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基于深度卷积神经网络的地磁导航方向适配性分析

肖晶 齐晓慧 段修生 王俭臣

肖晶, 齐晓慧, 段修生, 王俭臣. 基于深度卷积神经网络的地磁导航方向适配性分析[J]. 工程科学学报, 2017, 39(10): 1584-1590. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2017.10.018
引用本文: 肖晶, 齐晓慧, 段修生, 王俭臣. 基于深度卷积神经网络的地磁导航方向适配性分析[J]. 工程科学学报, 2017, 39(10): 1584-1590. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2017.10.018
XIAO Jing, QI Xiao-hui, DUAN Xiu-sheng, WANG Jian-chen. Direction-matching-suitability analysis for geomagnetic navigation based on convolutional neural networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 2017, 39(10): 1584-1590. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2017.10.018
Citation: XIAO Jing, QI Xiao-hui, DUAN Xiu-sheng, WANG Jian-chen. Direction-matching-suitability analysis for geomagnetic navigation based on convolutional neural networks[J]. Chinese Journal of Engineering, 2017, 39(10): 1584-1590. doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2017.10.018

基于深度卷积神经网络的地磁导航方向适配性分析

doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2017.10.018
基金项目: 

武器装备军内科研重点资助项目(2014551)

详细信息
  • 中图分类号: TP391.1

Direction-matching-suitability analysis for geomagnetic navigation based on convolutional neural networks

  • 摘要: 针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义.
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-12-05

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