联合高斯回归的平方根UKF方法

• 作者: 宋申民 李鹏 段广仁 陈兴林
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 平方根不敏卡尔曼滤波 高斯过程回归 组合导航
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 控制理论与实践
• 页码范围: 1281-1285
• 分类号: V249.32
• 字数: 3120字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2010.06.036

摘要

针对传统的滤波方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确的限制这一问题,提出一种将高斯过程回归融八平方根不敏卡尔曼滤波(unscented Kalam filter,UKF)算法中的滤波算法.该算法用高斯过程对训练数据进行学习,得到动态系统的回归模型及系统噪声的协方差;采用标准的平方根UKF算法,状态方程和观测方程,相应的噪声协方差由高斯过程实时自适应调整.将应用于飞行器SINS/GPS组合导航,结果表明,该方法能够自适应系统噪声,收敛速度快,导航精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段广仁	哈尔滨工业大学航天学院	200	1617	20.0	28.0
2	陈兴林	哈尔滨工业大学航天学院	164	1267	18.0	24.0
3	李鹏	哈尔滨工业大学航天学院	78	471	12.0	18.0
4	宋申民	哈尔滨工业大学航天学院	105	1195	19.0	25.0