【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及全球卫星导航，具体涉及一种基于约束的衰减记忆容积卡尔曼滤波方法。
技术介绍
1、卡尔曼滤波是一类对系统的随机信号如过程噪声、量测噪声进行统计分析的算法，通过利用观测量的统计特性，进行最优估计，使之估计误差达到最小。卡尔曼滤波的优势在于，在不知道系统的确切模型的情况下，它不仅用于估计信号的当前状态，还可以用于预测信号的将来状态，所以卡尔曼滤波广泛适用于雷达和导航系统。
2、目前除了线性系统运用的经典卡尔曼滤波，还有应用较广的扩展卡尔曼滤波，无迹卡尔曼滤波，容积卡尔曼滤波。经典卡尔曼滤波本质上是一个线性最小均方差估计，在估计的过程中，考量了系统本身的状态方程(即状态变量其本身随时间的变化)和估计量与观测量间的量测方程，通过递推或迭代方式进行估计。但其使用需要满足一定的条件：首先系统的状态方程和量测方程需满足线性条件，其次系统的状态方程应尽可能拟合系统的实际状态，最后，系统的过程噪声和量测噪声需为均值为零，方差已知的白噪声。针对基于经典卡尔曼滤波的基础，扩展卡尔曼滤波对非线性系统进行一阶泰勒展开，舍去高阶非线性项，使...
【技术保护点】
1.一种基于约束的衰减记忆容积卡尔曼滤波方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的基于约束的衰减记忆容积卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述动态调节修正过程噪声协方差矩阵、动态调节修正量测噪声协方差矩阵过程中，将所述过程噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵视为随环境不同、影响因素不同而动态变化的变量，再根据相关噪声特征，动态进行调节修正。
3.如权利要求1所述的基于约束的衰减记忆容积卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述过程噪声协方差矩阵、量测噪声协方差矩阵过程的动态调节修正，包括下列步骤：
4.如权利要求1所述的基于约束的衰减记...
【技术特征摘要】
1.一种基于约束的衰减记忆容积卡尔曼滤波方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的基于约束的衰减记忆容积卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述动态调节修正过程噪声协方差矩阵、动态调节修正量测噪声协方差矩阵过程中，将所述过程噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵视为随环境不同、影响因素不同而动态变化的变量，再根据相关噪声特征，动态进行调节修正。
3.如权利要求1所述的基于约束的衰减记忆容积卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述过程噪声协方差矩阵、量测噪声协方差矩阵过程的动态调节修正，包括下列步骤：
4.如权利要求1所述的基于约束的衰减记忆容积卡尔曼滤波方法，其特征在于，在所述动态调节修正量测噪声矩阵过程中，设置阈值参数λ，控制噪声协方差矩阵的最小值，从而避免引起滤波发散。
5.如权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：李星星，纪元法，孙希延，贾茜子，廖志明，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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