基于BP 神经网络的舰载机着舰信号融合方法

A Method of Carrier Plane Landing Signal Fusing Based on BP Neural Net
  • 摘要
  • | |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献 [4]
  • |
  • 相似文献 [20]
  • | | |
  • 文章评论
    摘要:

    为了提供精度更高的方位角偏差信息,更好地辅助飞行员着舰或者实现舰载机自主着舰,采用BP 神经 网络的方法,将电子着舰系统(Automatic Carrier Landing System,ACLS)和光学助降系统(Optical Landing System, OLS)提供的方位仰角偏差信号进行信息融合,使融合结果更加逼近期望输出值,提高数据的可信度。仿真结果表 明,该方法能有效提高方位仰角偏差信号的精度。

    Abstract:

    In order to provide the azimuthal error signal more accurately and help pilot land more safely or realize the automatic carrier landing of carrier plane, the BP Neural Net method is applied. The azimuthal errors of both the automatic carrier landing system and the optical landing system are fused. The fusing result approaches to the anticipant value better and improves its reliability. The simulation result shows that this method can improve the accuracy of the elevation error signals effectively.

    参考文献
    [1] 刘同明, 夏祖勋, 解洪成. 数据融合技术及其应用[M]. 北京: 国防工业出版社, 1998: 9.
    [2] 沈飞, 郭军. 基于BP 神经网络的数据融合方法[J]. 自 动化与仪器仪表, 2005, 121(5): 63-65.
    [3] 朱晓娟. 飞行控制系统多传感器信息融合技术研究[D]. 南京航空航天大学研究生院自动化学院, 2008.
    [4] 董长虹. MATLAB 神经网络与应用[M]. 北京: 国防工 业出版社, 2005: 64-71.
    引证文献
    网友评论
    网友评论
    分享到微博
    发 布
引用本文

唐大全,毕波,王旭尚,李飞,沈宁.基于BP 神经网络的舰载机着舰信号融合方法[J].,2011,30(02):44-46.

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:644
  • 下载次数: 592
  • HTML阅读次数: 0
  • 引用次数: 0
历史
  • 收稿日期:2013-01-16
文章二维码