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杨一

作品数：9 被引量：71H指数：4
供职机构：西北工业大学自动化学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金航天科技创新基金陕西省自然科学基金更多>>
相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术天文地球航空宇航科学技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 9篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 3篇交通运输工程
  • 1篇天文地球
  • 1篇电子电信
  • 1篇航空宇航科学...

主题

  • 5篇导航
  • 4篇组合导航
  • 4篇滤波
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 2篇粒子滤波
  • 2篇卡尔曼
  • 2篇卡尔曼滤波
  • 1篇导航系统
  • 1篇独立组网
  • 1篇星历
  • 1篇星历误差
  • 1篇学习算法
  • 1篇优化算法
  • 1篇运输保障
  • 1篇神经网络算法
  • 1篇神经网络优化
  • 1篇神经网络优化...

机构

  • 9篇西北工业大学
  • 2篇航天恒星科技...
  • 1篇武警后勤学院

作者

  • 9篇杨一
  • 9篇高社生
  • 2篇吴佳鹏
  • 2篇胡高歌
  • 2篇赵岩
  • 2篇阎海峰
  • 1篇赵飞
  • 1篇薛丽
  • 1篇冯鹏程
  • 1篇高兵兵

传媒

  • 3篇中国惯性技术...
  • 2篇西北工业大学...
  • 1篇系统工程与电...
  • 1篇计算机仿真
  • 1篇控制与决策
  • 1篇电子设计工程

年份

  • 3篇2015
  • 6篇2014
共 9 条 记 录，以下是 1-9
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排序方式：
最小二乘Unscented卡尔曼滤波在伪卫星定位中的应用
2014年
为了提高伪卫星的定位精度,在研究伪卫星星历误差传递规律和伪距观测方程线性化误差的基础上,提出一种最小二乘Unscented卡尔曼滤波算法。该算法首先利用最小二乘法估计出伪卫星的位置误差,并对伪卫星的位置进行修正,以减小伪卫星位置误差对导航解算精度的影响;然后利用无迹卡尔曼滤波算法对用户位置进行解算。仿真结果表明,与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比,提出的算法能够有效减小伪卫星位置误差对用户定位精度的影响,提高独立组网伪卫星系统的定位精度。
赵飞高社生吴佳鹏杨一
关键词：UNSCENTED卡尔曼滤波星历误差
自适应CDPF及其在组合导航中的应用被引量：3
2014年
在组合导航系统中,高精度的导航算法对导航解算精度有非常重要的影响。为提高捷联惯导(SINS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统定位的解算精度,针对粒子滤波中密度分布函数难以选取的问题,提出一种新的自适应中心差分粒子滤波(CDPF)算法。通过中心差分卡尔曼滤波来获取状态均值和协方差阵,计算获得自适应因子,并利用得到的因子自适应的调节均值和方差信息,得到一种参数可调节的重要性密度分布函数,提高了滤波精度,使滤波性能明显改善,能更好地解决非线性非高斯系统模型的滤波问题。将提出的算法应用于SINS/SAR组合导航系统中,仿真结果表明,改进的滤波算法能提高导航定位的解算精度,系统优化性能明显优于扩展卡尔曼滤波、粒子滤波以及中心差分粒子滤波。
薛丽高社生杨一
关键词：粒子滤波组合导航
临近空间伪卫星几何布局方案设计被引量：9
2014年
临近空间伪卫星的定位精度与其几何布局有密切关系。为了提高伪卫星的定位精度,在研究现有伪卫星几何布局方案的基础上,提出了一组新的伪卫星布局方案。首先,在研究卫星数目与几何精度因子(geometric dilution of precision,GDOP)关系的基础上,确定了6颗伪卫星独立组网定位的设计方案;然后,分析了伪卫星的高度角和方位角对GDOP的影响,设计了基于临近空间飞艇的6颗伪卫星布局新方案。最后,将提出的伪卫星布局新方案与现有的布局方案进行仿真验证和比较。结果表明,提出的新方案不但增加了用户的定位区域范围,而且在定位区域内减小了GDOP,提高了定位精度。
杨一高社生阎海峰
关键词：几何精度因子
基于敏感度方差重要性的RBF神经网络结构优化算法被引量：19
2015年
针对RBF神经网络的结构设计问题,提出一种基于输出敏感度方差重要性的结构优化算法.首先,检验网络隐层节点的输出敏感度在样本集上的方差是否与零有显著差异,以此作为依据增加或删除相应的隐层节点;然后,对调整后的网络参数进行修正,使网络具有更好的拟合精度和收敛性;最后,对所提出的优化算法进行仿真实验,结果表明,所提出的算法可根据研究对象自适应地调整RBF的网络结构,具有良好的逼近能力和泛化能力.
杨一高社生胡高歌
关键词：径向基函数神经网络
模糊推理算法在CBR/AHP军交运输保障中的应用研究被引量：1
2015年
针对遂行多样化任务军交运输保障决策需求和运勤干部作战经验不足的矛盾,提出了基于CBR/AHP军交运输保障案例库的设计方法,设计了基于AHP权重和模糊推理的案例匹配算法,并结合实际遂行任务案例对算法进行了验证,结果表明,提出的算法辅助决策科学有效,能够满足运输辅助决策信息系统设计的理论需求,为军交运输保障辅助决策提供理论依据。
冯鹏程高社生杨一阎海峰
关键词：军事交通运输数据库系统
改进的强跟踪UKF算法及其在INS/GPS组合导航中的应用被引量：26
2014年
针对标准UKF缺乏对系统状态异常的自适应调整能力,导致滤波精度降低的问题,提出一种改进的强跟踪UKF算法。该算法采用假设检验的方法对异常状态进行检测,当系统状态发生异常时,对预测协方差阵引入次优渐消因子自适应的调整滤波增益,实现对系统真实状态的强跟踪。该算法中次优渐消因子的确定无需计算系统模型的雅克比矩阵,提高了传统强跟踪UKF的实用性。将提出的算法应用于INS/GPS组合导航系统进行仿真验证,并与标准UKF进行比较,结果表明,在系统状态存在异常时,提出的带单重次优渐消因子的强跟踪UKF得到的东向、北向位置误差在[-13.7 m,14.9 m]以内,带多重次优渐消因子的强跟踪UKF得到的东向、北向位置误差在[-10.0 m,12.1 m]以内,滤波性能明显优于标准UKF,提高了组合导航系统的解算精度。
胡高歌刘逸涵高社生杨一
关键词：无迹卡尔曼滤波INS/GPS组合导航
自适应SDV-UPF算法及其在紧组合中的应用被引量：4
2014年
针对粒子滤波存在重要性密度函数难以选取和系统状态协方差阵可能出现的负定性问题,提出一种新的自适应奇异值分解无迹粒子滤波(ASVD-UPF)算法。该算法采用自适应因子修正动力学模型误差,通过奇异值分解抑制系统状态协方差矩阵的负定性,并以改进的UKF算法产生重要性密度函数,以弥补粒子滤波的缺陷,使该算法适用于非线性、非高斯系统模型的滤波计算。将提出的算法应用到所设计的GPS/SINS/PL紧组合导航系统中进行仿真验证,结果表明,提出算法的经、纬度误差、速度误差和姿态误差范围分别控制在(-0.5″,+0.5″)、(-0.8 m/s,+0.8 m/s)和(-1′,+1′)以内,误差估计的精度和收敛速度明显优于UKF和PF算法,能提高组合导航系统的解算精度。
赵岩高社生杨一
关键词：伪距奇异值分解
模型预测前向神经网络算法及其在组合导航中的应用被引量：6
2014年
针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题,提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先,采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差,并对其进行修正,以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响;然后,利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本,学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统,并与扩展卡尔曼滤波进行比较,仿真结果表明,提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05 m/s,+0.05 m/s]和[-5 m,+5 m]以内,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法,表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。
杨一高社生吴佳鹏赵岩
关键词：前向神经网络权值修正
基于渐消滤波的神经网络优化算法及其应用被引量：3
2015年
针对BP神经网络在训练过程中易陷入局部极小值的问题,提出一种新的基于渐消滤波的神经网络学习算法。该算法采用渐消卡尔曼滤波对神经网络的权值进行更新,有效避免了梯度下降算法产生的局部极小问题;与卡尔曼滤波相比,在渐消滤波中充分考虑了最新量测值的影响,能更合理地利用新的有效信息,从而提高了学习算法的收敛速度。学习后的网络不仅具有普通神经网络的自主学习能力,而且具有渐消滤波的最优估计性能。将提出的神经网络算法应用于SINS/BDS组合导航系统进行仿真验证。结果表明,提出的算法在逼近精度方面优于BP算法和卡尔曼滤波算法,可以有效提高神经网络的泛化能力。
高社生杨一高兵兵
关键词：神经网络学习算法组合导航
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