基于BP 神经网络的舰载机着舰信号融合方法
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A Method of Carrier Plane Landing Signal Fusing Based on BP Neural Net
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    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
    相似文献
    引证文献
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.

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  • 收稿日期:2013-01-16
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