《中国系统仿真学会第五次全国会员代表大会暨2006年全国学术年会论文集》2006年

基于循环神经网络的车载DR状态估计(英文)

【摘要】：由于噪声的不确定性和自身的非线性特征,通过航位推算系统(DR)精确地估计车辆的状态是实际车辆组合导航中最困难的部分。提出了一种基于循环神经网络的方法,和传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)方法相比,该方法不仅提高了系统定位的准确性和自适应抗干扰能力;而且不需要模型的具体解析形式,避免了复杂的Jacobian 矩阵的计算,算法更简单,也更加易于实现。为了检验其有效性,将两种方法分别对车辆DR 导航系统进行滤波仿真,仿真结果进一步表明该神经网络方法明显优于EKF 方法,是车载DR 导航中一种更理想的非线性滤波方法。

【作者单位】：北京工业大学电子信息与控制工程学院北京工业大学电子信息与控制工程学院北京工业大学电子信息与控制工程学院北京工业大学电子信息与控制工程学院
【基金】：国家自然科学基金项目(60374067)。
【分类号】：U463.6

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3	贺娟;崔平远;陈阳舟;;CDKF在车载捷联惯导自对准中的应用[J];控制工程;2006年S2期
4	郑智忠;李亮;杨财;宋健;;基于扩展卡尔曼滤波的汽车质心侧向速度观测器[J];农业机械学报;2008年05期
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9	陈则王,袁信;联合卡尔曼滤波在车辆组合导航系统中的应用[J];重庆大学学报(自然科学版);2005年10期
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前5条

1	马海波;张利国;陈阳舟;崔平远;;基于循环神经网络的车载DR状态估计(英文)[A];中国系统仿真学会第五次全国会员代表大会暨2006年全国学术年会论文集[C];2006年
2	郭洪艳;陈虹;柳致海;;基于EKF的汽车轮胎力估计研究[A];PCC2009—第20届中国过程控制会议论文集[C];2009年
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中国博士学位论文全文数据库

前2条

1	严恭敏;车载自主定位定向系统研究[D];西北工业大学;2006年
2	武国良;电动汽车用镍氢电池剩余电量估计方法研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

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前10条

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2	孔德昆;基于磁阻传感器的车载组合导航系统[D];南京理工大学;2008年
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6	岳海波;GPS/DR车载组合导航定位系统研究[D];南京理工大学;2009年
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