自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法
李鹏
宋申民
陈兴林
1.哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江,哈尔滨,1500012.哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江,哈尔滨,1500013.哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江,哈尔滨,150001
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.
关键词：高斯过程回归平方根无迹卡尔曼滤波器自适应
分类号：V249.32(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 143-146 )
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