李兴凯
- 作品数：5 被引量：11H指数：2
- 供职机构：沈阳航空航天大学更多>>
- 发文基金：辽宁省自然科学基金国家自然科学基金中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术航空宇航科学技术天文地球更多>>
- 基于BP神经网络的粒子滤波算法被引量：6
- 2014年
- 针对粒子滤波算法中的粒子退化问题,提出了一种基于BP神经网络的提高粒子滤波多样性的算法。利用BP神经网络的非线性映射功能,通过对权值进行分裂、选择,将粒子中的小权值粒子状态作为神经网络的输入,粒子的权值作为神经网络的权值,以观测值作为神经网络的目标信号,通过多次训练增大小权值粒子的权值,从而提高粒子滤波算法粒子的多样性,改善算法的滤波性能。仿真结果表明:基于BP神经网络的粒子滤波算法的性能在有效粒子数和均方根误差参数方面优于基本粒子滤波算法,在改善滤波精度方面得到了较好的效果,验证了BP神经网络在改进粒子滤波算法中的有效性。
- 王尔申李兴凯庞涛
- 关键词：粒子滤波重采样BP神经网络
- 基于神经网络的粒子滤波算法在GPS中的应用研究
- 自1994年美国建成全球定位系统（Global Positioning System，GPS）以来，GPS目前在很多方面，如军事和民用方面，都应用十分广泛，而微型电子元器件的大规模生产应用又使得GPS接收机深入到我们的许...
- 李兴凯
- 关键词：GPS粒子滤波神经网络
- 文献传递
- 一种神经网络辅助粒子滤波的GPS接收机自主完好性监测方法
- 一种神经网络辅助粒子滤波的GPS接收机自主完好性监测方法，所述方法包括如下步骤：第一步，建立BP神经网络改进粒子滤波算法模型；第二步，建立似然比检验统计量；第三步，使用NNWA-PF和LLR算法对GPS故障卫星进行检测。...
- 王尔申李兴凯庞涛
- 文献传递
- 基于广义回归神经网络的粒子滤波算法研究被引量：3
- 2014年
- 针对基本粒子滤波算法存在的粒子退化问题,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的重要性样本调整的粒子滤波算法。利用广义回归神经网络优化从重要性密度函数采样的样本,将样本作为神经网络的输入,以观测值作为神经网络的目标向量,通过多次训练优化光滑因子逼近目标向量,用样本值和其周围的调整值作为训练后神经网络的输入向量,通过神经网络的输出向量指示用最优点来取代样本值。利用GRNN对样本进行调整,使得样本更接近于后验概率密度。仿真结果表明:基于广义回归神经网络的粒子滤波算法的性能在有效粒子数和均方误差参数方面优于基本粒子滤波算法,在改善滤波精度方面取得了较好的效果,验证了广义回归神经网络在粒子滤波算法中是可用的和有效的。
- 马晓婷陈学莲王尔申李兴凯张芝贤庞涛
- 关键词：粒子滤波神经网络广义回归神经网络
- 基于遗传算法和神经网络的改进粒子滤波的GPS定位数据处理被引量：2
- 2015年
- 针对GPS接收机观测噪声分布的特点和粒子滤波存在的粒子退化问题,提出基于遗传算法和神经网络的重要性权值调整粒子滤波算法。将遗传算法全局寻优的收敛性与BP神经网络局部寻优的快速性结合,改善粒子的分布。将改进粒子滤波应用于GPS定位精度改善,与神经网络辅助的粒子滤波进行比较,对比两者的有效粒子数目和训练误差。实测GPS数据处理验证表明,该算法增加了有效粒子数目,有效抑制了粒子退化,在改善GPS定位精度上取得了良好的效果。
- 王尔申庞涛李兴凯张芝贤
- 关键词：全球定位系统粒子滤波遗传算法神经网络
