本发明专利技术提出一种对双观测系统量测噪声方差阵的自适应同步估计方法，属于信号处理技术领域，该方法包括：得到两观测系统在各时刻的数据信号；计算两观测系统数据信号Z1(i)的自差分序列以及两个自差分序列的互差分序列；计算两观测系统数据信号在不同窗口长度下自差分序列的方差以及两个观测系统在不同窗口长度下互差分序列的方差，得到两观测系统不同窗口长度下的量测噪声方差阵；使用最优窗口长度计算得当前时刻的量测噪声方差阵。本发明专利技术利用双测量系统自差分序列和互差分序列信息，能够同时有效估计出两个测量系统的量测噪声方差阵，可实时调节计算噪声方差阵时的数据窗口长度，提高估计精度。本发明专利技术单纯利用测量系统信息，避免了误差耦合，精度较高。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信号处理
，具体涉及，可同时有效自适应估计出不同测量系统的量测噪声方差阵。
技术介绍
卡尔曼滤波算法是一项广泛应用的信息融合技术，标准卡尔曼滤波滤波算法是建立在系统噪声方差阵已知情况下的最优估计，但在实际情况下，测量系统的测量噪声方差阵未知，如何有效估计出系统测量噪声方差阵对提高滤波精度具有重要意义。通常，若要获得系统测量噪声方差阵一般通过对测量系统进行长时间观测，根据 对系统输出信息的统计量获得量测噪声方差阵，然而这种基于验前信息获得噪声统计特性的方法无法解决时变噪声的问题。在自适应估计系统量测噪声的研究中，方法主要为基于信息序列的自适应估计方法(IAE),主要代表为sage-husa法,它可以自适应估计系统的状态噪声方差阵和量测噪声方差阵，然而此法的信息序列基于状态一步递推值和观测值，当状态估计值计算不准确时，会造成误差耦合，导致量测噪声阵的估计精度下降。本专利技术利用两种测量参考系统的不同测量特性，自适应调节窗口长度，对系统量测噪声进行有效估计。
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术为解决对测量系统量测噪声方差阵进行有效估计的问题，提出了。该方法通过计算双观测系统观测值的自差分序列以及互差分序列的方差，得到量测噪声方差阵，并且对同一时刻不同窗口长度下计算得到的噪声方差阵序列进行一次直线拟合，由拟合得到的直线斜率计算出最优窗口长度并得到最终的量测噪声方差阵。本专利技术提出，包括以下几个步骤步骤一分别得到观测系统A、观测系统B在各时刻的数据信号Zl (i)、Z2(i)，其中i为观测系统的数据信号测量时刻；步骤二 分别计算观测系统A数据信号Zl (i)的自差分序列和观测系统B数据信号Z2(i)的自差分序列，并计算两个自差分序列的互差分序列，具体为(I)观测系统A数据信号Zl (i)的自差分序列A Zl⑴为A Zl (i) = Zl (i) -Zl (i-1)其中i-1和i分别表示观测系统A的数据采集时刻；(2)观测系统B数据信号Z2(i)的自差分序列AZ2(i)为AZ2(i) = Z2(i)-Z2(i-1)其中i-1和i分别表示观测系统B的数据采集时刻；(3)观测系统A和观测系统B的两个自差分序列的的互差分序列C(i)为C(i) = AZl(i)-AZ2(i)步骤三分别计算观测系统A数据信号在不同窗口长度下自差分序列的方差，观测系统B数据信号在不同窗口长度下自差分序列的方差，以及两个观测系统在不同窗口长度下互差分序列的方差，并利用方差进行相关计算得到观测系统A、观测系统B不同窗口长度下的量测噪声方差阵Rl、R2，具体为(I)首先选取最大窗口长度MMax、最小窗口长度MMin和窗口长度间隔Mllis，且窗口长度间隔Mms为Mmm与Mmn之差的整数倍，若当前数据信号量测时刻k小于等于MMax，则直接采用窗口长度累积的方式计算观测系统A自差分序列的方差权利要求1.，其特征在于包括以下几个步骤 步骤一分别得到观测系统A、观测系统B在各时刻的数据信号Zl(i)、Z2(i)，其中i为观测系统的数据信号测量时刻； 步骤二 分别计算观测系统A数据信号Zl (i)的自差分序列和观测系统B数据信号Z2(i)的自差分序列，并计算两个自差分序列的互差分序列，具体为 (1)观测系统A数据信号Zl(i)的自差分序列AZl(i)为2.根据权利要求I所述的，其特征在于所述的最大斜率amax取值为3 7。全文摘要本专利技术提出，属于信号处理
，该方法包括得到两观测系统在各时刻的数据信号；计算两观测系统数据信号Z1(i)的自差分序列以及两个自差分序列的互差分序列；计算两观测系统数据信号在不同窗口长度下自差分序列的方差以及两个观测系统在不同窗口长度下互差分序列的方差，得到两观测系统不同窗口长度下的量测噪声方差阵；使用最优窗口长度计算得当前时刻的量测噪声方差阵。本专利技术利用双测量系统自差分序列和互差分序列信息，能够同时有效估计出两个测量系统的量测噪声方差阵，可实时调节计算噪声方差阵时的数据窗口长度，提高估计精度。本专利技术单纯利用测量系统信息，避免了误差耦合，精度较高。文档编号G01D18/00GK102749096SQ20121021391公开日2012年10月24日 申请日期2012年6月25日 优先权日2012年6月25日专利技术者周启帆, 张海, 王嫣然 申请人:北京航空航天大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种对双观测系统量测噪声方差阵的自适应同步估计方法，其特征在于：包括以下几个步骤：步骤一：分别得到观测系统A、观测系统B在各时刻的数据信号Z1(i)、Z2(i)，其中i为观测系统的数据信号测量时刻；步骤二：分别计算观测系统A数据信号Z1(i)的自差分序列和观测系统B数据信号Z2(i)的自差分序列，并计算两个自差分序列的互差分序列，具体为：(1)观测系统A数据信号Z1(i)的自差分序列ΔZ1(i)为：ΔZ1(i)＝Z1(i)？Z1(i？1)其中i？1和i分别表示观测系统A的数据采集时刻；(2)观测系统B数据信号Z2(i)的自差分序列ΔZ2(i)为：ΔZ2(i)＝Z2(i)？Z2(i？1)其中i？1和i分别表示观测系统B的数据采集时刻；(3)观测系统A和观测系统B的两个自差分序列的互差分序列C(i)为：C(i)＝ΔZ1(i)？ΔZ2(i)步骤三：分别计算观测系统A数据信号在不同窗口长度下自差分序列的方差，观测系统B数据信号在不同窗口长度下自差分序列的方差，以及两个观测系统在不同窗口长度下互差分序列的方差，并利用方差进行相关计算得到观测系统A、观测系统B不同窗口长度下的量测噪声方差阵R1、R2，具体为：(1)首先选取最大窗口长度MMax、最小窗口长度MMin和窗口长度间隔MDis，且窗口长度间隔MDis为MMax与MMin之差的整数倍，若当前数据信号量测时刻k小于等于MMax，则直接采用窗口长度累积的方式计算观测系统A自差分序列的方差：E1(k)=Σi=1kΔZ1(i)σ1(k)=Σi=1k[ΔZ1(i)-E1(k)]2其中E1(k)表示观测系统A的1到k时刻观测值序列的均值，σ1(k)表示观测系统A的1到k时刻观测值序列的方差；若当前数据信号量测时刻k大于MMax，则计算观测系统A数据信号在不同窗口长度下自差分序列的方差：E1(M,k)=Σi=k-MkΔZ1(i)σ1(M,k)=Σi=k-Mk[ΔZ1(i)-E1(M,k)]2M=MMin,MMin+MDis...MMax-MDis,MMax其中，k为观测系统A当前数据信号量测时刻，i为数据信号量测时刻，ΔZ1(i)为观测系统A自差分序列在i时刻的值，E1(M,k)为k时刻窗口长度为M时观测系统A自差分序列的均值，σ1(M,k)为k时刻窗口长度为M时自差分序列的方差，M为窗口长度序列；(2)若当前数据量测时刻k小于等于MMax，则直接采用窗口长度累积的方式计算观测系统B自差分序列的方差：E2(k)=Σi=1kΔZ2(i)σ2(k)=Σi=1k[ΔZ2(i)-E2(k)]2其中E2(k)表示观测系统B的1到k时刻观测值序列的均值，σ2(k)表示观测系统B的1到k时刻观测值序列的均值；若当前数据量测时刻k大于MMax，则计算观测系统B数据信号在不同窗口长度下的自差分序列的方差：E2(M,k)=Σi=k-MkΔZ2(i)σ2(M,k)=Σi=k-Mk[ΔZ2(i)-E2(M,k)]2M=MMin,MMin+MDis...MMax-MDis,MMax其中，k为观测系统B当前数据信号量测时刻，i为数据信号量测时刻，ΔZ2(i)为观测系统B自差分序列在i时刻的值，E2(M,k)为k时刻窗口长度为M时观测系统B自差分序列的均值，σ2(M,k)为k时刻窗口长度为M时的自差分序列方差，M为窗口长度序列；(3)若当前数据量测时刻k小于等于MMax，计算两个观测系统互差分序列的方差σC(k)：C(i)=ΔZ1(i)-ΔZ2(i)EC(k)=Σi=1kC(i)σC(k)=Σi=1k[C(i)-EC(k)]2其中，C(i)表示观测系统A和观测系统B自差分序列在i时刻的互差分序列；EC(k)表示k时刻互差分序列的均值；若当前系统数据量测时刻k大于MMax，则按下式计算两个量测系统互差分序列的方差：C(i)=ΔZ1(i)-ΔZ2(i)EC(M,k)=Σi=k-MkC(i)σC(M,k)=Σi=k-Mk[C(i)-EC(M,k)]2M=MMin,MMin+MDis...MMax-MDis,MMax其中，k为测量系统当前数据信号量测时刻，i为数据信号量测时刻，C(i...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张海，周启帆，王嫣然，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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