论文摘要
本文研究典型应用场景下电力现场作业的超宽带精确定位,提出一种基于BP神经网络补偿卡尔曼滤波的UWB精定位算法。首先在某段时间内利用定位系统测得全部采样时刻的初始观测解,得到初始观测解集;其次根据卡尔曼滤波器的状态方程,初始观测解集输入卡尔曼滤波器;最后用BP神经网络补偿卡尔曼滤波,在最小均方误差下求得定位系统的二维状态向量的估计值。通过仿真表明:该补偿算法在原卡尔曼滤波算法上提升了定位精度。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈皓,何杰,马凯,黄琴
关键词: 运动学模型,卡尔曼滤波,神经网络,非线性补偿
来源: 电子设计工程 2019年24期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 无线电电子学,电信技术,自动化技术
单位: 广东电网有限责任公司电力科学研究院,中国南方电网公司重点实验室电网自动化实验
基金: 中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20162061)
分类号: TN925;TN713;TP183
DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2019.24.023
页码: 103-107
总页数: 5
文件大小: 1644K
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