基于人工神经网络的卫星姿态信号处理（锦集5篇）由网友“阿杳”投稿提供，今天小编就给大家整理过的基于人工神经网络的卫星姿态信号处理，希望对大家的工作和学习有所帮助，欢迎阅读!
篇1：基于人工神经网络的卫星姿态信号处理
基于人工神经网络的卫星姿态信号处理
地球遥感卫星的技术难点之一是保持有足够的姿态控制精度.通常卫星的`姿态由单一传感器获得,为得到高的姿态精度,需要对多个传感器信息进行综合处理.针对由惯性基准、红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态测量系统,提出并设计了带反馈的BP人工神经网络进行信号处理.研究表明,该方法可以抑制红外地平仪轨道周期误差和卫星进入阴影区时对测量系统的影响,从而使系统的测量精度得以很大提高.
作 者：田蔚风 金志华 陆恺 作者单位：上海交通大学信息检测技术与仪器系上海30 刊 名：上海交通大学学报 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF SHANGHAI JIAOTONG UNIVERSITY 年，卷(期)： 33(11) 分类号：V448.222 关键词：卫星姿态测量 信号处理 人工神经网络篇2：利用人工神经网络仿真GPS误差信号
利用人工神经网络仿真GPS误差信号
GPS(Global positioning system)是一种在军事和民用方面广泛应用的定位系统。如何降低成本、提高精度是一个重要的课题。本文应用人工神经网络能够实现高度非线性的特点，在对地理位置已知点进行大量GPS实际测量的基础上，设计出一种BP网络，作为GPS误差信号模拟器。在给出时间和天气情况的.条件下，该模拟 器能够输出GPS的实时误差，为应用系统中对GPS误差进行补偿提供依据。通过与实际测试数据相比较，证明这种方法具有较好的模拟效果。
作 者：刘瑞华 刘建业 姜长生 作者单位：刘瑞华(南京航空航天大学自动化学院 河海大学计算机及信息工程学院)刘建业,姜长生(南京航空航天大学自动化学院)
刊 名：南京航空航天大学学报 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF NANJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS ＆ASTRONAUTICS 年，卷(期)： 33(2) 分类号：V249 P22 关键词：神经网络 人工神经网络 全球定位系统 误差 模拟器篇3：人工神经网络论文
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
篇4：人工神经网络论文
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
篇5：人工神经网络论文
3.1 在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
3.2 在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
3.3 在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
3.4 在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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