基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对传统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限制的问题,将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波算法中,提出一种滤波方法.该算法在估计过程中采用标准的平方根无迹卡尔曼滤波算法,整个估计过程分为时间更新和状态更新两部分,采用矩阵QR分解、Cholesky 分解的形式直接传播和更新协方差阵的平方根;系统状态方程和观测方程由高斯回归模型分别代替分代,过程噪声的协方差和观测噪声的协方差自适应调整.将其应用于航天器人交会对接过程中,仿真仿结果满足系统导航精确度要求,校验了算法的有效性.
推荐文章
迭代平方根UKF
状态估计
无迹卡尔曼滤波器(UKF)
非线性
测量更新
改进的强跟踪平方根分解UKF算法应用研究
改进的平方根分解UKF
强跟踪滤波
线性/非线性混合系统
鲁棒性
基于迭代平方根UKF的SLAM算法
UKF
同步定位与地图构建
状态估计
迭代测量更新
基于观测域平方根UKF的机载无源定位算法
机载无源定位
观测域滤波
平方根UKF算法
最小偏度单形采样
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 改进的平方根UKF及其在交会对接中的应用
来源期刊 电机与控制学报 学科 航空航天
关键词 卡尔曼滤波器 平方根无迹卡尔曼滤波器 高斯过程回归 交会对接
年,卷(期) 2010,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 100-104
页数 分类号 V249.32
字数 3394字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-449X.2010.11.017
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 段广仁 哈尔滨工业大学航天学院 200 1617 20.0 28.0
2 李鹏 湘潭大学信息工程学院 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
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (6)
共引文献  (7)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (13)
同被引文献  (17)
二级引证文献  (199)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2013(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2014(9)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(8)
2015(23)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(20)
2016(40)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(38)
2017(45)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(42)
2018(45)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(43)
2019(38)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(38)
2020(8)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(8)
研究主题发展历程
节点文献
卡尔曼滤波器
平方根无迹卡尔曼滤波器
高斯过程回归
交会对接
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
电机与控制学报
月刊
1007-449X
23-1408/TM
大16开
哈尔滨市学府路52号
14-46
1962
chi
出版文献量(篇)
3540
总下载数(次)
7
论文1v1指导