基于GP-SRCDKF的初始对准技术研究

• 作者: 宋文龙 牟宏伟 贾鹤鸣 车延庭
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 大方位失准角 捷联惯导 初始对准 高斯回归 高斯过程回归平方根中心差分卡尔曼滤波 自适应调整
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 195-198
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.01.0041

摘要

随着对惯性导航系统中对准时间要求的不断提高，初始对准需要在大方位失准角条件下进行，此时需采用非线性滤波方法来实现初始对准。基于此，提出高斯过程回归平方根中心差分卡尔曼滤波算法(GP-SRCDKF)。将高斯过程回归融入到SRCDKF算法中，利用高斯过程得到系统回归模型及噪声协方差，用回归模型代替状态方程和观测方程，对相应的噪声协方差进行实时自适应调整。该算法不仅克服了扩展卡尔曼滤波滤波精度低、需要计算雅可比矩阵的不足，而且可解决传统滤波容易受系统动态模型不确定和噪声协方差不准确的限制。仿真实验结果验证了该算法的有效性和优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋文龙	东北林业大学机电工程学院	143	852	16.0	23.0
2	贾鹤鸣	东北林业大学机电工程学院	126	543	13.0	18.0
3	牟宏伟		6	11	2.0	3.0
4	车延庭	哈尔滨工程大学自动化学院	5	11	2.0	3.0