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基于RBF神经网络的组合导航融合算法
引用本文:陈建勇,王树宗.基于RBF神经网络的组合导航融合算法[J].数据采集与处理,2006,21(2):198-202.
作者姓名:陈建勇  王树宗
作者单位:1. 海军工程大学兵器工程系,武汉,430033;海军航空工程学院电子信息工程系,烟台,264001
2. 海军工程大学兵器工程系,武汉,430033
摘    要:提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的组合导航容错算法。该算法将局部滤波器状态估计分组引入作为融合中心的RBF神经网络,通过RBF神经网络的局部特性,实现全局估计的自适应性和容错性。该算法等价于对局部估计的模糊推理。仿真结果表明,该融合算法有较高的估计精度,能够及时检测出传感器故障并在融合网络中予以隔离,不致影响全局估计。

关 键 词:组合导航  信息融合  径向基函数  神经网络  模糊推理  容错性
文章编号:1004-9037(2006)02-0198-05
收稿时间:2005-06-21
修稿时间:2005-08-20

Integrated Navigation Fusion Algorithm Based on RBF Neural Network
Chen Jianyong,Wang Shuzong.Integrated Navigation Fusion Algorithm Based on RBF Neural Network[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2006,21(2):198-202.
Authors:Chen Jianyong  Wang Shuzong
Abstract:Data fusion algorithm of fault-tolerant multi-sensor integrated navigation system based on the radial basis function(RBF) neural network is proposed.By the local character of the RBF neural network,the estimated states of local filters are divided into groups and inputted into the RBF neural network for the data fusion,so the global estimation is adaptive and fault-tolerant.Simulation results indicate that the algorithm has a good accuracy.It can detect and isolate the sensor fault,so it not likely to affect the global estimation.
Keywords:integrated navigation  information fusion  radial basis function  neural network fuzzy reasoning  fault-tolerance
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