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RBF神经网络在惯导系统传递对准中的应用

张文广  史贤俊  廖剑  李新  
【摘要】:提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化的RBF神经网络,并将其应用到某舰载机惯导系统(INS)传递对准中。该算法采用了惯性权值的非线性递减策略,用以加速算法的收敛速度和提高粒子的搜索能力。仿真结果表明,采用PSO算法优化的RBF神经网络进行惯导系统传递对准,不仅能有效提高传递对准的效率,获得与Kalman滤波相同的精度,而且缩短了Kalman滤波的过渡过程,满足了实时对准的要求。

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