| 基于GPR模型的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法 |
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| 引用本文： | 何志昆,刘光斌,赵曦晶,刘冬,张博.基于GPR模型的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法[J].航空学报,2013,34(9). |
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| 作者姓名： | 何志昆 刘光斌 赵曦晶 刘冬 张博 |
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| 作者单位： | 第二炮兵工程大学控制工程系,陕西西安,710025 |
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| 基金项目： | National High-tech Research and Development Program of China，国家"863"计划 |
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| 摘 要： | 与传统算法一样,动态系统的参数化模型(含噪声统计特性)未知或不够准确易导致容积卡尔曼滤波(CKF)效果严重下降,甚至滤波结果发散.为此,利用高斯过程回归(GPR)方法对训练数据进行学习,得到动态系统的状态转移GPR模型和量测GPR模型以及噪声统计特性,用以替代或增强原有动态系统模型,并将其融入到平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)中,分别提出了无模型高斯过程SRCKF (MFGP-SRCKF)和模型增强高斯过程SRCKF (MEGP-SRCKF)两种算法.仿真结果表明:这两种新的自适应滤波算法提高了动态系统模型精度,且实时自适应调整噪声的协方差,克服了传统算法滤波性能易受系统模型限制的问题；与MFGP-SRCKF相比,在给定一个不够准确的参数化模型,且有限的训练数据未能遍布估计状态空间的情况下,MEGP-SRCKF具备更高的滤波精度.
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| 关 键 词： | 非线性滤波 平方根容积卡尔曼滤波 高斯过程回归 状态估计 状态转移模型 量测模型 模型增强 |
Adaptive Square-root Cubature Kalman Filter Algorithm Based on Gaussian Process Regression Models |
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| HE Zhikun
,
LIU Guangbin
,
ZHAO Xijing
,
LIU Dong
,
ZHANG Bo.Adaptive Square-root Cubature Kalman Filter Algorithm Based on Gaussian Process Regression Models[J].Acta Aeronautica et Astronautica Sinica,2013,34(9). |
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| Authors: | HE Zhikun LIU Guangbin ZHAO Xijing LIU Dong ZHANG Bo |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | nonlinear filtering square-root cubature Kalman filter Gaussian process regression state estimation state transition model measurement model model enhancement |
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