2018年海洋信息论坛第2期
报告题目：复杂噪声情况下的新型卡尔曼滤波器研究
报告人：黄玉龙 博士
时间：2018年1月26日上午8:30
地点：水声楼315会议室
报告人简介：
黄玉龙，自动化学院控制科学与工程4年级博士研究生。2016年11月至2017年11月，黄玉龙同学在美国哥伦比亚大学进行为期1年的联合培养。在研究生学习期间主要开展状态估计、惯性导航及组合导航研究工作，工作内容主要涉及到非线性状态估计、鲁棒状态估计、自适应状态估计等基础研究，以及初始对准、组合导航、协同导航等应用研究。博士研究生期间，以第一作者或通信作者在《IEEE Transactions on Automatic Control》、《Automatica》、《IEEE-ASME Transactions on Mechatronics》、《IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems》、《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》、《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems》等高水平期刊上发表或录用学术论文44篇，包括SCI论文27篇和EI论文17篇，其中IEEE Transactions和Automatica等学科顶级期刊论文10篇、1区SCI论文18篇、国内顶级控制期刊《自动化学报》论文6篇，A类国际会议论文4篇。获得国家发明专利授权2项。
报告内容：
卡尔曼滤波已经被广泛地应用于导航、定位、目标跟踪、自动控制等工程应用中。传统的卡尔曼滤波要求系统和量测噪声具有高斯分布，并且其协方差矩阵精确已知。但是，在实际工程应用中，系统和量测噪声的协方差矩阵可能是未知且时变的。此外，系统和量测噪声可能具有厚尾非高斯分布。传统的卡尔曼滤波器在噪声协方差矩阵不准确或者厚尾非高斯噪声情况下性能退化，甚至出现滤波发散。本报告主要讲述黄玉龙博士近几年在噪声自适应卡尔曼滤波、野值鲁棒卡尔曼滤波、组合导航和水下协同定位中的研究工作。