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PSO网络优化双重卡尔曼滤波在初始对准中的应用
引用本文:张磊,汪渤,戴绍忠.PSO网络优化双重卡尔曼滤波在初始对准中的应用[J].弹箭与制导学报,2009,29(2).
作者姓名:张磊  汪渤  戴绍忠
作者单位:北京理工大学信息科学技术学院,北京,100081
摘    要:为了解决捷联惯导系统初始对准过程中天向方位失准角收敛过慢的问题,提出了基于带惯性权重的微粒群(PSO)优化网络逼近的双重卡尔曼滤波算法.首先,利用滤波过程中产生了新的天向方位失准角九和水平方位失准角氐信息进行双重卡尔曼滤波估计。然后针对滤波结构复杂、运算量大的问题,利用双重卡尔曼滤波获取的数据作为训练样本,PSO优化神经网络的算法来实现捷联惯导的初始对准。仿真结果表明,新算法结构简单。计算量小,具有实时性和快速性,同时可以保证系统的对准精度。

关 键 词:捷联惯导初始对准  双重卡尔曼滤波  神经网络  微粒群算法

The Application of Double Kalman Filtering Based on PSO in SINS Initial Alignment
ZHANG Lei,WANG Bo,DAI Shaozhong.The Application of Double Kalman Filtering Based on PSO in SINS Initial Alignment[J].Journal of Projectiles Rockets Missiles and Guidance,2009,29(2).
Authors:ZHANG Lei  WANG Bo  DAI Shaozhong
Affiliation:School of Information Science and Technology;Beijing Institute of Technology;Beijing 100081;China
Abstract:
Keywords:SINS initial alignment  double-stage Kalman filtering  neural network  PSO algorithm  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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