- 易迪拓培训,专注于微波、射频、天线设计工程师的培养
基于RBF神经网络的天线姿态测量系统设计
录入：edatop.com 点击：
基于RBF神经网络的天线姿态测量系统设计
内容简介：基于MEMS陀螺仪的测姿系统体积小、成本低,但较低的陀螺精度无法保证系统长期工作.采用Kalman滤波技术将陀螺仪和加速度计、磁强计信息相融合,可保证系统的长期精度.船舶机动行驶引入的干扰加速度会造成Kalman滤波精度降低,为了克服这一不足,利用神经网络的自学习能力,采用径向基神经网络设计船用天线的微型捷联测姿系统,以提高船舶机动航行时的系统精度.阐述了组合式捷联姿态系统算法原理,并通过仿真试验结果证明:训练后的网络能够克服干扰加速度的影响,保证系统稳定工作.
作者：赵琳, 刘付强, 吴鹏, 王文晶,
关键词：MEMS陀螺仪, 姿态测量系统, 干扰加速度, 径向基神经网络,
上一篇：双天线激励混响室场均匀性研究
下一篇：应用人工神经网络的标签缝隙天线设计
