采用BP神经网络的惯导初始对准系统

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摘要：针对随机系统，提出了基于多层神经网络的滤波器，并将其用于惯始初对准中，采用ＢＰ网络替代初始对准系统中闭环卡尔曼滤波器，可以确保系统的误差状态始终为小量，实现了惯导初始对准中的滤波与校正功能，仿真结果表明，这种方法简化了系统运算的代数结构，提高了系统状态估值运算的实时性，而对准系统的精度又与原来采用滤波器的精度相当。

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关键词：BP神经网络 神经网络 神经网 卡尔曼滤波器 卡尔曼滤波 神经网络 卡尔曼滤波 初始对准 惯性导航