Terrain Referenced Navigation Using a Multilayer Radial Basis Function-Based Extreme Learning Machine
المؤلفون المشاركون
Lee, Jungshin
Sung, Changky
Oh, Juhyun
المصدر
International Journal of Aerospace Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-07-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
الملخص EN
A high-resolution digital elevation model (DEM) is an important element that determines the performance of terrain referenced navigation (TRN).
However, the higher the resolution of the DEM, the bigger the memory size needed for storing it.
It is difficult to secure such large memory spaces in small, low-priced unmanned aerial vehicles.
In this study, a high-precision terrain regression model to fit the DEM is generated using the extreme learning machine technique based on the multilayer radial basis function.
The TRN results using the proposed method are compared with existing studies on various DEM fitting methods.
This study verifies that the proposed method obtains improved fitting accuracy and TRN performance over existing DEM fitting methods such as bilinear interpolation, SVM for regression, and bi-spline neural network, without the DEM storage space.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lee, Jungshin& Sung, Changky& Oh, Juhyun. 2019. Terrain Referenced Navigation Using a Multilayer Radial Basis Function-Based Extreme Learning Machine. International Journal of Aerospace Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1157124
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lee, Jungshin…[et al.]. Terrain Referenced Navigation Using a Multilayer Radial Basis Function-Based Extreme Learning Machine. International Journal of Aerospace Engineering No. 2019 (2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1157124
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lee, Jungshin& Sung, Changky& Oh, Juhyun. Terrain Referenced Navigation Using a Multilayer Radial Basis Function-Based Extreme Learning Machine. International Journal of Aerospace Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1157124
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1157124
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر