基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法与流程

本发明属于数据处理、传感器目标跟踪与非线性状态估计，涉及一种基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法。

背景技术：

1、高速运动目标具备飞行速度快、运动突变剧烈、过航姿态捷变、高温电离干扰显著等典型特征，是传感器高精度跟踪领域的重点与难点对象。运动目标过航顶空阶段易出现航迹抖动、跟踪滞后、路径断连甚至完全失锁等问题。

2、现有传感器跟踪滤波算法主要分为直角坐标滤波与球坐标滤波两类，均存在固有机理缺陷：

3、直角坐标滤波的误差放大缺陷：直角坐标系ekf、ukf、ckf等算法需将传感器原生球坐标观测逆向转换为直角坐标观测。以x方向为例，全微分误差传递关系为，对应定位噪声方差。测角噪声被距离平方项加权放大——远距离过航工况下（r可达数百公里），测角噪声的等效位置误差被放大至不可接受的程度，导致航迹严重畸变。

4、球坐标滤波的数值奇异缺陷：球坐标全域滤波将状态方程建立于球坐标空间，状态转移含大量分式非线性项（如），过航奇异点（俯仰角 φ→90°）处分母趋近于零，易引发数值震荡、矩阵病态甚至滤波发散。

5、传统imm固定参数无法适配时变运动：标准imm-ckf采用固定马尔可夫转移概率与固定噪声参数，无法适配运动目标时变运动频率。强运动工况下模型切换滞后显著（约8帧延迟），滤波器在运动初始阶段出现系统性跟踪偏差。

6、高温电离干扰缺乏专用补偿：高速运动目标表面高温气体电离形成高温电离干扰，引发电磁波折射与吸收，造成传感器观测产生系统性稳态偏置与时变随机噪声叠加。传统滤波算法未建模块化偏置补偿机制，无法分离随机噪声与确定性能量偏差。

7、vb自适应滤波存在冻结失效：变分贝叶斯自适应滤波在极端噪声失配时nis幅值检测易饱和，引发自适应滤波永久冻结，导致滤波器丧失参数迭代能力，状态估计偏离真值且协方差矩阵失去一致性。

8、综上所述，现有方法缺乏一种能从机理层面同时解决坐标体系矛盾、即直角坐标的误差放大与球坐标的数值奇异，动力学适配矛盾，即固定参数不适配时变运动，噪声干扰矛盾，及高温电离干扰引起的确定性偏置与时变随机噪声叠加，以及自适应容错矛盾，即vb冻结失效的全工况一体化跟踪方案。本发明正是针对上述多重耦合工程痛点提出的系统性解决方案。

技术实现思路

1、本发明的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。

2、本发明涉及工业物联网信息感知与传感技术服务、工业信息和数据处理服务及工业人工智能网络系统服务，特别涉及一种基于异构解耦坐标估计架构、时变交互多模型、变分贝叶斯联合噪声自适应和时序容错自愈机制的容积卡尔曼滤波方法，适用于高速运动目标过航阶段传感器高精度稳定跟踪。

3、本发明的目的是提供一种基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法，通过构建直角坐标系线性预测与球坐标系原生更新的异构解耦估计架构从机理层面根除传统直角滤波的测角误差放大和球坐标滤波的过航奇异点发散问题，通过残差驱动时变转移概率五阶交互多模型集适配目标时变运动特性，通过变分贝叶斯联合r-q自适应结合高温电离干扰偏置辨识补偿同步抑制时变随机噪声与稳态折射偏差，通过残差自相关时序容错机制检测自适应冻结故障并执行过程噪声乘性重置自愈，解决现有传感器目标跟踪方法中直角坐标滤波误差放大、球坐标滤波数值奇异、传统imm固定参数不适配时变运动、高温电离干扰缺乏专用补偿和vb自适应冻结失效的复合工程难题。

4、为了解决上述问题，并实现本发明的目的和其它优点，提供了如下技术方案：一种基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法，包括如下步骤：

5、s1，获取目标的传感器原生球坐标观测数据；在直角坐标系中对目标状态进行预测，得到预测状态数据；将预测状态数据通过正向映射转换至球坐标观测空间，得到预测观测数据；根据传感器原生球坐标观测数据与预测观测数据之差生成残差数据；通过残差数据修正预测状态数据，得到修正后的状态估计数据；

6、s2，构建表征所述目标的多个运动模型，计算各模型的残差似然，根据残差似然调节模型间的转移概率；基于调节后的转移概率对修正后的状态估计数据进行多模型融合估计，得到融合后的最优状态估计数据；

7、s3，对所述残差数据进行变分贝叶斯迭代，更新目标的传感器观测噪声参数与过程噪声参数；提取残差数据的低频分量，估计目标的传感器观测方程中的偏置量；根据偏置量补偿目标的传感器量测数据，得到补偿后的量测数据与更新后的噪声参数估计数据；

8、s4，提取所述残差数据的时序序列，计算残差时序序列的自相关系数；根据自相关系数与自相关函数acf检测阈值的关系判定vb自适应冻结故障；当判定发生冻结故障时，对过程噪声参数进行重置，得到自愈恢复后的融合后的最优状态估计数据与重置后的过程噪声参数；

9、得到最终的目标状态估计数据。

10、优选的是，所述的基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法中，步骤s1中所述异构解耦估计架构仅使用所述预测状态数据通过正向映射)转换至球坐标观测空间，所述传感器原生球坐标观测数据不经过逆向坐标转换，直接与所述预测观测数据求差生成所述残差数据；

11、所述通过所述残差数据修正所述预测状态数据，具体为：通过最优卡尔曼增益由所述残差数据驱动完成跨坐标状态修正，所述最优卡尔曼增益根据状态-观测互协方差与观测自协方差计算。

12、优选的是，所述的基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法中，所述正向几何映射关系为：

13、

14、所述残差数据 仅包含传感器原生噪声，不包含偏置补偿项，偏置补偿在独立的变分贝叶斯自适应支路中执行，不在所述残差数据中扣除。

15、优选的是，所述的基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法中，步骤s2中所述多个运动模型为匀速模型、匀加速模型、加加速度模型、左协调转弯模型和右协调转弯模型五阶模型集；

16、所述转移概率通过模型后验概率在线计算更新：

17、

18、其中为第j模型的实时残差似然， 为上一时刻的后验模型概率。

19、优选的是，所述的基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法中，步骤s3中所述噪声参数包括所述目标的传感器观测噪声协方差与过程噪声协方差，所述变分贝叶斯迭代同步更新与；

20、所述变分贝叶斯迭代在每次容积卡尔曼滤波更新后执行定点迭代，同步更新传感器观测噪声协方差与过程噪声协方差的后验估计，迭代次数固定为3至5次。

21、优选的是，所述的基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法中，步骤s3中所述偏置量通过指数加权滑动平均从所述残差数据的低频分量中提取：

22、，

23、其中αb=0.98为偏置平滑系数，对应偏置学习率γb=1αb=0.02，vk为所述残差数据；修正后的观测模型为，其中为所述传感器量测数据，为所述目标状态；所述偏置补偿独立于步骤s1中的残差计算。

24、优选的是，所述的基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法中，步骤s4中所述自相关系数为基于所述残差数据的欧几里得范数序列的滞后1样本自相关系数：

25、

26、其中  为残差向量  的欧几里得范数， 为窗口内 k 个残差范数的算术均值。

27、acf检测阈值为0.30，滑动窗口长度k=20帧；单帧>0.30即触发重置；重置后50帧冷却期内暂停自相关检测。

28、优选的是，所述的基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法中，步骤s4中当判定发生冻结故障时，对过程噪声协方差q进行乘性放大重置，重置倍率随累计触发次数n指数递增，n首次最大值2.0，二次4.0，n最大值上限10.0，q对角元不超过初始值与渐进倍率  之积。

29、优选的是，所述的基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法中，步骤s1中还包括解耦初始化：初始时刻的传感器球坐标观测数据通过正向几何映射获得初始直角位置状态数据；通过多普勒径向速度数据或相邻帧距离差分估计初始速度数据；切向速度以大协方差初始化；

30、还包括过航奇异点数值优化：当俯仰角 φ 接近极点时，在 sin(φ) 空间叠加正则化偏移量 ε 修正临界角度病态问题，将 |sin(φ)| 拉回安全区间后计算arcsin。安全区间为 |sin(φ)| ≤ 12ε，当 |sin(φ)| > 1ε 时触发正则化修正，将 |sin(φ)| 拉回至 12ε，其中ε=1×10-4。极点，指的是球坐标空间中俯仰角接近（即正负）的天顶（头顶正上方）或天底方向。具体到传感器过航跟踪场景中，这一现象发生在运动目标从观测站正上方或附近掠过时，即过航顶空时。

31、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一项所述的基于异构解耦坐标估计的过航捷变自愈容积滤波方法。

32、本发明至少包括以下有益效果：

33、本发明通过异构解耦坐标估计架构，从机理层面根除了传统直角滤波的r²测角误差放大问题和球坐标滤波的过航奇异点发散问题。该架构构建"直角域线性预测+球域原生更新"的双域协同机制——直角坐标系状态转移无非线性分式项，全程保障预测环节数值稳定，从根源上规避球坐标分式奇异性；球域更新仅采用滤波预测状态完成正向观测空间映射，传感器原生球坐标观测不经过逆向坐标转换直接与预测观测求差生成残差，取消逆向转换链路使测角噪声不被r2加权放大，仅使用正向映射使过航奇异点处数值稳定。严格理论证明该架构满足无偏性和最小方差估计准则。消融对比实验中，采用含逆向坐标转换的直角坐标ckf作为对照组，其位置rmse相较dcsh-icf恶化92.4%，验证了解耦架构是稳定跟踪的根基。

34、本发明通过残差似然驱动的时变马尔可夫转移概率机制，根据各模型实时残差似然在线调节转移概率矩阵，稳态工况下强化cv模型权重以保障航迹平滑，强运动工况下快速抬升高阶模型权重以消除传统固定转移概率矩阵的切换滞后。模型概率切换延迟从约8帧缩短至2帧以内，位置和速度rmse分别降低28.6%和31.8%，解决了传统imm固定参数无法适配时变运动频率的问题。

35、本发明通过变分贝叶斯联合r-q自适应与高温电离偏置辨识补偿的协同机制，同步在线估计观测噪声协方差和过程噪声协方差，同时以残差低频分量提取确定性偏置量实时补偿观测方程系统性偏差，解决了传统自适应滤波仅抑噪不纠偏导致的航迹稳态偏移问题。偏置校正前3d位置误差均值约175m，校正后误差均值降至约23m，降幅87%。

36、本发明通过基于残差白噪声自相关特性的冻结检测与自愈机制，提取滤波残差时序序列计算自相关系数，基于白噪声零自相关特性判定自适应冻结故障，正常工作状态下残差为白噪声序列自相关为零，冻结状态下残差丧失白噪声特性自相关显著偏离零。冻结触发后执行q乘性重置，首次重置倍率2.0，重复触发时指数递增至上限10.0，打破nis饱和死锁，恢复vb自适应迭代能力。容错机制在正常工况下静默运行无精度损耗，冻结发生时自相关系数从零附近跳变至0.6以上，触发q重置后自相关系数快速回落至零附近。

37、本发明可广泛应用于工业物联网信息感知与传感技术服务、工业信息和数据处理服务、工业人工智能网络系统服务等工业物联网与工业互联网领域。

38、本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。