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数据自适应融合模型在无人机飞行控制的应用
1
作者
付喆
赵进超
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第8期81-87,共7页
为提升无人机的飞行控制感知,在无迹卡尔曼滤波器(UKF)方法的基础上,提出了一种数据驱动的自适应融合概率状态空间模型。该模型考虑了控制系统的逐点预测精度的不确定性,在多输出高斯过程回归(GPR)的基础上,通过预先建立的分段函数,提...
为提升无人机的飞行控制感知,在无迹卡尔曼滤波器(UKF)方法的基础上,提出了一种数据驱动的自适应融合概率状态空间模型。该模型考虑了控制系统的逐点预测精度的不确定性,在多输出高斯过程回归(GPR)的基础上,通过预先建立的分段函数,提出了基于估计方差的统计模型噪声参数自适应调整规则,以适应动态运行条件。针对无人机复杂的飞行数据,利用稀疏GPR模型进行处理以满足无人机处理大量飞行数据的需求。在真实无人机建立的飞行控制系统仿真模型进行了实验验证,结果表明所提方法在无人机状态估计中的优越性。
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关键词
无人机
融合状态空间模型
无迹卡尔曼滤波器
自适应调整
飞行控制
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职称材料
题名
数据自适应融合模型在无人机飞行控制的应用
1
作者
付喆
赵进超
机构
河南经贸职业学院计算机工程学院
郑州轻工业大学计算机与通信工程学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第8期81-87,共7页
基金
2020年度河南省教育科学规划项目(ZDYF2020045)—以无人机为载具的毫米波空地时变方向性信道测量方法研究。
文摘
为提升无人机的飞行控制感知,在无迹卡尔曼滤波器(UKF)方法的基础上,提出了一种数据驱动的自适应融合概率状态空间模型。该模型考虑了控制系统的逐点预测精度的不确定性,在多输出高斯过程回归(GPR)的基础上,通过预先建立的分段函数,提出了基于估计方差的统计模型噪声参数自适应调整规则,以适应动态运行条件。针对无人机复杂的飞行数据,利用稀疏GPR模型进行处理以满足无人机处理大量飞行数据的需求。在真实无人机建立的飞行控制系统仿真模型进行了实验验证,结果表明所提方法在无人机状态估计中的优越性。
关键词
无人机
融合状态空间模型
无迹卡尔曼滤波器
自适应调整
飞行控制
Keywords
UAV
Fusion State Space Model
Unscented Kalman Filter
Adaptive Adjustment
Fight Control
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
V279.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
数据自适应融合模型在无人机飞行控制的应用
付喆
赵进超
《机械设计与制造》
北大核心
2025
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