首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到16条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
BP神经网络在GPS导航中的应用   总被引：3，自引：0，他引：3  
高为广  原亮  杨华 《测绘工程》2006,15(5):7-10
Kalman滤波常用于GPS动态数据的处理,由于系统存在的不确定性和非先验性,导致滤波产生较大的估计误差,甚至发散。介绍了BP神经网络算法及其非线性逼近能力,并基于BP神经网络的非线性逼近性能设计了BP神经网络进行GPS导航的新算法。实测数据计算结果表明该算法能够真实地反映载体运动轨迹,其导航解具有良好的精度和可靠性。  相似文献   

2.
GPS导航解算中常采用离散线性Kalman滤波模型.由于线性化忽略高次项,加之线性化受初始值精度的影响,导致线性化模型精度很难满足高动态用户需求.为此,分别讨论了扩展Kalman滤波和Bancroft算法以及利用观测信息迭代精化观测方程三种算法,并结合算例进行了比较与分析.  相似文献   

3.
神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法   总被引：11，自引：2，他引：9  
首先利用预报残差构造的最优自适应因子设计GPS/INS组合导航自适应滤波器。并针对BP神经网络存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,给出网络的改进算法。利用神经网络对自适应滤波器状态方程的预报值进行在线修正,给出神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法。最后,利用实测数据进行验证。结果表明,改进的神经网络算法明显提高网络收敛速度;两种自适应滤波算法相对标准组合导航算法都能够可靠地反映载体运动轨迹;神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法相对GPS/INS组合导航自适应滤波算法在精度和可靠性方面又有明显提高。  相似文献   

4.
介绍了用改进的BP神经网络算法转换GPS高程为正常高,并以青东煤矿首采工作面地表移动观测站的GPS数据为例,与标准的BP算法和多项式曲面拟合方法作比较,改进的BP算法在转换GPS高程中减少了BP神经网络的训练时间,提高了转换效率,且精度良好,可用于GPS高程转换。  相似文献   

5.
神经网络辅助的GPS/INS组合导航故障检测算法   总被引：2，自引：0，他引：2  
针对GPS/INS松组合导航系统观测信息无冗余,而且观测信息可能存在故障的情形,提出一种神经网络辅助的组合导航故障检测算法。该算法克服了基于模型的故障检测算法受模型误差影响的局限性;能够自动地对观测信息进行故障的检测、定位和剔除;能够基于故障检测后可靠的观测信息进一步调整动力学模型信息对导航解的贡献;能够在GPS失锁时,较好地进行导航预报。最后利用车载实测数据进行验证,结果表明该算法能够很好地从模型误差中分离出观测信息含有的故障信息,降低了故障检测算法存在的虚警率,避免故障信息对导航解的影响;且GPS失锁时,神经网络的预报输出在一定程度上能够进一步提高导航解的精度。  相似文献   

6.
基于改进BP学习算法的GPS高程转换   总被引：4，自引：0，他引：4  
鲁铁定  钟小威 《测绘通报》2005,(12):13-15,23
在应用BP神经网络转换GPS高程中,针对标准BP算法的不足,给出改进的学习算法,通过应用不同BP学习算法来转换GPS高程的实例分析比较,得出改进的BP算法在转换GPS高程中可以大大减少BP神经网络的训练时间,提高高程转换的效率.  相似文献   

7.
在顾及动力学模型随机误差的情况下,设计了一种GPS/INS自适应滤波算法.针对BP神经网络存在的训练速度慢、易陷入局部极小值等问题,对神经网络学习算法进行了改进.利用神经网络进一步减小系统误差对导航解的影响,给出了顾及动力学模型随机误差和系统误差的GPS/INS自适应滤波算法,并利用实测数据验证了算法的有效性.  相似文献   

8.
为提高全球定位系统(GPS)中伪距导航定位解算的精度和改善对动态目标的实时跟踪，提出了一种新方法，采用镜像映射法解具有病态的矛盾方程组以提高精度，以及将伪距导航定位解算方程模型转换为具有贯序输入输出数据的系统辩识模型，然后用递推最小二乘法，对所求的GPS伪距导航定位信息一一接收机的三维位置参数和时钟误差参数进行动态快速实时估计。  相似文献   

9.
神经网络算法一直是国内外研究的热点问题,BP神经网络算法具有更小的模型误差,因此,被广泛应用于GPS高程拟合。本文通过对同一区域GPS高程拟合的应用探究,运用迭代运算对比BP神经网络算法与多项式拟合数据,从而证明BP神经网络在一定条件下具有更高的精度,更加突出了BP神经网络算法的实用性。  相似文献   

10.
针对接收机的动态模型对GPS定位精度的影响,提出了一种基于多普勒频移观测的高动态GPS自适应滤波算法。该算法利用GPS伪距测量值以及利用信号载波的多普勒频移所获得的伪距率测量值,在GPS动态滤波中同时观测伪距和伪距率。借助于移动目标的运动矢量模型以及GPS定位误差模型建立了滤波方程。重点讨论了运用该模型进行Kalman滤波的实现过程。仿真实验表明,该模型与传统的方差自适应模型相比,位置精度提高了32%、速度精度提高了25%,应用本文算法能够提高定位精度和改善接收机的动态性能,拓宽高精度、高动态导航的应用范围。  相似文献   

11.
BP神经网络用于GPS高程转换的网络配置   总被引：2，自引：0，他引：2  
BP神经网络的输入与输出关系是一个高度非线性映射关系,其用于GPS高程转换中有着较高的精度。但它存在不少问题,如网络的隐含层和隐含层节点个数选取尚无理论上的指导,参加学习的样本的质量如何影响仿真精度等。本文结合实例分析了上述问题,从而得出了BP神经网络用于GPS高程转换时网络配置问题的一些相关结论。  相似文献   

12.
关于BP神经网络转换GPS高程的若干问题   总被引：6，自引：0，他引：6  
BP神经网络用于GPS高程转换有着较高的精度,但也存在不少问题,如网络的隐含层和隐含层单元个数选取、参加学习的样本的质量如何影响仿真精度等。结合实例分析上述问题,得出一些结论。  相似文献   

13.
首先介绍BP神经网络和SVR方法(支持向量机回归)用于GPS高程拟合的原理,然后通过实际数据比较BP算法和SVR在GPS高程拟合中精度。结果表明,以结构风险最小化为准则的学习方法SVR,其泛化能力明显比BP神经网络好,在工程中具有一定的实际应用价值。  相似文献   

14.
基于MEA-BP神经网络的卫星钟差预报   总被引：1，自引：0，他引：1  
吕栋  欧吉坤  于胜文 《测绘学报》2020,49(8):993-1003
卫星钟差是影响导航定位精度的重要因素之一,建立高精度的钟差预报模型对高精度定位有重要意义。针对常用模型卫星钟差在短期预报中随时间增加误差积累,以及传统BP神经网络不稳定,容易出现过拟合等问题,本文提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络钟差预报模型和算法。首先对原始钟差数据进行一次差处理;然后利用思维进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,给出该模型进行钟差预报的具体步骤;选用IGS站提供的多天GPS精密钟差产品数据进行试验分析,使用GPS一天中前12 h数据建模,进行2、3、6和12 h的钟差预报。结果表明:利用MEA-BP模型得到的上述4种时段的预报精度分别优于0.36、0.38、0.62和1.56 ns,预报误差曲线变化起伏较小,说明新模型的预报性能优于3种传统模型,新模型在钟差预报短期预报中的实用性及稳定性是较佳的。  相似文献   

15.
施利龙 《北京测绘》2020,(2):260-264
BP神经网络用于GPS高程拟合时存在收敛速度慢,受初始值选取影响大和易陷入局部极大值的问题。本文提出一种改进的BP神经网络高程拟合方法,将模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)引入BP神经网络模型,利用模拟退火算法的全局寻优能力对BP神经网络的初始值进行选择,同时优化神经网络的各层神经元之间的连接权值和阈值,提高BP神经网络拟合法的拟合精度、收敛速度和推广泛化能力。最后结合实际算例对所提方法的拟合性能进行验证,结果表明利用模拟退火算法改进的BP神经网络进行高程拟合是可行且有效的,拟合结果优于传统BP神经网络法。  相似文献   

16.
利用神经网络预测的GPS/SINS组合导航系统算法研究   总被引：2，自引：0，他引：2  
提出了一种基于神经网络预测的GPS/SINS组合导航系统算法。GPS信号可用时,该算法分别将惯性传感器的输出以及卡尔曼滤波器的输出信息作为神经网络的输入及理想输出信息,并进行在线训练;当GPS信息失锁时,利用已经训练好的神经网络预测各导航参数误差,并校正SINS。地面静态实验与动态跑车实验结果证明了该方法的可行性与有效性。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号