基于反向传播神经网络改进的增益修改卡尔曼滤波算法

来源：计算机应用杂志2016年第5期北京时间：

作者：李世宝, 陈瑞祥, 刘建航, 陈海华, 丁淑妍, 龚琛

单位：中国石油大学(华东) 计算机与通信工程学院, 山东 青岛 266580

摘要：增益修改的卡尔曼滤波(MGEKF)算法在实际应用时,一般使用带有误差的测量值代替真实值进行增益修正计算,导致修正结果也被误差污染。针对这一问题,提出一种基于反向传播神经网络(BPNN)改进的MGEKF算法,该算法使用训练后的神经网络代替MGEKF的增益修正函数。该算法在网络训练阶段,以实际测量值作为神经网络的输入,真实值修正后的结果作为训练目标;在实际应用中,使用网络的输出修正卡尔曼增益。针对移动单站只测向目标定位问题进行了实验,实验结果表明:该算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、MGEKF、平滑增益修改的卡尔曼滤波(sMGEKF)算法相比:定位精度至少提升10%,并且有更强的稳定性。

关键词：增益修改卡尔曼滤波,反向传播神经网络,只测向目标定位

基金资助：山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FM017);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(15CX05025A);青岛市黄岛区科技计划项目(2014-1-45)。