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基于BP神经网络的GPS/SINS姿态测量融合算法 被引量：13
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作者 田增山 崔永全 《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2014年第4期478-482,506,共6页
针对传统全球定位系统/捷联惯性导航系统(global positioning system/strapdown inertial navigation system,GPS/SINS)组合系统信息融合技术存在的不足,设计了适用于GPS/SINS组合系统姿态测量的反向传播(back-propagation,BP)神经网络... 针对传统全球定位系统/捷联惯性导航系统(global positioning system/strapdown inertial navigation system,GPS/SINS)组合系统信息融合技术存在的不足,设计了适用于GPS/SINS组合系统姿态测量的反向传播(back-propagation,BP)神经网络模型,并在标准BP算法基础上,采用限制初始权值和阈值、动态删减隐含层节点数和修改激活函数的改进算法,从而减小BP算法在GPS/SINS组合姿态测量过程中的训练误差,提高网络训练的相应速度及精度。最后通过算法仿真和分析结果图得出改进后的BP神经网络算法在GPS/SINS组合姿态测量系统中高效可行,且测姿性能优越。 展开更多
关键词 全球定位系统/捷联惯性导航系统(gps/sins) 信息融合 反向传播(BP)神经网络 姿态测量
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