【摘 要】
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针对传统滤波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,将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波算法中,提出一种滤波方法。该算法在估计过程中采用标准
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,哈尔滨工业大学航天学院
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针对传统滤波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,将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波算法中,提出一种滤波方法。该算法在估计过程中采用标准的平方根无迹卡尔曼滤波算法,整个估计过程分为时间更新和状态更新两部分,采用矩阵QR分解、Cholesky分解的形式直接传播和更新协方差阵的平方根;系统状态方程和观测方程由高斯回归模型分别代替分代,过程噪声的协方差和观测噪声的协方差自适应调整。将其应用于航天器人交会对接过程中,仿真仿结果满足系统导航精确度要求,校验了算法的有效性。
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