文献类型：期刊文章

作　　者：马野[1] 王孝通[1] 戴耀[1]

机构地区：[1]大连舰艇学院航海系,辽宁大连116018

出　　处：《电子学报》

年　　份：2005

卷　　号：33

期　　号：10

起止页码：1914-1916

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2006029637146)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了解决神经网络(NN)在数据融合过程中权值实时更新问题,依据神经元激活函数的非线性特点,提出了一种利用Unscented卡尔曼滤波(UKF)实现神经网络权系数自适应调整的模型及方法,从而使全局融合信息最优.并分别以仿真数据及DGPS/GPS/RLC/罗经等设备组成的舰船导航系统实测数据为例,首先对各局部滤波器进行UKF滤波,然后分别利用神经网络卡尔曼滤波(NNKF)及神经网络非线性卡尔曼滤波(NNUKF)进行数据融合,仿真和试验结果表明,所提方案对提高整个系统的精度和运算速度是行之有效的.

关 键 词：信息融合 UKF 神经网络 组合导航 信息分配  

分 类 号：O211.64]