[发明专利]一种基于概率神经网络的重力匹配方法在审
| 申请号： | 202210057661.2 | 申请日： | 2022-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN114440875A | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 王博;易荣雪 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G01C21/16 | 分类号： | G01C21/16;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的一种基于概率神经网络的重力匹配方法，利用概率神经网络，对惯性导航指示轨迹采样点进行匹配，该方法训练速度快、学习过程简单、错误分类的期望风险最小，可以得到贝叶斯最优估计结果，即后验概率较高的匹配点，匹配率高，匹配效果好，可以克服重力测量误差的影响；对于初次匹配结果不可信的点，考虑惯性导航采样点位置相关性后，再利用粒子滤波的方法二次匹配结果后，由于粒子滤波方法能更好地处理非线性非高斯问题，所以能更好地提高匹配准确率，使匹配结果更加准确可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 概率 神经网络 重力 匹配 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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