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概率神经网络多模型卡尔曼滤波定位导航算法.pdf
一篇该方面比较好的论文,将人工智能技术和导航技术联系在一起,适用于想做学科交叉和学科融合的同学,这方面的文献比较少
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-02-09
文件大小:2097152
提供者:
qq_36341912
概率神经网络多模型卡尔曼滤波定位导航算法
交互式多模型扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)算法是解决机动载体运动模型不确定的定位问题的次优算法,在载体做模型确定的运动时该方法仍得到次优解且浪费运算资源。针对IMM-EKF算法的此类缺陷,采用离线训练的概率神经网络模型,实时判断当前运动模型分类,在运动模型确定的状态下选择对应的单一模型进行运算,而在运动模型不确定的状态下选择IMM-EKF算法,既保证定位精度,又减少了不必要的运算量。仿真对比实验验证了相比于IMM-EKF算法,新算法在精度方面的优势。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-16
文件大小:439296
提供者:
weixin_38665775