| 基于RBF神经网络的天线姿态测量系统设计 |
| |
| 引用本文： | 赵琳,刘付强,吴鹏,王文晶.基于RBF神经网络的天线姿态测量系统设计[J].中国惯性技术学报,2008,16(2):132-135. |
| |
| 作者姓名： | 赵琳 刘付强 吴鹏 王文晶 |
| |
| 作者单位： | 哈尔滨工程大学,自动化学院,哈尔滨,150001 |
| |
| 摘 要： | 基于MEMS陀螺仪的测姿系统体积小、成本低,但较低的陀螺精度无法保证系统长期工作.采用Kalman滤波技术将陀螺仪和加速度计、磁强计信息相融合,可保证系统的长期精度.船舶机动行驶引入的干扰加速度会造成Kalman滤波精度降低,为了克服这一不足,利用神经网络的自学习能力,采用径向基神经网络设计船用天线的微型捷联测姿系统,以提高船舶机动航行时的系统精度.阐述了组合式捷联姿态系统算法原理,并通过仿真试验结果证明:训练后的网络能够克服干扰加速度的影响,保证系统稳定工作.
|
| 关 键 词： | MEMS陀螺仪 姿态测量系统 干扰加速度 径向基神经网络 径向基神经网络 天线 姿态测量 系统设计 RBF neural network based measurement attitude antenna 稳定工作 影响 训练 结果 仿真试验 算法原理 态系统 组合式 阐述 系统精度 机动航行 |
| 文章编号： | 1005-6734(2008)02-0132-04 |
| 修稿时间： | 2008年2月2日 |
Design for antenna attitude measurement based on RBF neural network |
| |
| ZHAO Lin,LIU Fu-qiang,WU Peng,WANG Wen-jing.Design for antenna attitude measurement based on RBF neural network[J].Journal of Chinese Inertial Technology,2008,16(2):132-135. |
| |
| Authors: | ZHAO Lin LIU Fu-qiang WU Peng WANG Wen-jing |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
