[發明專利]一種自適應UKF濾波算法

在審

• 申請號: 201410691143.1
• 申請日: 2014-11-25
• 公開（公告）號: CN104539265A
• 公開（公告）日: 2015-04-22
• 發明（設計）人: 何俊;張清華;孫國璽;肖明;熊建斌;丘海健
• 申請（專利權）人: 廣東石油化工學院
• 主分類號: H03H21/00
• 分類號: H03H21/00
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳

技術領域

本發明涉及一種自適應UKF濾波算法，具體地說，涉及一種結合極大似然估計和最大后驗估計的自適應UKF濾波算法。

背景技術

為了解決非線性情況下卡爾曼濾波及之后的擴展卡爾曼濾波在估計中存在較大誤差甚至可能引起濾波器發散的問題,近年來,Julier和Uhlman提出了基于多元函數代表點思想的Unscented?Kalman?Filter(UKF)方法，UKF算法精度明顯高于EKF算法且計算量又明顯小于EKF算法，但是UKF算法存在一個主要的問題是噪聲統計特性未知時，UKF濾波精度下降甚至發散，為解決這個問題，各國學者提出了很多解決的方法，其中文獻[7]提出了一種根據極大后驗估計原理和指數加權，推導出一種含有漸消因子的次優無偏MAP時變噪聲統計估計器的算法，該算法具有自適應能力且遞推公式簡單，易于工程實現的特點，但是該算法需要有足夠的數據，才能達到比較理想的效果。

發明內容

本發明的目的在于克服上述技術存在的缺陷，提供一種自適應UKF濾波算法，是一種將基于極大似然準則的卡爾曼濾波算法和基于最大后驗估計的自適應UKF濾波算法結合到一起的算法，通過兩種算法對協方差進行實時的估計，然后平均取中得到對先驗協方差真實值跟蹤效果更好的估計值，從而提高濾波精度及濾波穩定性。其具體技術方案為：

一種自適應UKF濾波算法，包括以下步驟：

第一步：判斷是否已經穩定收斂

Q_k-Q_k-2≤H

R_k-R_k-2≤H

其中，H為一個很小的正整數；

第二步：選出優值

設兩種算法的估計協方差分別為Q1_k、R1_k、Q2_k、R2_k，則

Q^k=Q1k+Q2k2]]>

R^k=R1k+R2k2]]>

式中，就是協方差估計值。

與現有技術相比，本發明的有益效果為：

本發明所述基于最大后驗估計的UKF自適應算法相對于傳統UKF算法，克服傳統UKF算法存在的噪聲統計特性未知情況下濾波發散的問題，而本文中提出的結合最大似然估計和最大后驗估計優缺點，選擇最佳的噪聲統計特性估計的UKF自適應算法，在仿真結果中，可以看出其在濾波精度上確實提高了。

附圖說明

圖1是文[7]過程噪聲均值自適應估計曲線圖；

圖2是文[7]過程噪聲協方差自適應估計曲線圖；

圖3是本發明過程噪聲協方差估計曲線圖；

圖4是文獻[7]量測噪聲均值自適應估計曲線圖；

圖5文獻[7]量測噪聲協方差自適應估計曲線圖；

圖6本發明量測噪聲協方差自適應估計曲線圖。

具體實施方式

為了使本發明實現的技術手段、創作特征、達成目的與功效易于明白了解，下面結合具體實例進一步闡述本發明。

1問題闡述

考慮如下所示的非線性離散系統：