中国大陆高校首次夺冠！哈工程威武！

近日，哈工程智能学院、教育部导航仪器工程研究中心青年教师黄玉龙、张勇刚、徐博与客座教授、英国皇家工程院乔纳森·钱伯斯院士在国际顶级期刊IEEE宇航与电子系统汇刊合作发表的《一种用于协同定位的新型自适应扩展卡尔曼滤波器》一文在该刊2018年度最佳论文评选中夺冠，荣获IEEE Barry Carlton奖。这是该奖项自1958年设立以来，中国大陆高校首次获奖。

水下自主机器人（AUV）高精度导航定位是其顺利完成任务和安全返航的关键。目前，协同定位方法是实现AUV集群高精度水下定位的有效方法，但是在实际的协同定位场景中，惯性导航和声学导航传感器的噪声协方差往往未知甚至发生变化，常常导致信息融合精度下降，影响定位的准确性。

该论文从贝叶斯估计角度重新设计信息融合方案，首次采用人工智能领域的期望最大化方法同时对预测协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵进行联合在线估计和学习，设计出一种计算简洁、适合工程实际应用的新型自适应扩展卡尔曼滤波算法。经过多次AUV协同定位模拟实验证明，该算法使AUV能够在线自适应学习噪声协方差，自主适应航行中可能发生变化的噪声环境，有效提高了水下定位的信息融合精度，获得了学术界和工程领域的广泛好评。

IEEE宇航与电子系统汇刊主编迈克尔·赖斯教授在提名该论文时评价：“这篇论文通过联合估计一步预测协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵解决了AUV协同定位在先验参数不精确情况下的定位精度下降问题。论文行文流畅、语言精炼、切中关键，数学公式和符号使用规范且易于理解，并获得了国际同行的高度认可和大量的引用。论文所具有的高品质不仅体现出作者的创新力，而且也体现了IEEE宇航与电子汇刊在基础研究和应用科学方面的巨大影响力。”

IEEE宇航与电子系统汇刊导航领域高级主编乔格尔·马蒂厄教授及IEEE宇航与电子系统学会出版团队评价：“这篇文章的主要优势是强有力的实验论证，主要贡献是提出了基于期望最大化方法的自适应扩展卡尔曼滤波器，而创新性在于对一步预测协方差矩阵，而非状态噪声协方差矩阵的自适应估计。”

IEEE宇航与电子系统汇刊是航空航天航海领域顶级期刊，连续多年被评为中科院顶级期刊。IEEE Barry Carlton奖设立于1958年，是IEEE学会最古老的奖项之一，每年评选一次，用于表彰IEEE宇航与电子系统汇刊四年前发表的年度最佳论文，其中评选排名第一的论文获得IEEE Barry Carlton奖，排名第二的论文获得IEEE Barry Carlton荣誉提名奖。黄玉龙与张勇刚教授2017年发表在IEEE宇航与电子系统汇刊的论文曾获得2021年IEEE Barry Carlton荣誉提名奖。

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撰文 | 谷雪 黄玉龙

排版 | 程雨欣

编辑 责编 | 霍萍

审核 | 吕冬诗 金声