[发明专利]随机系统高权值便捷UKF滤波方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种应用于空间运动体在随机干扰情况下的运动控制系统中的改进UKF（无迹卡尔曼）滤波方法。

背景技术

在运动控制系统中，空间运动体的运动往往受到随机干扰，如船舶在运动中受到随机海浪的干扰，导弹在空中运动受到气流影响等。加之测量仪器中也不可避免地存在着测量噪声，极小的测量误差就可能引起较大的控制误差，因此利用滤波技术进行优化估计通常是一种较有效的方法。通过对一系列带有观测噪声和干扰信号的观测数据进行处理，得到接近真实值的状态量，可以提高控制器的控制效果。

南京理工大学学报，2005年8月刊登的“基于平方根Unsecured卡尔曼滤波的无陀螺卫星的姿态估计”、中国优秀硕士学位论文全文数据库，公开的“UKF在水中目标跟踪系统中应用”等文献中涉及的技术方案，主要侧重改善滤波效果，提高估计精度，但提出的改进方法都能加了算法的运算量。在实际运动控制系统中，滤波技术在满足滤波要求的情况下，更希望采用较小的运算量来实现功能，进而提高控制效果。

发明内容

本发明目的在于提供一种随机系统高权值便捷UKF滤波方法，能够减少滤波计算中的运算量，提供精确有效的状态反馈信息。

实现本发明目的技术方案：

一种随机系统高权值便捷UKF滤波方法，其特征在于：

步骤1：建立空间运动体数学模型并离散化，获得离散化后的状态方程和观测方程；

步骤2：对状态值的初值进行设定；

步骤3：构造n+1个加权点和相应的权值W_i^(m)，W_i^(c)(i=0,1,2,…,n)，其中W_i^(m)、W_i^(c)

通过以下公式获得：

Wi(c)=λ/(n+λ)+(1-a2+β),i=01/[(n+λ)]+(1-a2+β),i=1,L,n]]>

加权点通过如下公式获得：