【技术实现步骤摘要】
一种用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法
[0001]本专利技术属于着陆雷达
,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。
技术介绍
[0002]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。
技术实现思路
[0003](一)要解决的技术问题
[0004]本专利技术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。
[0005](二)技术方案
[0006]本专利技术实施例的第一方面,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:
[0007]确定初始时刻的不敏卡尔曼滤波参数;
[0008]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;
[0009]根据当前采样点的状态参量,计算状 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法,其特征在于,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。2.根据权利要求1所述的用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法,其特征在于,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。3.根据权利要求1所述的用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法,其特征在于,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。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方法,其特征在于,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。5.根据权利要求4所述的用于着陆雷达的高精度不敏卡尔曼滤波方...
【专利技术属性】
技术研发人员:王颖,孙武,刘佳,刘海欣,贾学振,王怡,陈睿容,丁凯生,
申请(专利权)人:北京遥感设备研究所,
类型:发明
国别省市:
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