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自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法
被引:16
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
李鹏
宋申民
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
哈尔滨工业大学航天学院
宋申民
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
陈兴林
机构
:
[1]
哈尔滨工业大学航天学院
来源
:
控制理论与应用
|
2010年
/ 27卷
/ 02期
关键词
:
高斯过程回归;
平方根无迹卡尔曼滤波器;
自适应;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TN713 [滤波技术、滤波器];
学科分类号
:
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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页码:143 / 146
页数:4
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共 1 条
[1]
卡尔曼滤波与组合导航原理.[M].秦永元等编著;.西北工业大学出版社.1998,
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