高斯混合模型下的无过程噪声情形下的高效多保真不确定性传播
数值分析
2025-08-19 v2 数值分析
摘要
本文提出一种用于处理随机加速度作用下的非线性不确定性传播的多保真方法。该算法通过将初始不确定性传播与过程噪声传播分离来求解不确定性传播问题。初始不确定性采用基于自适应高斯混合模型(GMM)的低保真动力学模型进行传播，以最小化计算成本。而过程噪声的效应则采用多项式代数随机矩分析(PLASMA)技术计算，采用高保真的随机动力学模型。本文的主要工作集中于后者，关键思想是通过多项式表示解的概率密度函数(pad)，其矩利用微分代数(DA)技术高效计算。最终将两种估计结果合并，以恢复低保真代理的准确性并考虑两源不确定性。本文将所提方法应用于非线性轨道不确定性传播问题，并与蒙特卡罗(MC)仿真进行比较性能分析。
引用
@article{arxiv.2405.15993,
title = {Efficient Multifidelity Uncertainty Propagation in the Presence of Process Noise},
author = {Alberto Fossà and Roberto Armellin and Emmanuel Delande and Francesco Sanfedino},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.15993},
year = {2025}
}
备注
Submitted to the Journal of Guidance, Control, and Dynamics