改进BP神经网络辅助的卡尔曼滤波在组合导航系统中的应用

资源摘要信息:"本文主要介绍了利用改进的BP神经网络辅助组合导航卡尔曼滤波方法的实现，该方法已经成功运行，并可供其他研究人员参考。本文档主要包含了以下几点核心知识点： 1. BP神经网络（Back Propagation Neural Network）基础：BP神经网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练，具有强大的非线性映射能力，广泛应用于函数逼近、数据分类和模式识别等领域。 2. 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）原理：卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，能够从一系列的含有噪声的测量中估计动态系统的状态。它在信号处理和控制系统领域具有重要应用。 3. 改进的BP神经网络：在传统的BP神经网络基础上进行改进，可能包括优化算法、网络结构、激活函数等，以提高网络的学习效率和预测精度。 4. 组合导航系统：组合导航系统是指将多种导航手段结合起来，以提高导航的精度和可靠性。常见的组合导航系统包括GPS/INS（全球定位系统/惯性导航系统）组合导航系统。 5. 改进的卡尔曼滤波方法：该方法结合了BP神经网络和卡尔曼滤波的优点，通过BP网络对卡尔曼滤波的参数进行优化，从而提高滤波性能。 6. 应用实例：文档中提到的实例是一个改进的BP神经网络辅助的卡尔曼滤波在组合导航系统中的应用，展示了该方法的成功运行和良好的性能。 7. 参考价值：由于文档中提到了“可供参考”，说明该研究不仅是理论性的探讨，还具有实际应用价值，对于后续的相关研究提供了可借鉴的实践经验。 整体而言，本文档是关于利用改进的BP神经网络辅助组合导航系统的卡尔曼滤波方法的研究，文档展示了该方法的设计思路、实现过程和应用效果，是研究组合导航系统、神经网络及滤波算法的专业技术人员的重要参考资源。"