作者：袁赣南,张红伟,朱岭,袁克非 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2012年第10期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2012100080 DOC编号：DOCCGQJ2012100089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于无线传感网和数据融合技术的火灾报警系统设计》PDF+DOC2016年第06期 金晨,蔡光强,陈果,刘光恒 《环境监测中多传感器数据融合研究》PDF+DOC2017年第05期 刘静,李富忠,荆瑞俊 《一种改进的地磁平缓区的地磁匹配算法》PDF+DOC2017年第09期 肖晶,齐晓慧,段修生 《基于步态识别的移动设备身份认证模型》PDF+DOC2019年第02期 蒋伟,王瑞锦,余苏喆,秦圣智,李蝉娟,李冬芬 《一种多传感器融合的景像匹配算法》PDF+DOC2005年第05期 韩先锋,李俊山,孙满囤 《基于WPNN与数据融合的损伤检测方法》PDF+DOC2005年第02期 姜绍飞,付春,陈仲堂,盛岩 《水下无源导航系统仿真匹配算法研究》PDF+DOC2003年第02期 张飞舟,侣文芳,晏磊,葛远声 《景象匹配技术研究》PDF+DOC2002年第12期 赵锋伟,李吉成,沈振康 《基于神经网络的传感器网络数据融合技术研究》PDF+DOC2011年第10期 周观民,李荣会 《基于BP神经网络的多传感器数据融合技术优化》PDF+DOC2011年第22期 何拥军,曾文权,曾文英

    • 针对目前国内重力梯度数据难以获取的现状，研究重力梯度正演算法中矩形棱柱法来获取重力梯度数据，并将其应用到重力梯度辅助导航中。同时针对目前大多数匹配算法依赖于惯性导航系统(INS)的初始位置误差和在重力梯度变化不明显的区域定位精度不高的问题，提出重力梯度差异熵调节的概率神经网络算法作为匹配算法。在6个网格的初始误差下进行仿真实验，结果表明：该算法是正确的和有效的，匹配精度优于传统的概率神经网络匹配算法。

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