GPS/INS组合导航中BP神经网络信息融合技术的应用

"BP神经网络在信息融合技术中的应用，探讨了GPS/INS组合导航系统中的信息融合方法，并提出多源图像融合制导理念，利用模糊逻辑、小波分析等技术，结合Elman神经网络和卡尔曼滤波器优化信息处理。" 在信息技术领域，BP神经网络作为一种强大的非线性模型，常被用于处理复杂的数据融合问题。在【标题】"BP神经网络在信息融合技术中的应用"中，作者宋志英深入研究了如何将BP神经网络应用于传感器信息融合，特别是在GPS/INS组合导航系统中。GPS全球定位系统虽然广泛应用，但由于动态环境下的性能限制，需要与惯性导航系统(INS)结合，以互补各自的不足。 【描述】中提到，GPS/INS组合导航系统通过信息融合可以提高整体导航精度。在这种系统中，GPS提供长期高精度的位置信息，而INS则能提供短期高精度的运动数据。为了解决GPS动态响应能力和可靠性的问题，以及INS误差随时间累积的问题， BP神经网络被引入来优化信息融合过程。同时，文章还提出了多源图像融合制导的思想，这在现代智能感知和制导系统中具有重要价值。 BP神经网络在信息融合中的作用在于，它可以学习和调整权重，以适应不断变化的环境和传感器数据。结合【标签】"首发论文"，我们可以理解这是对这一领域的一个创新性研究，可能包含了一些新颖的理论或方法。 文章进一步讨论了卡尔曼滤波器作为传统融合策略的局限性，并提出了一种自适应联合卡尔曼滤波器的结构和算法，以应对GPS/INS组合导航系统中的不确定性。模糊推理规则也被引入，以处理系统误差和测量噪声，模糊逻辑允许系统在不确定性和非精确信息下做出决策。 此外，Elman神经网络的状态估计设计方法也被介绍，这种网络能够处理时间序列数据，为动态环境中的信息融合提供了有效工具。通过Matlab程序实现神经网络的训练，这为实际应用提供了实现路径。 这篇论文详细阐述了如何利用BP神经网络、模糊逻辑和自适应卡尔曼滤波器等技术，提升GPS/INS组合导航系统的性能，对于信息融合领域的研究和实践有着重要的参考价值。