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摘要:
将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法,本文提出了一种不确定系统模型协方差自适应调节滤波算法.该算法分为学习和估计两部分:学习阶段用高斯过程对训练数据进行学习,得到系统回归模型及噪声协方差;估计阶段由回归模型代替状态方程和观测方程,相应的噪声协方差实时自适应调整.该方法克服了传统方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确限制的问题,仿真结果验证了算法的有效性.
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文献信息
篇名 自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法
来源期刊 控制理论与应用 学科 航空航天
关键词 高斯过程回归 平方根无迹卡尔曼滤波器 自适应
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 143-146
页数 4页 分类号 V249.32
字数 2742字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈兴林 哈尔滨工业大学航天学院 164 1267 18.0 24.0
2 李鹏 哈尔滨工业大学航天学院 78 471 12.0 18.0
3 宋申民 哈尔滨工业大学航天学院 105 1195 19.0 25.0
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研究主题发展历程
节点文献
高斯过程回归
平方根无迹卡尔曼滤波器
自适应
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
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16
总被引数(次)
72515
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