国家高技术研究发展计划(2010AA7045003)
- 作品数：2 被引量：18H指数：1
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- 基于无模型无迹粒子滤波的编队卫星相对运动估计
- 2012年
- 由于地球引力和大气阻力等因素造成的模型不确定性,使常规滤波方法用于卫星编队飞行相对运动估计时精度不高。为克服这种影响,提出了一种融合高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)的无模型无迹粒子滤波(model-free unscented particle filter,MF-UPF)方法。对近圆轨道的双星编队问题,新方法通过高斯过程回归对已有的量测数据学习建立相对运动模型,有效地避免了模型不确定性造成的滤波性能下降。仿真对比验证了无模型无迹粒子滤波在编队飞行相对运动估计中的优越性。
- 魏喜庆宋申民张保群
- 关键词：近圆轨道编队飞行粒子滤波
- 无模型容积卡尔曼滤波及其应用被引量：18
- 2013年
- 提出一种融合高斯过程回归(GPR)的无模型容积卡尔曼滤波(MF-CKF)方法.容积卡尔曼滤波(CKF)是一种新的非线性高斯滤波方法,比无迹卡尔曼滤波(UKF)更具优势.为了克服建模不准确时容积卡尔曼滤波精度下降问题,通过将高斯过程回归引入到容积卡尔曼滤波之中,对训练数据学习建立系统非线性模型,从而有效地避免模型不准确造成的滤波性能下降.仿真结果验证了无模型容积卡尔曼滤波在系统模型不准确情况下的优越性.
- 魏喜庆宋申民
- 关键词：非线性滤波
