[發(fā)明專利]基于模糊邏輯的自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤UKF定位濾波算法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201110333619.0
• 申請(qǐng)日: 2011-10-28
• 公開（公告）號(hào): CN102608631A
• 公開（公告）日: 2012-07-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 金天;王玉寶;衛(wèi)奇
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號(hào): G01S19/37
• 分類號(hào): G01S19/37
• 代理公司: 北京市德權(quán)律師事務(wù)所 11302
• 代理人: 馬苗苗

1.一種基于模糊邏輯的自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤UKF定位濾波算法，其特征在于，包括：

（1）建立定位濾波模型；

（2）設(shè)定濾波器初始參數(shù)；

（3）運(yùn)用UKF濾波算法對(duì)狀態(tài)量進(jìn)行濾波；

（4）運(yùn)用模糊邏輯系統(tǒng)求解強(qiáng)跟蹤自適應(yīng)算法中的軟化因子；

（5）強(qiáng)跟蹤自適應(yīng)算法中自適應(yīng)因子求解；

（6）歷元時(shí)刻遞加1，讀取下一時(shí)刻觀測(cè)，返回步驟（4），直至結(jié)束。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊邏輯的自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤UKF定位濾波算法，其特征在于，所述定位濾波模型包括：

針對(duì)低動(dòng)態(tài)環(huán)境，根據(jù)接收機(jī)的位置、速度、時(shí)鐘鐘差和頻差建立的常速CV模型；針對(duì)高動(dòng)態(tài)環(huán)境，根據(jù)接收機(jī)的位置、速度、加速度、時(shí)鐘鐘差和頻差建立的常加速度CA模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊邏輯的自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤UKF定位濾波算法，其特征在于，所述設(shè)定濾波器初始參數(shù)包括：

設(shè)置系統(tǒng)噪聲矩陣???????????????????????????????????????????????和觀測(cè)噪聲矩陣；

設(shè)置狀態(tài)量初始估計(jì)和初始狀態(tài)估計(jì)誤差協(xié)方差；

濾波時(shí)刻k清零，將自適應(yīng)因子賦值1，即自適應(yīng)因子。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊邏輯的自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤UKF定位濾波算法，其特征在于，所述運(yùn)用UKF濾波算法對(duì)狀態(tài)量濾波的步驟包括：

初始狀態(tài)采樣：初始狀態(tài)量采樣，得到初始狀態(tài)sigma樣本點(diǎn)及對(duì)應(yīng)權(quán)重因子；

一步預(yù)測(cè)狀態(tài)采樣：根據(jù)所獲得的初始狀態(tài)sigma樣本點(diǎn)，對(duì)一步預(yù)測(cè)狀態(tài)和一步預(yù)測(cè)狀態(tài)協(xié)方差矩陣進(jìn)行估計(jì)；

一步預(yù)測(cè)狀態(tài)二次采樣：對(duì)獲得的一步預(yù)測(cè)狀態(tài)及一步預(yù)測(cè)狀態(tài)協(xié)方差矩陣進(jìn)行二次采樣，得到二次采樣的一步預(yù)測(cè)狀態(tài)sigma樣本點(diǎn)及對(duì)應(yīng)權(quán)重因子；

輸出一步預(yù)測(cè)：根據(jù)一步預(yù)測(cè)狀態(tài)的二次采樣輸出觀測(cè)量一步預(yù)測(cè)，之后進(jìn)行觀測(cè)量自協(xié)方差矩陣、觀測(cè)量和狀態(tài)量之間互協(xié)方差矩陣估計(jì)；

卡爾曼增益求解：通過獲得的觀測(cè)量自協(xié)方差矩陣和觀測(cè)量與狀態(tài)量的互協(xié)方差矩陣，求解卡爾曼增益矩陣，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)量估計(jì)更新和狀態(tài)量估計(jì)協(xié)方差更新。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊邏輯的自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤UKF定位濾波算法，其特征在于，所述運(yùn)用模糊邏輯系統(tǒng)求解強(qiáng)跟蹤自適應(yīng)算法中的軟化因子的步驟包括：

獲得濾波信息向量；

模糊邏輯系統(tǒng)輸入：通過濾波信息向量，求解模糊邏輯系統(tǒng)輸入,?其中模糊邏輯系統(tǒng)輸入為濾波信息向量單步協(xié)方差矩陣的跡與單步理論信息方差陣的跡之比；

模糊邏輯系統(tǒng)求解：根據(jù)模糊邏輯系統(tǒng)輸入的變化規(guī)律，進(jìn)行模糊邏輯系統(tǒng)的模糊化過程，設(shè)定模糊規(guī)則，進(jìn)行模糊推理，去模糊化過程，實(shí)現(xiàn)軟化因子輸出。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于模糊邏輯的自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤UKF定位濾波算法，其特征在于，所述模糊化過程中輸入?yún)⒘侩`屬度函數(shù)包括三角形函數(shù)，所述模型規(guī)則包括一階T-S模型、IF-THEN形式。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于模糊邏輯的自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤UKF定位濾波算法，其特征在于，所述強(qiáng)跟蹤自適應(yīng)算法中自適應(yīng)因子求解的步驟包括：

由濾波信息向量對(duì)濾波信息真實(shí)協(xié)方差進(jìn)行估計(jì)求解；?

求解包含濾波信息協(xié)方差和觀測(cè)噪聲估計(jì)的自定應(yīng)矩陣；

由自定應(yīng)矩陣和信息理論協(xié)方差矩陣求解自適應(yīng)因子中間參數(shù)；

通過對(duì)中間參數(shù)進(jìn)行判定來對(duì)自適應(yīng)因子賦值。