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在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%~150%. 相似文献
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分析了卫星激光测距(Satellite Laser Ranging, 简称SLR)检核GPS精密定轨精度基本原理,结合GPS精密定轨误差特点,提出了一种利用SLR数据校准GPS精密定轨系统误差的新方法.新方法在卫星一次过境的短弧段内,利用多个激光测站的分时观测数据,采用多站分时投影思想,重构系统误差,辨识三个方向的定轨精度差异.新方法需要一定数据量的支持,仿真结果表明,利用3个以上测站分时投影可以校准定轨线性系统误差,并且站星矢量之间的夹角越大,效果越好. 相似文献
156.
为了克服使用单个传感器的局限性,目标跟踪系统中引入了多传感器数据融合(MSDF)算法.MSDF能有效减小污染传感器测量量的噪声,又可排除估计过程中的无效测量量.它既能处理线性传感器的数据融合问题,又能处理含噪声的非线性传感器的数据融合问题.为了克服缺乏目标运动的前期信息的不足,目标跟踪系统中还运用了模糊运动学过程模型.因此,尽管缺乏有关目标运动及估计过程中所包含的传感器前期统计信息,该目标跟踪系统的性能却与基于已知目标精确过程模型的广义卡尔曼滤波器的目标跟踪系统相当. 相似文献
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160.