无人机轨迹的高斯变分推断精确学习方法
公开
摘要
本发明公开的无人机轨迹的高斯变分推断精确学习方法，包括如下步骤：步骤S1：根据无人机在实际飞行中的空气动力学原理以及运动学原理构建无人机的数学模型；步骤S2：基于高斯变分推断，通过KL散度将真实贝叶斯后验和近似后验联系起来，将状态的估计问题转化为后验的近似问题，再通过定义损失函数，将KL散度的计算转换为对损失函数的优化问题；步骤S3：采用牛顿法更新损失函数以及采用自然梯度下降法对均值和协方差逆矩阵进行迭代优化，使损失函数V(q)降到最低以达到有效近似后验的目的。实现了对非线性系统进行批量状态估计。引入高斯变分推断况下的状态估计，相比较最大后验估计方法具有更高的精确性，能够更准确的估计无人机的飞行轨迹。
基本信息
专利标题 ：
无人机轨迹的高斯变分推断精确学习方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580721A
申请号 ：
CN202210171410.7
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
汪恒宇解晖安星刘久富刘向武肖志慧
申请人 ：
南京航空航天大学
申请人地址 ：
江苏省南京市秦淮区御道街29号
代理机构 ：
南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
任志艳
优先权 ：
CN202210171410.7
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06F17/12 G06F17/17 G06F17/18
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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