融合高斯过程回归的UKF估计方法
Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics（2019）
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.
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