[发明专利]一种基于GM-CBMeMBer的光纤陀螺导航自适应滤波方法

权利要求书

1.一种基于GM-CBMeMBer的光纤陀螺导航自适应滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：对空间里不同目标进行检测，通过光纤陀螺内部传感器返回角度和角速度的数据；

步骤2：搭建目标数据模型、状态模型和量测模型以及新生目标模型；

步骤3：在步骤2搭建模型的基础上，通过高斯混合的势平衡多目标多伯努利算法对光纤陀螺采集到的信号进行预测和更新，最终达到多目标的跟踪和滤波；

其中，通过高斯混合的势平衡多目标多伯努利改进算法对光纤陀螺信号进行滤波，具体包括以下步骤：

(b1)预测

假设k-1时刻后验多目标密度是公式形式的多伯努利密度，高斯项的概率密度为：

其中w表示高斯项的权值；

预测的多目标密度为中的密度，其中

其中，r表示高斯项的存在概率，p_S,k表示存活概率，表示预测协方差，m表示高斯项的均值，F_k-1表示k-1时刻的状态转移矩阵；

在计算预测协方差时，将自适应衰减因子引入到下面的方程中：

最终自适应预测协方差为：

(b2)更新

假设在时刻k，预测的多目标密度是公式中的多伯努利，那么更新后的多目标密度则近似为中的多伯努利，其中：

其中，p_D,k为量测概率，M_k|k-1表示轨迹最大数目，和κ_k(z)为高斯项参数，为对应轨迹上点的最大数目，而

预测测量值由下式给出：

其中，为一个中间参数，为状态集为最终预测高斯项的权值、均值，z为量测值；

(b3)高斯项的剪枝合并

①设定高斯项数目最大门限值T_max，将多余的高斯项数目去掉；

②设置轨迹的门限值T_threshold，删除存在概率小于门限值的假设轨迹；

③对于保留的假设轨迹，设定修建高斯项门限elim_threshold，将低于此值的全部删掉；保留大权值高斯项，对于高斯项权值相近或者相同的取平均值。

2.根据权利要求1所述的一种基于GM-CBMeMBer的光纤陀螺导航自适应滤波方法，其特征在于，目标数据模型是由目标的运动状态构造一个集合，假设k时刻的目标状态其中，i ＝ 1,2,3,...N_k ，分别表示k时刻时x轴上的位置和y轴上的位置；表示k时刻时x轴上的速度和y轴上的速度，N_k表示轨迹点的最大数目。

3.根据权利要求2所述的一种基于GM-CBMeMBer的光纤陀螺导航自适应滤波方法，其特征在于，步骤2中状态模型和量测模型通过引入线性高斯随机状态空间，将光纤陀螺采集到的信号数学化，分别表示为：

x_k＝φ_k-1x_k-1+w_k-1

z_k＝H_kx_k+v_k

其中，x_k是系统在k时刻状态估计值，φ_k-1是k-1时刻的状态转移矩阵，w_k-1用来描述k-1时刻的过程噪声，是维度为n_x，均值为零，方差为Q_k的白噪声序列，z_k是在时刻k的量测值，H_k为k时刻的量测矩阵，v_k用来描述k时刻的量测噪声，是维度为n_y，均值为零，方差为R_k的白噪声序列。

4.根据权利要求3所述的一种基于GM-CBMeMBer的光纤陀螺导航自适应滤波方法，其特征在于，步骤2通过引入多伯努利随机有限集建立新生目标模型，最终新生目标模型为其中表示高斯项的存在概率，x表示对应k时刻的状态，表示高斯协方差，表示的是高斯项的均值，P_Γ为标准高斯项，是一个对角矩阵。