改进小波序贯极限学习机的光电经纬仪空间配准算法研究

发布时间：2017-09-10 22:16

  本文关键词：改进小波序贯极限学习机的光电经纬仪空间配准算法研究

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【摘要】：针对光电经纬仪数据融合系统中的空间配准问题,提出复合函数小波神经网络序贯极限学习机光电经纬仪空间配准算法。该算法将小波理论引入到极限学习机中,利用小波函数和任意分段连续非线性函数构造极限学习机隐层节点激励函数,小波函数的伸缩因子和平移因子根据输入数据范围进行初始化,并结合极限学习机在线学习方法进行训练。实验结果表明:改进小波序贯极限学习机的光电经纬仪空间配准算法可以使光电经纬仪的测量精度提高到3″以内,与标准极限学习机空间配准算法相比,该算法能够实现在线增量式快速学习,具有更好的泛化性能。
【作者单位】： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;中国科学院大学;长春工业大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 光电经纬仪 空间配准 小波神经网络 序贯极限学习机
【基金】：国家863计划项目(2008AA0047)
【分类号】：TH761.1
【正文快照】： 0引言光电经纬仪多传感器数据融合系统中,采用融合技术综合处理长波红外、中波红外、可见光等传感器的量测数据,可以增大量测范围、提高目标跟踪能力、增强系统可靠性及跟踪准确度。由于系统中各传感器存在系统误差,量测轨迹并不重合,直接进行融合将导致跟踪准确度降低,难以发

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本文编号：826946