[发明专利]一种用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法

说明书

本发明公开了一种用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法，该方法包括如下步骤：确定初始时刻的不敏卡尔曼滤波参数；根据当前时刻的不敏卡尔曼滤波参数计算当前采样点的状态参量；根据当前采样点的状态参量，计算状态更新结果；根据状态更新结果，计算观测更新结果；基于状态更新结果和观测更新结果，计算下一时刻的不敏卡尔曼滤波参数。本发明对着陆过程中的类正弦非线性、高动态运动模型进行速度滤波处理，解决了高动态条件下的滤波精度变差甚至发散的问题；本发明的技术方案具有滤波精度高、高动态条件下自适应调整能力强、可靠性高和实时性强的优点。

技术领域

本发明属于着陆雷达技术领域，尤其涉及一种用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法。

背景技术

目前用于着陆雷达的数据滤波方法主要采用卡尔曼(Kalman)滤波。但Kalman滤波只适用于线性问题，对于着陆过程中周期为1～3s的速度类正弦模型等高动态、非线性问题，Kalman滤波性能明显变差，严重时会导致滤波发散。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的目的在于提出一种用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法，以解决目前的数据滤波方法在高动态、非线性条件下滤波性能差的技术问题。

(二)技术方案

本发明实施例的第一方面，提出一种用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法，包括：

确定初始时刻的不敏卡尔曼滤波参数；

根据当前时刻的不敏卡尔曼滤波参数计算当前采样点的状态参量；

根据当前采样点的状态参量，计算状态更新结果；所述状态更新结果为：状态更新方程非线性传递后的采样点的均值和协方差；

根据状态更新结果，计算观测更新结果；所述观测更新结果为：观测更新方程传递后的采样点的均值和协方差；

基于状态更新结果和观测更新结果，计算下一时刻的不敏卡尔曼滤波参数。

进一步地，所述不敏卡尔曼滤波参数包括：状态估计值和状态估计协方差矩阵；

确定初始时刻的不敏卡尔曼滤波参数，具体包括如下步骤：

初始时刻的状态估计值为其中x₀是初始状态向量估计值；

初始时刻的状态估计协方差矩阵为

定义增广状态向量为则其中P_v是过程噪声协方差、P_n为观测噪声协方差。

进一步地，根据当前时刻的不敏卡尔曼滤波参数计算当前采样点的状态参量，包括：

当前采样点的状态参量为

其中，L是增广状态向量的维度，W₀为权重。

进一步地，根据当前采样点的状态参量，计算状态更新结果，具体包括如下步骤：

将当前采样点的状态参量代入状态更新方程进行计算，获得状态更新结果。

进一步地，所述状态更新方程为：

其中F[]为状态更新方程，上标x、v分别表示系统状态和过程噪声。

其中，i＝1,…2L。

进一步地，W_i和χ_i满足如下关系：

i＝L+1,…,2L。