4月8日上午,应物理学院邀请,南京信息工程大学葛泉波教授在物理南楼二楼报告厅为学院师生作题为“基于改进高斯和SRCKF技术的可信船舶运动状态估计方法”的学术报告,物理学院相关专业的教师和学生参加了此次交流活动。在报告中,葛泉波教授针对复杂环境下船舶运动状态估计精度改善的问题,详细介绍了他的团队提出的一种面向非线性非高斯系统的基于可信度和改进高斯和平方根容积Kalman滤波估计方法。葛泉波教授使用高斯分量融合策略,将高斯和算法简化为多个非线性高斯子项的可信度研究;引入平方根容积Klaman滤波作为高斯和的子滤波器,构造该平方根容积Kalman子滤波器的伪矩阵,采用Sage-Husa自适应滤波算法,结合可信度理论和HPO-DOA两种寻优算法,获得船舶运动状态估计方法。通过仿真分析和实际数据进一步验证了该方法的先进性和优越性。该方法可将线性高斯可信度理论上升到非线性非高斯可信度理论,解决了非线性非高斯系统中信任因子的定义问题。葛泉波教授报告内容丰富多彩,由浅入深。报告会结束后,针对师生提出的相关问题,葛泉波教授给予耐心细致的解答,并与师生展开深入交流和讨论。专家简介:葛泉波:南京信息工程大学
2023-04-09