[发明专利]一种六推无人机加速器测量值的滤波优化方法及其系统

权利要求书

1.一种六推无人机加速器测量值的滤波优化方法，其通过九轴运动姿态模块模拟惯性导航仪，从而通过九轴运动姿态模块内的加速度计测量出加速度测量值，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、通过卡尔曼滤波器对K时刻的加速度测量值进行滤波；

步骤S2、从卡尔曼滤波器处获取滤波后的K时刻的加速度测量值且通过K时刻的加速度测量值来设定K时刻的加速度预测值；

步骤S3、从卡尔曼滤波器处获取K时刻的协方差；

步骤S4、通过K时刻的协方差计算出K时刻的卡尔曼增益；

步骤S5、结合K时刻的加速度测量值、加速度预测值和卡尔曼增益，对K时刻的加速度预测值进行校正，得到K时刻的最优预测值；

步骤S6、通过K时刻的最优预测值进行迭代计算，得到K+1时刻的最优预测值，其中，K+1时刻为K时刻的下一时刻；

K时刻的加速度测量值为其中x_k-1为加速器测量测出的加速度测量值；

K时刻的加速度预测值为其中r_k为常量；

K时刻的协方差为其中，P_k-1即为K-1时刻的协方差，Q为卡尔曼滤波器预测的预测偏差。

2.根据权利要求1所述的一种六推无人机加速器测量值的滤波优化方法，其特征在于，步骤S3包括：卡尔曼滤波器根据K-1时刻的协方差结合卡尔曼滤波器预测的预测偏差从而得到并更新K时刻的协方差。

3.根据权利要求1或2所述的一种六推无人机加速器测量值的滤波优化方法，其特征在于，步骤S4包括：通过K时刻的协方差结合加速器预测的测量偏差计算得到K时刻的卡尔曼增益。

4.根据权利要求1所述的一种六推无人机加速器测量值的滤波优化方法，其特征在于，步骤S6包括：通过K时刻的协方差来获得并更新K+1时刻的协方差，重复步骤S1至步骤S5，自动递归进行迭代计算而获得和更新K+1时刻的最优预测值。

5.根据权利要求4所述的一种六推无人机加速器测量值的滤波优化方法，其特征在于，K时刻的卡尔曼增益为其中，R为加速器预测的测量偏差。

6.根据权利要求5所述的一种六推无人机加速器测量值的滤波优化方法，其特征在于，K时刻的最优预测值为其中，H为常数。

7.一种将权利要求1所述六推无人机加速器测量值的滤波优化方法应用于六推无人机加速器测量值的滤波优化系统，其与用于模拟惯性导航仪的九轴运动姿态模块连接，所述九轴运动姿态模块内设置有加速度计，采用其特征在于，包括：

卡尔曼滤波器，用于对所述加速度计测出的加速度测量值进行滤波；

信息采集模块，用于获取所述卡尔曼滤波器滤波后的加速度测量值；

设定模块，用于设定加速度预测值；

获取模块，用于从所述卡尔曼滤波器处获取协方差；

计算模块，用于通过所述协方差计算出卡尔曼增益，再结合加速度测量值、加速度预测值和卡尔曼增益，对所述加速度预测值进行校正，得到最优预测值。