基于BP神经网络的GPS/SINS姿态测量融合算法

发布时间：2024-03-02 07:05

　　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。

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 BP神经网络
2 BP算法的不足及改进
3 仿真实验及分析
    3.1 神经网络的初始化
    3.2 仿真结果
    3.3 仿真结果分析
4 结束语



本文编号：3916512