国家教育部博士点基金(20030699025) 作品数:4 被引量:83 H指数:4 相关作者: 柴霖 袁建平 方群 黄良伟 岳晓奎 更多>> 相关机构: 西北工业大学 中国电子科技集团第十研究所 更多>> 发文基金: 国家教育部博士点基金 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 航空宇航科学技术 自动化与计算机技术 交通运输工程 更多>>
神经网络辅助的组合导航系统信息融合方案 被引量:9 2005年 传统的 Kalman滤波器自适应能力弱 ,而单纯的神经网络滤波器估计精度较差 ,且网络训练经验性太强。面向组合导航领域 ,提出 BP神经网络辅助自适应联邦 Kalman滤波器方案 ,设计并实现了 SINS/GPS/TAN/SAR智能化容错组合导航系统。结合自适应滤波和神经网络两种方法共同提高系统的自适应能力 ,并提出新的神经网络输入量 ,改善了算法的实时性。系统的估计精度得到显著提高 。 柴霖 袁建平 方群 黄良伟关键词:组合导航 BP神经网络 KALMAN滤波 基于SAR的组合导航系统仿真研究 被引量:7 2005年 针对地形辅助导航中SAR图像匹配高度通道不可观,及传统Kalman滤波器自适应性差的缺陷,提出引入GPS高度信息及自适应联邦Kalman滤波算法,设计基于自适应联邦滤波的SINS/GPS/TAN/SAR四组合导航系统。该方案能有效地提高系统的自适应性、导航精度和自主性。并且由于方位误差角是直接观测量,使得载体不需机动即可获得良好的惯导空中对准能力。同时,该方案还可以提供SAR系统所需的运动补偿信息,由此构成导航设备与任务设备互补的双向信息融合系统。 柴霖 袁建平 方群 黄良伟关键词:组合导航 合成孔径雷达 地形辅助导航 联邦滤波器信息分配因子优选问题 被引量:5 2007年 在剖析联邦滤波核心理论的基础上,对当前学术热点——联邦滤波器信息分配因子优选问题进行探讨。分析了文献中几种常见的优选算法,指出其中的理论缺陷。从全局估计、局部估计、容错性等三方面质疑了信息分配因子优选的必要性和可行性,提出一些值得商榷之处,并得出结论。通过S IN S/GPS/TAN/SAR四组合导航系统联邦滤波器仿真分析,验证了观点的有效性。 柴霖关键词:联邦滤波 KALMAN滤波 最优性 非线性估计理论的最新进展 被引量:63 2005年 扩展Kalman滤波(EKF)是应用最广的非线性估计方法,然而它存在实现性差、计算量大、估计精度低等缺陷,这些问题起源于EKF采用了Taylor展开近似。在阐明非线性估计的本质,剖析EKF等传统方法的特点及缺陷的基础上,从非线性估计革新的两条发展思路———非Taylor展开的线性变换及非线性变换出发,分别对插值滤波、Unscented滤波、粒子滤波和神经网络滤波这四种近年来最具特色的新方法进行介绍和评述。通过分析这些方法的工作原理、性能特点、必要性和可行性,将非线性估计最新进展的思想传承、本质内涵、地位与作用予以展现,指出各方法的现存问题、发展潜力和最具可实现性的发展方向。同时强调了各种算法的选取须根据具体应用场合和条件,在主要性能指标之间综合权衡。 柴霖 袁建平 罗建军 方群 岳晓奎关键词:插值滤波 粒子滤波