[發明專利]基于改進卡爾曼濾波的野值剔除方法

在審

• 申請號: 202110005005.3
• 申請日: 2021-01-04
• 公開（公告）號: CN112859004A
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發明（設計）人: 申明磊;房挺;戚湧;劉豫晉
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G01S7/02
• 分類號: G01S7/02;G01S13/66;G01C23/00;G06F17/18;G06T7/277;G06T5/00
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 陳鵬

本發明公開了一種基于改進卡爾曼濾波的野值剔除方法，包括：通過開窗估計法得到k?N+1時刻至k時刻的新息值v，并以此計算新息協方差的數學期望；通過比較當前預測新息協方差和新息協方差數學期望矩陣的跡，得到調節因子λ；根據調節因子動態修正真實量測，得到調整后的量測，并用其進行狀態估計。本發明所用方法是根據以往獲得的量測新息，計算其新息協方差的數學期望，并與當前預測的新息協方差值進行比較得到比值，利用該比值動態的修正真實量測，從而達到自適應調整的效果，而無需人為的設置。

技術領域

本發明涉及一種野值剔除方法，具體是一種基于改進卡爾曼濾波的野值剔除方法。

背景技術

在多目標跟蹤領域中，由于觀測背景存在大量雜波和噪聲，以及傳感器本身的觀測誤差。所獲取的量測會存在與實際情況不符合的“野值”。而這樣“野值”目標如果不加以去除，會對后面的數據處理帶來很大的誤差，甚至導致后續數據關聯錯誤、濾波發散等。

因此，在對量測數據進行處理時首先需要根據工程需求，以及傳感器本身參數對一些不可能的“野值”目標進行剔除。

祝轉民等學者提出了一種動態剔除野值的方法，利用新息協方差設定置信區間，再用一個常量因子乘以預測誤差協方差矩陣，判斷其值是否在置信區間內，從而達到剔除野值的目的，但常量因子依然需要預先人為設置。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于改進的卡爾曼濾波的野值剔除辦法。

實現本發明目的的技術解決方案為：一種基于改進卡爾曼濾波的野值剔除方法，包括：

步驟1、通過開窗估計法得到k-N+1時刻至k時刻的新息值v，并以此計算新息協方差的數學期望；

步驟2、通過比較當前預測新息協方差和新息協方差數學期望矩陣的跡，得到調節因子λ；

步驟3、根據調節因子動態修正真實量測，得到調整后的量測，并用其進行狀態估計。

進一步的，步驟1具體為：

(1)量測預測

Z(k|k-1)＝H(k)*X(k|k-1)

H(k)為觀測矩陣，X(k|k-1)為k時刻的狀態預測值，Z(k|k-1)為量測預測值；

(2)量測預測協方差

S(k)＝H(k)*P(k|k-1)*H(k)+R(k)

P(k|k-1)為狀態協方差預測值，R(k)為k時刻噪聲方差；

(3)卡爾曼增益

K＝P(k|k-1)*H(k)'*S(k)^-1

S(k)為k時刻新息協方差，K為卡爾曼增益；

(4)狀態更新方程

X(k|k)＝X(k|k-1)+K*(Z(k)-Z(k|k-1))

X(k|k)為k時刻的狀態濾波值；

假設在k時刻出現野值

Z_f＝Z+Δv

Δv是野值相較于真實量測的誤差值，那么新息也將有著Δv的偏移；最終導致狀態估計值X(k|k-1)有著K*Δv誤差，這一誤差將被傳遞至下一輪的迭代濾波；

采用開窗估計法，獲得當前時刻的新息協方差的數學期望：