[發(fā)明專利]一種抗觀測數(shù)據(jù)干擾的多車協(xié)同狀態(tài)估計方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111100895.2
• 申請日: 2021-09-18
• 公開（公告）號: CN113971752A
• 公開（公告）日: 2022-01-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳小波;陳玲;蔡英鳳;王海;梁軍
• 申請（專利權(quán)）人: 江蘇大學(xué)
• 主分類號: G06V10/80
• 分類號: G06V10/80;G06K9/62;G06F30/20;G06F17/18
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1.一種抗觀測數(shù)據(jù)干擾的多車協(xié)同狀態(tài)估計方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：主車、協(xié)同車按照各自頻率分別對目標(biāo)車進行感知，繼而分別獲得含有噪聲的目標(biāo)車狀態(tài)觀測數(shù)據(jù)；同時，協(xié)同車將協(xié)同車的自車狀態(tài)以及協(xié)同車所感知的目標(biāo)車狀態(tài)觀測數(shù)據(jù)發(fā)送給主車；

步驟2：主車作為信息融合中心，將主車收集到的目標(biāo)車狀態(tài)觀測數(shù)據(jù)以及協(xié)同車發(fā)送的目標(biāo)車狀態(tài)觀測數(shù)據(jù)進行時間同步和坐標(biāo)轉(zhuǎn)換處理，得到經(jīng)過預(yù)處理后的組合觀測數(shù)據(jù)；為抑制異常噪聲對觀測數(shù)據(jù)的影響，基于學(xué)生t分布模擬重尾、非高斯的觀測噪聲；

步驟3：在k＝0時刻，初始化狀態(tài)變量表示x₀服從均值m₀和協(xié)方差P₀的高斯分布；初始化觀測噪聲協(xié)方差(u₀Λ₀)^-1的先驗超參數(shù)其中，u₀，Λ₀分別為初始自舉變量值、初始精確度值，均為初始先驗超參數(shù)；

步驟4：利用擴展卡爾曼濾波器，預(yù)測k時刻的目標(biāo)車狀態(tài)分布表示x_k|k-1服從均值協(xié)方差的高斯分布；預(yù)測k時刻觀測噪聲協(xié)方差(u_kΛ_k)^-1的先驗超參數(shù)和k≥1；

步驟5：變分內(nèi)循環(huán)：利用變分貝葉斯推斷理論，計算第t次迭代后的目標(biāo)后驗狀態(tài)，經(jīng)過變分推斷的均值和協(xié)方差為和計算第t次迭代后的觀測噪聲參數(shù)的后驗分布，經(jīng)過變分推斷得到精確度、自舉變量和自由度分別為和并計算期望(u_kΛ_k)^-1t；

步驟6：判斷目標(biāo)車狀態(tài)是否收斂，如果收斂則進行下一步驟，否則，令迭代次數(shù)t←t+1，返回步驟5繼續(xù)迭代，直至收斂；收斂的判斷標(biāo)準(zhǔn)為：如果兩次迭代狀態(tài)的相對變化量ε小于閾值G，則終止迭代；

步驟7：輸出每個時刻估計的目標(biāo)車狀態(tài)

步驟8：選擇是否繼續(xù)跟蹤，是則返回步驟1繼續(xù)跟蹤，否則結(jié)束跟蹤；跟蹤結(jié)束后，輸出本次跟蹤位置和速度的均方根誤差圖。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種抗觀測數(shù)據(jù)干擾的多車協(xié)同狀態(tài)估計方法，其特征在于，所述步驟2中基于學(xué)生t分布模擬重尾、非高斯的觀測噪聲的方法為：

S1、分別構(gòu)造主車對協(xié)同車和目標(biāo)車的觀測方程和協(xié)同車對目標(biāo)車的觀測方程

S2、通過組合主車對協(xié)同車和目標(biāo)車的觀測結(jié)果和協(xié)同車對目標(biāo)車的觀測結(jié)果得到增廣觀測向量進而獲得增廣觀測噪聲和增廣觀測噪聲H、Jh_k分別是主車傳感器的觀測矩陣和協(xié)同車傳感器的雅可比觀測矩陣，分別是主車傳感器的觀測噪聲和協(xié)同車傳感器的觀測噪聲；

S3、以學(xué)生t分布模擬觀測噪聲v_k，概率密度函數(shù)表示為：

其中，S(·)表示學(xué)生t分布，d為狀態(tài)變量維度，v為d維隨機向量，且服從學(xué)生t分布，μ為均值，Λ為精確度，λ為自由度；

將學(xué)生t分布看作多個高斯分布的組合，表示為：

其中，表示高斯分布，Gamma(·)表示伽馬分布，u為自舉變量；

最終協(xié)同跟蹤的增廣觀測模型可以表示為：

協(xié)同跟蹤的增廣觀測噪聲可以表示為：v_k～S(v_k；μ_k，Λ_k，λ_k)；其中，μ_k，Λ_k，λ_k分別為k時刻的均值，k時刻的精確度和k時刻的自由度。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種抗觀測數(shù)據(jù)干擾的多車協(xié)同狀態(tài)估計方法，其特征在于，步驟4中計算均值和協(xié)方差的方法為：

設(shè)置多車協(xié)同狀態(tài)方程x_k＝Fx_k-1+w_k和具體相關(guān)參數(shù)，F(xiàn)是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，w_k是過程噪聲，x_k是系統(tǒng)狀態(tài)向量；

基于多車協(xié)同狀態(tài)方程得預(yù)測狀態(tài)和協(xié)方差，表示為：

其中，分別為狀態(tài)一步預(yù)測和上一時刻更新后的目標(biāo)狀態(tài)，分別為協(xié)方差矩陣一步預(yù)測和上一時刻更新后的協(xié)方差矩陣；Q是過程噪聲協(xié)方差。