基于RBF网络超声波测距非线行误差校正

针对现在的超声波测距易受温度和一些非线性误差的影响，提出用神经网络的良好的学习、泛化和非线性逼近能力来对超声波测距的非线性误差进行校正和温度补偿。通过理论分析和用matlab仿真，显示出KBF网络对超声波传感器的温度补偿和非线性校正的效果良好，充分表明了应用RBF网络在提高超声波测距精度方面是一种行之有效的方法。