相册


基本信息 The basic information
姓名: 高兵兵

学院: 自动化学院


学历: 博士研究生毕业

学位: 工学博士


职称: 助理研究员（自然科学）

职务:


学科: 控制科学与工程-导航、制导与控制,控制科学与工程-控制理论与控制工程


邮箱: nwpugbb0826@126.com




工作经历 Work Experience
2020.7-至今，西北工业大学，自动化学院，硕士生导师
2018.7-至今，西北工业大学，自动化学院，助理研究员



教育经历 Education Experience
2014.9-2018.6，西北工业大学，控制理论与控制工程专业，博士
2017.11-2018.4，澳大利亚皇家墨尔本理工大学，工程学院，访问学生

2012.9-2015.3，西北工业大学，载运工具运用工程专业，硕士
2008.9-2012.7，西北工业大学，数学与应用数学专业，本科



招生信息 Admission Information
招生专业：控制科学与工程-学硕（控制理论与控制工程，导航、制导与控制）；专硕（电子信息）。
非常欢迎有数学专业背景，控制、人工智能、机器人学基础背景的同学报考，所有同学均有机会前往澳大利亚等相关研究团队进行学术交流访学。



荣誉获奖 Awards Information
硕士学位论文获“西北工业大学优秀硕士学位论文一等奖”(2015)
博士获“西北工业大学优秀博士毕业生”(2019)



科学研究 Scientific Research
研究方向
(1) 基于仿生偏振光的无人机组合导航系统理论与应用研究；
(2) 半球谐振陀螺新原理与新技术研究；
(3) 融合多传感器的智能导航信息处理技术；
(4) 无人机编队智能协同定位与控制技术研究；
(5) 智能感知与机器人控制技术；
(6) 仪器仪表故障诊断与寿命预测。
科研项目
主持：
(1)国家自然科学基金青年项目“基于仿生偏振光的UCAV自主精确导航及多源、异步信息融合方法研究”，研究周期：2020.01-2022.12，项目负责人；
(2)陕西省自然科学基础研究计划“复杂地质灾害环境下基于仿生偏振光的无人机精确导航新方法研究”，研究周期：2020.01-2021.12，项目负责人；
(3)中央高校基本科研业务费资助项目“仿生偏振光辅助的地质灾害调查无人机精确导航新方法研究”，研究周期：2019.01-2020.12，项目负责人。
参与：
(1) “十三五”民用航天预研项目，主要参与人；
(2) “十二五”民用航天预研项目，主要参与人；
(3)国家自然科学基金面上项目“高精度伪卫星多机协同多源异步融合与自主导航问题研究”，主要参与人；
(4)高等学校博士学科点专项科研基金“基于X射线脉冲星的近地航天器自主精确导航系统设计与高性能算法研究”，主要参与人；
(5)武器装备预研基金项目，主要参与人。



学术成果 Academic Achievements
学术论文
[1] Gao Bingbing*, Gao Shesheng, Hu Gaoge, Zhong Yongmin, Gu Chengfan. Maximum Likelihood Principle and Moving Horizon Estimation based Adaptive Unscented Kalman Filter[J]. Aerospace Science and Technology, 2018, 73: 184-196.
(SCI收录号：016；中科院1区)
[2] Gao Bingbing*, Gao Shesheng, Zhong Yongmin, Hu Gaoge, Gu Chengfan. Interacting Multiple Model Estimation-based Adaptive Robust Unscented Kalman Filter[J]. International Journal of Control, Automation and Systems, 2017, 15(5): 2013-2025.
(SCI收录号：005；中科院3区)
[3] Gao Bingbing*, Hu Gaoge, Gao Shesheng, Zhong Yongmin, Gu Chengfan. Multi-sensor Optimal Data Fusion for INS/GNSS/CNS Integration Based on Unscented Kalman Filter[J]. International Journal of Control, Automation and Systems, 2018, 16(1): 129-140.
(SCI收录号：012；中科院3区)
[4] Gao Bingbing*, Hu Gaoge, Gao Shesheng, Zhong Yongmin, Gu Chengfan. Multi-sensor Optimal Data Fusion Based on the Adaptive Fading Unscented Kalman Filter[J]. Sensors, 2018, 18(2): 488.
(SCI收录号：171；中科院3区)
[5] Gao Bingbing*, Hu Gaoge, Zhu Xinhe, Zhong Yongmin. A Robust Cubature Kalman Filter with Abnormal Observations Identification Using the Mahalanobis Distance Criterion for Vehicular INS/GNSS Integration[J]. Sensors, 2019, 19(23): 5149.
(SCI收录号：092；中科院3区)
[6] Gao Bingbing*, Gao Shesheng, Zhong Yongmin, Gu Chengfan. Random Weighting Estimation of Sampling Distributions via Importance Resampling[J]. Communications in Statistics- Simulation and Computation, 2017, 46(1): 640-654.
(SCI收录号：042；中科院4区)
[7] Hu Gaoge, Ni Longqiang, Gao Bingbing*, Zhu Xinhe, Wang Wei, Zhong Yongmin. Model Predictive Based Unscented Kalman Filter for Hypersonic Vehicle Navigation With INS/GNSS Integration[J]. IEEE Access, 2020, 8: 4814-4823.
(SCI收录号待检索；中科院2区)
[8] 高兵兵*, 高社生, 胡高歌, 阎海峰. 基于极大似然准则与滚动时域估计的自适应UKF算法[J]. 系统工程与电子技术, 2016, 38(7): 1629-1637.
(EI收录号：20**8)
[9] Gao Bingbing*, Gao Shesheng, Gao Liang, Hu Gaoge. An Adaptive UKF for Nonlinear State Estimation via Maximum Likelihood Principle[C]. Proceeding of 2016 IEEE 6th International Conference on Electronics Information and Emergency Communication, June 17-19, Beijing, China, 2016: 117-120.
(EI收录号：20**2)
申请专利
[1] 一种基于抗差自适应 UKF 的光谱红移自主组合导航方法. 国家发明专利, ZL4.7, 已公开.
[2]一种仿生偏振光辅助的无人作战飞行器自主导航方法. 国家发明专利, ZL3.6,已公开.



社会兼职 Social Appointments
陕西仪器仪表学会会员；
西安惯性技术学会会员；
《无人系统技术》青年编委；
《Asia-Pacific Journal of Information Science and Technology》国际期刊编委；
第七届ILSCM-ITEAE 2020国际会议TPC member；
担任Automatica、Aerospace Science and Technology、International Journal of Robust and Nonlinear Control、IEEE Sensors Journal等十余个国际知名期刊审稿人。