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      抗野值Kalman濾波在靶場測量數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用

      2013-04-26 06:10:08周含冰陳冬冬
      艦船電子對抗 2013年5期
      關(guān)鍵詞:野值新息連續(xù)型

      周含冰,陳冬冬,彭 燕

      (中國洛陽電子裝備試驗(yàn)中心,洛陽 471003)

      0 引 言

      無人機(jī)在靶場試驗(yàn)中得到了廣泛的應(yīng)用,承擔(dān)了越來越多的試驗(yàn)任務(wù)。無人機(jī)飛行參數(shù)的跟蹤測量也是靶場測量數(shù)據(jù)的重要組成部分,飛機(jī)測量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理和事后處理的優(yōu)劣直接影響到飛機(jī)的跟蹤測量和控制。然而即使是高精度的測量設(shè)備,也會(huì)由于各種偶然因素的影響,使測量數(shù)據(jù)包含1%~2%甚至多達(dá)10%~20%的數(shù)據(jù)點(diǎn)嚴(yán)重偏離真值[1]。這部分異常值即為工程處理中的野值。這些野值會(huì)給無人機(jī)的狀態(tài)估計(jì)、性能導(dǎo)航及飛行性能分析帶來較大的誤差,甚至嚴(yán)重偏離實(shí)際的飛行狀態(tài)[2]。因此,必須對這些野值進(jìn)行辨識(shí)和處理,以保證結(jié)果的正確性。

      目前,對于測量數(shù)據(jù)的野值剔除方法已經(jīng)有了大量的研究[1-10]。文獻(xiàn)[1]提出了一種野值點(diǎn)的 M型穩(wěn)健估計(jì)統(tǒng)計(jì)診斷技術(shù),該方法對孤立型野值和連續(xù)型野值都有很好的辨識(shí)和剔除效果,但是該方法對于野值點(diǎn)的準(zhǔn)確起始位置和結(jié)束位置求解不完善。文獻(xiàn)[3]把連續(xù)5個(gè)實(shí)測數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差的3倍作為閾值,以此來判定下一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)是否為野值,從而完成野值的剔除,該方法對孤立型野值點(diǎn)的剔除有較好的效果,但是不適用于連續(xù)型野值的剔除。文獻(xiàn)[4]提出了一種利用殘差和誤差相關(guān)矩陣構(gòu)造二次型作為判定野值的方法,該方法不但可以用于野值的判定,還可用來判定目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)是否發(fā)生了改變,但是該方法的數(shù)據(jù)處理效果與濾波系統(tǒng)的選擇有關(guān)且只適用于孤立型野值的判別和剔除。文獻(xiàn)[5]提出了一種基于模糊預(yù)測系統(tǒng)的觀測數(shù)據(jù)野值剔除方法,該方法利用梯度下降法構(gòu)造最小均方準(zhǔn)則下最優(yōu)的觀測序列模糊預(yù)測系統(tǒng),獲得預(yù)測值和觀測值的殘差序列,然后基于狄克松準(zhǔn)則辨識(shí)并剔除觀測數(shù)據(jù)中的野值,該方法適用于孤立型野值的辨識(shí)和剔除,且要求2個(gè)野值點(diǎn)的間隔必須大于狄克松準(zhǔn)則中的序列數(shù),并受初始值和步長的影響較大,誤檢率也比較高。

      文獻(xiàn)[6]~[10]研究了各種抗野值kalman濾波算法,這類算法對孤立型野值和連續(xù)型野值的辨識(shí)都適用,可以有效地識(shí)別野值并對其進(jìn)行修正。

      本文通過對新息序列的分析來判斷系統(tǒng)測量參數(shù)中是否存在野值。當(dāng)有野值存在的情況下,用一個(gè)活化函數(shù)加權(quán)于新息序列,通過在線修正新息序列,使修正的新息序列能夠保持原有的性質(zhì),從而消除測量野值對濾波器估計(jì)結(jié)果的不利影響。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。

      1 抗野值Kalman濾波

      1.1 標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波

      考慮線性離散系統(tǒng),有:

      式中:xk為k時(shí)刻的狀態(tài)向量;zk為k時(shí)刻的觀測向量;Φk,k-1為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;Γk-1為動(dòng)態(tài)噪聲驅(qū)動(dòng)矩陣;Hk為觀測矩陣;wk-1和νk分別為系統(tǒng)噪聲向量和觀測噪聲向量,且滿足:

      式中:Qk為系統(tǒng)噪聲的協(xié)方差陣,是一個(gè)非負(fù)定矩陣;Rk為觀測噪聲的協(xié)方差陣,是一個(gè)正定矩陣;δkj為Kroneker符號(hào),即:

      則Kalman濾波的基本方程為:

      式中:,k-1為狀態(tài)預(yù)測值;Kk為濾波增益矩陣;Pk,k-1和Pk分別為狀態(tài)預(yù)測值和濾波值的協(xié)方差矩陣。

      給定初始值0和P0后,就可以根據(jù)上面的一組公式遞推出k時(shí)刻的狀態(tài)向量。

      1.2 野值的判別方法

      記觀測值估計(jì)誤差為:

      式中:ek通常被稱為新息。

      容易得出,變量rek服從自由度為m的χ2分布,即rek~χ2(m)。rek反映了新息序列的統(tǒng)計(jì)特性,而新息序列的統(tǒng)計(jì)特性又可反映出觀測值的統(tǒng)計(jì)特性。故當(dāng)觀測參數(shù)中存在野值時(shí),rek的特性也隨之發(fā)生變化。因此可以通過如下方法判定野值的存在:

      式中:α為χ2分布的顯著性水平,通常取α=0.01。

      1.3 抗野值Kalman濾波

      當(dāng)判斷是否存在野值后,通過對Kalman濾波算法進(jìn)行修正,提高算法對于觀測野值的魯棒性,減少野值對估計(jì)結(jié)果的影響:

      2.《舊唐書》卷一九二《隱逸·盧鴻一傳》:“盧鴻一字浩然,本范陽人,徙家洛陽。少有學(xué)業(yè),頗善籀篆楷隸,隱于嵩山。開元初,遣備禮再征不至?!?中華書局1975年版,第5119頁)

      式中:Φk(rk)為活化函數(shù),其取值如下:

      由上式可以看出,當(dāng)判斷觀測值中不存在野值時(shí),活化函數(shù)取單位矩陣,此時(shí)即為標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波算法;當(dāng)判定觀測值中包含野值時(shí),活化函數(shù)對新息序列進(jìn)行修正,保證新息序列的特性不變,消除了野值對于濾波估計(jì)值的影響。

      2 仿真與結(jié)果分析

      假設(shè)飛機(jī)相對雷達(dá)做勻速直線運(yùn)動(dòng),通過雷達(dá)觀測數(shù)據(jù)來確定飛機(jī)的位置和速度。考慮到3個(gè)坐標(biāo)分量上的測量誤差是互不相關(guān)的,而且在3個(gè)坐標(biāo)軸方向目標(biāo)運(yùn)動(dòng)規(guī)律也可以看成是相互獨(dú)立的。故現(xiàn)在以X軸方向?yàn)槔顟B(tài)方程和觀測方程如下:

      (1)抗野值Kalman濾波對孤立型野值的抑制效果

      在第40s、60s和80s加入野值,仿真結(jié)果如圖1、圖2所示。

      圖1 存在孤立野值時(shí)2種濾波位置誤差

      圖2 存在孤立野值時(shí)2種濾波速度誤差

      (2)抗野值Kalman濾波對連續(xù)型野值的抑制效果

      在第40~60s之間,加入標(biāo)準(zhǔn)差為40的野值,仿真結(jié)果如圖3、圖4所示。

      圖3 存在連續(xù)型野值時(shí)2種濾波位置誤差

      圖4 存在連續(xù)型野值時(shí)2種Kalman濾波速度誤差

      由仿真結(jié)果可以看出,無論是對于孤立型野值和連續(xù)型野值,本文的抗野值Kalman濾波能夠有效識(shí)別出野值并對其進(jìn)行修正,大大提高了濾波精度。但該方法不適合對機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,因?yàn)闀?huì)把目標(biāo)的機(jī)動(dòng)當(dāng)作野值對待。

      3 結(jié)束語

      在無人機(jī)跟蹤測量系統(tǒng)中,如何有效地克服Kalman濾波器在出現(xiàn)野值的情況下引起的發(fā)散現(xiàn)象和誤差較大嚴(yán)重偏離真值的情況,在工程應(yīng)用中是非常重要的。

      本文所采用的抗野值Kalman濾波,對于在觀測值中存在孤立型野值和連續(xù)型野值的情況下,均可以克服野值對濾波的不利影響,具有很高的濾波精度,說明該方法具有較強(qiáng)的魯棒性,是有效可行的。

      [1] 胡紹林,孫國基.靶場外測數(shù)據(jù)野值點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)診斷技術(shù)[J].宇航學(xué)報(bào),1999,20(2):68-74.

      [2] 史忠科,王潤全.基于飛行運(yùn)動(dòng)方程的逐步預(yù)測“野值”剔 除 方 法 [J].系 統(tǒng) 仿 真 學(xué) 報(bào),2010,22(10):2250-2252.

      [3] 徐利娜,陳俊彪,穆高超.靶場外彈道數(shù)據(jù)處理中的實(shí)時(shí)野值剔除算法[J].應(yīng)用光學(xué),2012,33(1):90-95.

      [4] 劉愛東,倪永強(qiáng),王建國.一種實(shí)時(shí)提出雷達(dá)測量數(shù)據(jù)中野值的方法分析[J].火力與指揮控制,2004,29(S1):17-19.

      [5] 朱學(xué)鋒,韓榮閣,楊若紅.基于模糊預(yù)測系統(tǒng)的觀測數(shù)據(jù)野值提出方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2006,28(3):478-482.

      [6] 翟茹玲,柴毅,張可.火箭飛行測控?cái)?shù)據(jù)野值處理及其無跡 Kalman濾波[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2011,47(3):233-236.

      [7] 盧迪,姚郁,賀風(fēng)華.一種抗野值的Kalman濾波器[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2004,16(5):1027-1029.

      [8] 石靜,繆玲娟,倪茂林.一種抗野值自適應(yīng)濾波算法及在 MEMS-SINS/GPS中應(yīng)用[J].宇航學(xué)報(bào),2010,31(12):2711-2716.

      [9] 張帆,盧崢.自適應(yīng)抗野值Kalman濾波[J].電機(jī)與控制學(xué)報(bào),2007,11(2):188-190.

      [10]劉偉,趙偉,劉建業(yè).抗野值自適應(yīng)Kalman濾波在無人機(jī)測風(fēng)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[J].彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào),2011,31(3):237-240.

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