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融合高斯过程回归的UKF估计方法

叶文 蔡晨光 杨平 李建利

叶文, 蔡晨光, 杨平, 等 . 融合高斯过程回归的UKF估计方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2019, 45(6): 1081-1087. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0591
引用本文: 叶文, 蔡晨光, 杨平, 等 . 融合高斯过程回归的UKF估计方法[J]. 北京航空航天大学学报, 2019, 45(6): 1081-1087. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0591
YE Wen, CAI Chenguang, YANG Ping, et al. UKF estimation method incorporating Gaussian process regression[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2019, 45(6): 1081-1087. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0591(in Chinese)
Citation: YE Wen, CAI Chenguang, YANG Ping, et al. UKF estimation method incorporating Gaussian process regression[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2019, 45(6): 1081-1087. doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0591(in Chinese)

融合高斯过程回归的UKF估计方法

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0591
基金项目: 

国家重点研发计划 2017YFF0205003

国家自然科学基金 61421063

国家自然科学基金 61722103

国家自然科学基金 61571030

国家自然科学基金 51605461

详细信息
    作者简介:

    叶文  男, 博士, 助理研究员。主要研究方向:惯性技术与惯性计量

    蔡晨光  男, 博士, 副研究员。主要研究方向:振动计量

    杨平  男, 博士, 研究员。主要研究方向:声学计量

    李建利  男, 博士, 研究员, 博士生导师。主要研究方向:惯性技术

    通讯作者:

    叶文, E-mail: wenye@buaa.edu.cn

  • 中图分类号: V243.5

UKF estimation method incorporating Gaussian process regression

Funds: 

National Key R & D Program of China 2017YFF0205003

National Natural Science Foundation of China 61421063

National Natural Science Foundation of China 61722103

National Natural Science Foundation of China 61571030

National Natural Science Foundation of China 51605461

More Information
  • 摘要:

    高精度滤波估计是SINS/GNSS组合导航系统的关键技术之一,其估计精度直接影响了导航精度。传统滤波估计方法一般只基于惯导误差模型,未考虑惯导误差模型不确定性的影响。针对此问题,提出了一种采用高斯过程回归(GPR)增强无迹卡尔曼滤波(UKF)预测和估计能力的高精度滤波估计方法。一方面,能在有限的训练数据条件下通过UKF估计误差状态量;另一方面,高斯过程既考虑了噪声,也考虑了UKF的不确定性。将所提方法应用于SINS/GNSS组合导航系统中,车载实验结果表明,所提方法能有效提高滤波估计精度。

     

  • 图 1  车载实验

    Figure 1.  Vehicle-mounted experiment

    图 2  纬度误差对比

    Figure 2.  Comparison of latitude error

    图 3  经度误差对比

    Figure 3.  Comparison of longitude error

    图 4  高度误差对比

    Figure 4.  Comparison of altitude error

    图 5  东向速度误差对比

    Figure 5.  Comparison of east velocity error

    图 6  北向速度误差对比

    Figure 6.  Comparison of north velocity error

    图 7  天向速度误差对比

    Figure 7.  Comparison of up velocity error

    图 8  航向角误差对比

    Figure 8.  Comparison of heading angle error

    图 9  俯仰角误差对比

    Figure 9.  Comparison of pitch angle error

    图 10  横滚角误差对比

    Figure 10.  Comparison of roll angle error

  • [1] YE W, LI J L, LI L C.Design and development of a real-time multi-DSPs and FPGA-based DPOS for InSAR applications[J]. IEEE Sensors Journal, 2018, 18(8):3419-3425. doi: 10.1109/JSEN.2018.2799622
    [2] YE W, LIU Z C, LI C, et al. Enhanced Kalman filter using noisy input Gaussian process regression for bridging GPS outages in a POS[J]. The Journal of Navigation, 2018, 71(3):565-584. doi: 10.1017/S0373463317000819
    [3] RUDOLPH V D. Sigma-point Kalman filters for probabilistic inference in dynamic state-space models[D]. Oregon: Oregon Health and Science University, 2004.
    [4] CHANG L B, HU B Q, LI A, et al.Transformed unscented Kalman filter[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2013, 58(1):252-257. doi: 10.1109/TAC.2012.2204830
    [5] GONG X L, ZHANG J X, FANG J C.A modified nonlinear two-filter smoothing for high-precision airborne integrated GPS and inertial navigation[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2015, 64(12):3315-3322. doi: 10.1109/TIM.2015.2454672
    [6] GREWAL M S, ANDREWS A P.Kalman filtering: Theory and practice using MATLAB[M]. 3rd ed. Hoboken: Wiley, 2008.
    [7] RASMUSSEN C E, WILLIAMS C K I.Gaussian processes for machine learning(adaptive computation and machine learning)[M]. Cambrige:MIT Press, 2005.
    [8] XU Z, LI Y, RIZOS C, et al.Novel hybrid of LS-SVM and Kalman filter for GNSS/INS integration[J]. The Journal of Navigation, 2010, 63(2):289-299. doi: 10.1017/S0373463309990361
    [9] ROBERTS S, AIGRAIN S.Gaussian processes for time-series modelling[J]. Philosophical Transactions, 2012, 371(1984):1-25. http://d.old.wanfangdata.com.cn/OAPaper/oai_arXiv.org_1201.0155
    [10] ATIA M M, NOURELDIN A, KORENBERG M. Gaussian process regression approach for bridging GPS outages in integrated navigation systems[J]. Electronics Letters, 2011, 47(1):52-53. doi: 10.1049/el.2010.7164
    [11] CHEN H M, CHENG X H, WANG H, et al. Dealing with observation outages within navigation data using Gaussian process regression[J]. The Journal of Navigation, 2014, 67(4):603-615. doi: 10.1017/S0373463314000010
    [12] 何志昆, 刘光斌, 赵曦晶, 等.高斯过程回归方法综述[J].控制与决策, 2013, 28(8):1121-1129. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/kzyjc201308001

    HE Z K, LIU G B, ZHAO X J, et al.Review of Gauss process regression methods[J]. Control and Decision, 2013, 28(8):1121-1129(in Chinese). http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/kzyjc201308001
    [13] DEISEBROTH M P, FOX D, RASUSSEN C E. Gaussian processes for data-efficient learning in robotics and control[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2015, 37(2):408-423. doi: 10.1109/TPAMI.2013.218
    [14] KO J, FOX D. Learning GP-Bayes filters via Gaussian process latent variable models[J]. Autonomous Robots, 2011, 30(1):3-23. doi: 10.1007/s10514-010-9213-0
    [15] 李鹏, 宋申民, 陈兴林, 等.联合高斯回归的平方根UKF方法[J].系统工程与电子技术, 2010, 32(6):1281-1285. doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2010.06.036

    LI P, SONG S M, CHEN X L, et al.Combining Gaussian process regression and square root UKF method[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2010, 32(6):1281-1285(in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2010.06.036
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-10-17
  • 录用日期:  2019-01-11
  • 网络出版日期:  2019-06-20

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