一种抗差联邦卡尔曼滤波方法、设备与系统

技术特征：
1.一种抗差联邦卡尔曼滤波系统，其特征在于，包括在载体上设置的惯性导航系统和n个其它导航系统，n为大于等于1的自然数，其中，所述惯性导航系统对应主滤波器，所述n个其它导航系统与n个局部滤波器一一对应；其中，所述n个局部滤波器，用于接收各自对应的传感器的输入数据，根据下述式(1)-(5)计算系统状态量x的估计值：其中，为k-1时刻载体状态的估计值，其初始值为k-1时刻接收到的输入数据；为k-1时刻对k时刻的载体状态的预测量；φ
k/k-1
＝i f(t
k-1
)t
s
，t
s
＝t
k-t
k-1
其中，i为单位矩阵，t
k
为k时刻的时间，t
k-1
为k-1时刻的时间，f(t
k-1
)为t
k-1
时刻的状态转移矩阵；其中，p
k-1
为k-1时刻的状态估计均方差阵；p
k/k-1
为k-1时刻对k时刻的状态估计均方差阵的预测量；为φ
k/k-1
的转置矩阵；q为高斯白噪声方差阵；其中，w
x
为量测残差的加权矩阵；h
k
为k时刻的量测矩阵；为k时刻的量测矩阵的转置矩阵；σ1为高斯噪声标准差；w
y
为状态预测残差的加权矩阵；为状态预测残差的加权矩阵；其中，为k时刻状态量的估计值，z
k
为k时刻载体的量测量；所述主滤波器，用于融合所述n个局部滤波器得到的k时刻状态量的估计值，根据下式(6)-(7)获得k时刻系统状态全局最优估计和量测噪声方差阵和量测噪声方差阵和量测噪声方差阵其中，i表示第i个局部滤波器，其中，(β
(i)
)-1
为预设信息分配因子的倒数，所有信息分配因子的和为1。2.如权利要求1所述的抗差联邦卡尔曼滤波系统，其特征在于，所述n个局部滤波器，用于使用计算得到的的值替换式(1)中的的值，迭代计算的值，直到前后两次计算得到的的值的差满足预设条件，或者迭代次数达到阈值。
3.如权利要求1所述的抗差联邦卡尔曼滤波系统，其特征在于，其中，f
ins,9
×9为sins误差方程；t3×3为捷联矩阵，o为零矩阵。4.如权利要求1-3中任一项所述的抗差联邦卡尔曼滤波系统，其特征在于，所述主滤波器还用于：将所述最优估计结果反馈至各局部滤波器。5.如权利要求1-3中任一项所述的系统，其特征在于，所述n个局部滤波器和所述主滤波器分别对应传感器，所述n个局部滤波器接收各自对应的传感器和所述主滤波器对应的传感器输入的数据。6.一种抗差联邦卡尔曼滤波方法，应用于设置惯性导航系统和n个其它导航系统的载体上，n为大于等于1的自然数，所述设备包括主滤波器和n个其它滤波器，其中，所述惯性导航系统对应主滤波器，所述n个其它导航系统与n个局部滤波器一一对应；所述方法包括：通过所述n个局部滤波器接收各自对应的传感器的输入数据，根据下述式(1)-(5)计算系统状态量x的估计值：其中，为k-1时刻的状态量的预测值，其初始值为k-1时刻接收到的输入数据；为k-1时刻对k时刻的载体状态的预测量；φ
k/k-1
＝i f(t
k-1
)t
s
，t
s
＝t
k-t
k-1
其中，i为单位矩阵，t
k
为k时刻的时间，t
k-1
为k-1时刻的时间，f(t
k-1
)为t
k-1
时刻的状态转移矩阵；其中，p
k-1
为k-1时刻的状态估计均方差阵；p
k/k-1
为k-1时刻对k时刻的状态估计均方差阵的预测量；为φ
k/k-1
的转置矩阵；q为高斯白噪声方差阵；其中，w
x
为量测残差的加权矩阵；h
k
为k时刻的量测矩阵；为k时刻的量测矩阵的转置矩阵；σ1为高斯噪声标准差；w
y
为状态预测残差的加权矩阵；为状态预测残差的加权矩阵；其中，为k时刻状态量的估计值，z
k
为k时刻载体的量测量；通过所述主滤波器融合所述n个局部滤波器得到的k时刻状态量的估计值，根据下式
(6)-(7)获得k时刻系统状态全局最优估计和量测噪声方差阵和量测噪声方差阵和量测噪声方差阵其中，i表示第i个局部滤波器，其中，(β
(i)
)-1
为预设信息分配因子的倒数，所有信息分配因子的和为1。7.如权利要求6所述的抗差联邦卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述n个局部滤波器，用于使用计算得到的的值替换式(1)中的的值，迭代计算的值，直到前后两次计算得到的的值的差满足预设条件，或者迭代次数达到阈值。8.如权利要求6所述的抗差联邦卡尔曼滤波方法，其特征在于，其中，f
ins,9
×9为sins误差方程；t3×3为捷联矩阵，o为零矩阵。9.如权利要求6-8中任一项所述的抗差联邦卡尔曼滤波方法，其特征在于，所述主滤波器还用于：将所述最优估计结果反馈至各局部滤波器。10.一种抗差联邦卡尔曼滤波设备，用于执行如权利要求6-9中任一项所述的抗差联邦卡尔曼滤波方法，包括所述主滤波器和所述n个局部滤波器。

技术总结
本发明公开了一种抗差联邦卡尔曼滤波方法、设备与系统，该系统包括：在载体上设置的惯性导航系统和N个其它导航系统，所述惯性导航系统对应主滤波器，所述N个其它导航系统与N个局部滤波器一一对应；其中，所述N个局部滤波器，用于接收各自对应的传感器的输入数据，计算系统状态量的估计值；所述主滤波器，用于融合所述N个局部滤波器得到的状态量的估计值，获得系统状态全局最优估计和量测噪声方差阵。本发明中，当量测信息增加或减少时，联邦滤波器仅通过调整局部滤波器数量即可完成融合模式的切换，既具有灵活的数据融合结构，又具有抗差能力，稳定性和鲁棒性优势明显。稳定性和鲁棒性优势明显。稳定性和鲁棒性优势明显。


技术研发人员：秦洪懋 彭纳武 王广才 崔庆佳 徐彪 胡满江 边有钢 秦兆博 秦晓辉 王晓伟 谢国涛 杨泽宇 丁荣军
受保护的技术使用者：湖南大学
技术研发日：2022.03.31
技术公布日：2022/5/30