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作者：付喆;赵进超;
单位：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;
摘要：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
基金资助：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
