【摘 要】
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无人机航迹预测对于无人机冲突检测、任务规划及异常管控至关重要。在很多情况下难以为无人机这种复杂系统建立精确的物理模型,给基于模型的滤波方法带来一定难度。为解决上
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0502400)资助
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无人机航迹预测对于无人机冲突检测、任务规划及异常管控至关重要。在很多情况下难以为无人机这种复杂系统建立精确的物理模型,给基于模型的滤波方法带来一定难度。为解决上述问题,提出一种基于运行状态识别的无人机高斯过程-无味卡尔曼滤波的混合估计方法。首先,利用运行状态识别机制将无人机运行数据分为不同数据段,以确定无人机实时状态并提高预测模型的适应性;然后,根据不同的运行状态,从航迹数据中学习高斯过程递归模型,将其作为无味卡尔曼滤波器的状态转移方程,以实现更高的预测精度;最后,利用动作捕捉系统采集的真实无人机运行数据
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