[发明专利]基于AUV切法向速度模型的多尺度无迹卡尔曼滤波估计方法有效
| 申请号： | 201810855318.6 | 申请日： | 2018-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN109269497B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 孙玉山;吴凡宇;张国成;贾晨凯;程俊涵;王力锋;焦文龙;王子楷;王占缘;唐同泽 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G01C21/16 | 分类号： | G01C21/16;G01C21/20 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 邓宇 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： |
本发明水下潜航器领域，公开了基于AUV切法向速度模型的多尺度无迹卡尔曼滤波估计方法，获取状态序列X(N)和观测值序列Z(N)；将状态序列X(N)和观测值序列Z(N)分解到尺度i上；获取离散系统下两种运动状态的切法向速度模型的状态转移方程；获取不同尺度之间状态方程与量测方程的矩阵转换关系包括系统过程噪声，系统量测方程和系统量测噪声；获取在尺度i下的状态一步预测方程，状态向量的更新方程，协方差的更新方程和MUKF的增益K |
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| 搜索关键词： | 基于 auv 速度 模型 尺度 卡尔 滤波 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.基于AUV切法向速度模型的多尺度无迹卡尔曼滤波估计方法，其特征在于：包含如下步骤：步骤(1)：获取状态序列X(N)和观测值序列Z(N)；步骤(2)：将状态序列X(N)和观测值序列Z(N)分解到尺度i上；步骤(3)：获取离散系统下两种运动状态的切法向速度模型的状态转移方程；步骤(4)：获取不同尺度之间状态方程与量测方程的矩阵转换关系包括系统过程噪声，系统量测方程和系统量测噪声；步骤(5)：获取在尺度i下的状态一步预测方程，状态向量的更新方程，协方差的更新方程和MUKF的增益Kk；步骤(6)：通过对观测序列的细节信息部分进行阈值处理来降噪；步骤(7)：对滤波后的近似信息和降噪处理后的观测值细节信息进行小波重构得到原始尺度上的最优估计。
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