊 名：重庆工学院学报（自然科学版） ISTIC英文刊名：JOURNAL OF CHONGQING INSTITUTE OF TECHNOLOGY 年，卷(期)：2008 22(7) 分类号：P457 关键词：BP神经网络 洪流预报 智能系统篇5：改进的Sage-Husa自适应滤波在GPS动态导航定位中的应用
改进的Sage-Husa自适应滤波在GPS动态导航定位中的应用
本文利用Kalman滤波方法对动态测量进行数据处理,由于高动态的GPS测量,不易确定系统动态噪声和观测噪声.同时标准的Kalman滤波在应用过程中由于状态模型确定的误差存在,滤波效果不佳.因此本文结合动态导航的实时性和高动态性,建立了动态导航系统中滤波状态方程和观测方程,采用改进的'Sage-Husa自适应滤波对来进行实时定位数据处理,利用已有测量数据进行了实例分析.改进的Sage-Husa自适应滤波在计算过程中计算量小,结果稳定,有较强的自适应性.
作 者：刘演志 张金华 Liu Yianzhi Zhang Jinhua 作者单位：同济大学,测量与国土信息工程系,上海,200092 刊 名：现代测绘 英文刊名：MODERN SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)：2009 32(4) 分类号：P228.4 关键词：Kalman滤波 GPS 自适应滤波 发散 Kalman filtering GPS Adaptive filtering Divergence篇6：SINS/北斗组合导航Kalman滤波仿真
SINS/北斗组合导航Kalman滤波仿真
在SINS/北斗组合导航中,比较松散组合与紧密组合两种方式.分别使用输出校正和反馈校正进行Kalman滤波,其中松散组合采用的是位置、速度组合,紧密组合采用的'是伪距、伪距率组合,仿真结果表明采用反馈校正的紧密组合能在较长时间保持更高的导航精度.
作 者：吴韦华 李玉柏 WU Wei-hua LI Yu-bai 作者单位：电子科技大学,通信与信息工程学院,四川,成都,610054 刊 名：兵工自动化 ISTIC英文刊名：ORDNANCE INDUSTRY AUTOMATION 年，卷(期)：2007 26(10) 分类号：V249.32 TP391.9 关键词：组合导航 Kalman滤波 松散组合 紧密组合 导航精度篇7：BP神经网络在灌区需水量预测中的应用
BP神经网络在灌区需水量预测中的应用
随着塔里木河下游水量逐年减少的趋势,铁干里克灌区水资源危机显的`越来越严重.运用BP神经网络方法预测需水量,对灌区适时调整产业结构,保护生存和生态环境,促进区域社会经济和谐发展有重要意义.
作 者：陈小强 胡向红 袁铁柱 张建 CHEN Xiao-Qiang HU Xiang-Hong YUAN Tie-Zhu ZHANG Jian 作者单位：新疆农业大学,水利与土木学院,新疆,乌鲁木齐,830052 刊 名：地下水 英文刊名：UNDERGROUND WATER 年，卷(期)：2009 31(6) 分类号：P641.8 关键词：铁干里克灌区 BP神经网络 需水量预测篇8：自适应Kalman滤波反褶积的快速实现方法
自适应Kalman滤波反褶积的快速实现方法
提出了以二进小波变换为基础的自适应Kalman滤波反褶积(AKFD)新方法，针对该方法的计算复杂程度，提出了一种快速实现方法. 二进小波变换的AKFD抛弃了传统预测反褶积对信号平稳性的假设，克服了提高分辨率而信噪比明显降低的问题，具有很好的抗噪性能. 在小波域进行的AKFD在压制假反射以及提高分辨率方面比时间域的AKFD好，克服了在时域内进行AKFD抬升低频成分的缺陷. 利用二维地震数据的`局部平稳性的假设提出了快速实现方法，通过分段求取自适应预测算子，分别于横向及纵向采用样条插值的方法进行插值，来减少求取自适应预测算子的计算量，达到快速实现的目的. 经过大量实验表明计算速度提高数百倍，仍能保持原来的计算效果.
作 者：董恩清 刘贵忠 张宗平DONG En-qing LIU Gui-zhong ZHANG ZONG-PING 作者单位：西安交通大学电信学院信息与通信工程系, 刊 名：地球物理学报 ISTIC SCI PKU英文刊名：Chinese Journal of Geophysics 年，卷(期)：2001 44(2) 分类号：P631 关键词：二进小波变换 自适应滤波 Kalman滤波 反褶积 非平稳信号基于自适应Kalman滤波的BP神经网络在导航中的应用（推荐8篇）
