基于小波神经网络的惯导初始对准系统  

Initial Alignment of Inertial Navigation Systems Using Wavelet Neural Networks

作　　者：陈兵舫[1] 张育林[1] 杨乐平[1] 

机构地区：[1]国防科技大学空间技术研究所,长沙410073

出　　处：《系统工程与电子技术》2001年第8期55-57,共3页Systems Engineering and Electronics

摘　　要：论述了小波分析和神经网络在惯性导航系统初始对准中的重要作用 ,给出了惯导系统初始对准的线性和非线性模型。基于小波变换 ,运用小波神经网络对目前该问题进行了仿真研究。仿真结果表明 ,对于不同的误差模型 ,小波神经网络采用不同的基函数可以很好地对非线性系统进行逼近 ,近似精度高 ,而且网络规模比BP、RBF等神经网络规模要小 ,计算量少 ,收敛速度快。Initial course alignment of inertial navigation system is very important in all kinds of tactical missiles or ballistic missiles. In this paper, the linear and nonlinear error models of the inertial navigation systems are presented. Wavelet neural network comparing with Kalman filtering, RBF neural network and BP neural network is addressed on.\;

关 键 词：惯性导航 小波分析 初始对准系统 导弹制导 

分 类 号：TJ765[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]