CIOMP OpenIR  > 中科院长春光机所知识产出
基于神经网络极限学习机数据融合的共轴跟踪
王威立; 郭劲; 曹立华; 陈娟
2013-03-15
发表期刊光学精密工程
期号03页码:751-758
摘要为了在光电跟踪伺服系统中实现共轴跟踪,采用神经网络极限学习机(ELM)对光电跟踪系统设备的运动状态及脱靶量进行了学习、训练和融合,得到了目标的速度和加速度信息。通过算法优化减少了ELM系统大约50%的运算量,使运算周期约为3.5ms,满足光电跟踪系统的实时性要求。仿真结果表明,当目标运动速度为50°/s、加速度为30(°)/s2时,预测的目标速度在峰值时的误差大约为±3(°)/s。最后,通过跟踪光学动态靶标进行了共轴跟踪实验验证。结果显示,系统最大跟踪误差由速度、位置闭环时的11.35′减小到0.88′,随机误差由8.2″减少到7.6″。与其它控制方法相比,提出的方法具有更高的实时性和精确度,能有效提高系统的跟踪精度。
关键词共轴跟踪 神经网络极限学习机 光电跟踪 数据融合
收录类别CNKI
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/38289
专题中科院长春光机所知识产出
推荐引用方式
GB/T 7714
王威立,郭劲,曹立华,等. 基于神经网络极限学习机数据融合的共轴跟踪[J]. 光学精密工程,2013(03):751-758.
APA 王威立,郭劲,曹立华,&陈娟.(2013).基于神经网络极限学习机数据融合的共轴跟踪.光学精密工程(03),751-758.
MLA 王威立,et al."基于神经网络极限学习机数据融合的共轴跟踪".光学精密工程 .03(2013):751-758.
条目包含的文件 下载所有文件
文件名称/大小 文献类型 版本类型 开放类型 使用许可
基于神经网络极限学习机数据融合的共轴跟踪(1721KB) 开放获取CC BY-NC-ND浏览 下载
个性服务
推荐该条目
保存到收藏夹
查看访问统计
导出为Endnote文件
谷歌学术
谷歌学术中相似的文章
[王威立]的文章
[郭劲]的文章
[曹立华]的文章
百度学术
百度学术中相似的文章
[王威立]的文章
[郭劲]的文章
[曹立华]的文章
必应学术
必应学术中相似的文章
[王威立]的文章
[郭劲]的文章
[曹立华]的文章
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
文件名: 基于神经网络极限学习机数据融合的共轴跟踪.caj
格式: caj
此文件暂不支持浏览
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。