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一种基于BP神经网络的卡尔曼增益修正方法
- 专利权人:
- 中国石油大学（华东）
- 发明人:
- 李世宝,陈瑞祥,路锦博,刘建航,陈海华,黄庭培,章扬
- 申请号：
- CN201510836398.7
- 公开号：
- CN105512722A
- 申请日:
- 2015.11.26
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于无线定位技术领域，涉及一种基于BP神经网络的卡尔曼增益修正方法。本发明过程中，使用移动测向站、GPS设备以及已知GPS坐标的无线电发射设备分别在闹市、城市郊区以及农村获取训练数据；然后计算理论角度值、测量值方差、使用MGEKF算法对这些数据进行滤波处理获取每次迭代的增益修正因子和目标估计位置坐标；利用以上数据训练BP神经网络，使得BP神经网络可以拟合测量值、测量值方差、目标估计位置、测向机位置和增益修正因子的相关关系，减小了传统MGEKF算法使用测量误差对增益修正结果的影响。本发明首次提出使用BP神经网络拟合测量值与增益修正因子的关系，降低了增益修正的误差，提高了滤波算法定位精度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
