12月9日上午，应电气工程学院邀请，南京理工大学自动化学院教授、博士生导师吴盘龙教授来我校作“非线性卡尔曼滤波理论及其应用”专题报告，报告在行政楼辅楼二楼会议室举行。
吴盘龙教授回顾了卡尔曼滤波的发展过程，并客观地分析了其利弊。不管在现代军事领域、还是民用领域中，目标跟踪技术均占有非常重要的地位，在产业界也具有广阔的应用前景。卡尔曼滤波是目前解决各类动态系统中状态估计问题的一个重要的方法，在运动目标跟踪领域被广泛使用。由于传统的卡尔曼滤波的应用前提是系统需为线性系统，且系统的噪声（过程噪声、测量噪声）均为高斯白噪声。在跟踪过程中如果量测传感器故障或者目标机动都会导致传统的卡尔曼滤波算法的跟踪精度变差。鉴于此，吴教授分析了量测的不确定性和目标机动方式的不确定性对目标跟踪精度的影响，并提出了相应的滤波算法在非线性量测、非高斯噪声以及模型失配方面的优势。最后介绍了该非线性滤波算法在航空航天、制导与导航、登月工程等相关领域的具体应用及最新研究成果。
吴教授的报告深入浅出地分析了卡尔曼滤波的发展及其应用，会后，吴盘龙教授还与参会教师进行了交流和互动，对教师们提出的问题进行了细致的解答。本次报告拓展了大家的研究方法，拓宽了我校老师们的研究视野和研究思路，也为后续的相关项目研究和合作打下了良好的基础。
（供稿人：司孝林 责任编辑：杨战民）