一种改进的UKF非线性滤波器研究

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1、第３１卷第２期弹箭与制导学报Ｖｏｌ．３１Ｎｏ．２２０１１年４月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｒｏｊｅｃｔｉｌｅｓ，Ｒｏｃｋｅｔｓ，ＭｉｓｓｉｌｅｓａｎｄＧｕｉｄａｎｃｅＡｐｒ２０１１＊一种改进的ＵＫＦ非线性滤波器研究齐立峰１，陶建锋１，冯新喜２，惠小平１（１空军工程大学导弹学院，陕西三原７１３８００；２空军工程大学电讯工程学院，西安７１００７７）摘要：针对无味卡尔曼滤波器（ＵＫＦ）存在的缺陷，提出一种能对多通道数据进行渐消的带多重次优渐消因子的ＵＫＦ滤波算法（ＳＭＦＵＫＦ）。该方法基于强跟踪滤波器的概念，通过引入多重次优渐消因子到ＵＫＦ滤波器，自适应的在线调整ＵＫＦ

2、滤波器的状态预测误差协方差矩阵、量测预测协方差阵、状态和量测之间的互协方差阵及相应的增益矩阵，从而达到对快速变化的状态进行强有力的跟踪。实验结果表明多重次优渐消因子的引人使得ＵＫＦ滤波器有可能更多的利用系统的先验知识，ＳＭＦＵＫＦ滤波器对快速变化的状态将具有更强的跟踪能力。关键词：多重次优渐消因子；无味卡尔曼滤波器；强跟踪滤波器；非线性系统中图分类号：ＴＮ７１３文献标志码：ＡＡＭｏｄｉｆｉｅｄＵｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎＮｏｎ－ｌｉｎｅａｒＦｉｌｔｅｒ１，ＴＡＯＪｉａｎｆｅｎｇ１，ＦＥＮＧＸｉｎｘｉ２，ＸＩＸｉａｏｐｉｎｇ１ＱＩＬｉｆｅｎｇ（１ＴｈｅＭｉ

3、ｓｓｉｌｅＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＳｈａａｎｘｉＳａｎｙｕａｎ７１３８００，Ｃｈｉｎａ；２ＴｈｅＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００７７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｉｍｍｉｎｇａｔｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｏｆｕｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ（ＵＫＦ），ａｓｕｂｏｐｔｉｍａｌｍｕｌｔｉｐｌｅｆａｄｉｎｇｕｎｓｃｅｎｔｅｄｋａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ（ＳＭＦＵＫＦ）ｔｈａｔｃａｎｐ

4、ｅｒｆｏｒｍｆａｄｉｎｇｏｎｄａｔａｏｆＳｔａｍｕｌｔｉｐｌｅｃｈａｎｎｅｌｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｓｔｒｏｎｇｔｒａｃｋｉｎｇｆｉｌｔｅｒ．ＢｙｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｓｕｂｏｐｔｉｍａｌｍｕｌｔｉｐｌｅｆａｄｉｎｇｉｎｔｏＵＫＦｆｉｌｔｅｒｉｎｇ，ａｎｄａｄａｐｔｉｖｅｌｙｐｅｒｆｏｒｍｒｅａｌ－ｔｉｍｅａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｏｎｔｈｅｅｒｒｏｒｃｏｖａｒｉａｎｃｅｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｓｔａｔｅ，ｔｈｅｅｒｒｏｒｃｏｖａｒｉａｎｃｅｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，

5、ｔｈｅａｓｓｏｃｉａｔｅｃｏｖａｒｉａｎｃｅｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｓｔａｔｅａｎｄｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ａｎｄｉｔｓｇａｉｎｍａｔｒｉｘ，ｓｔｒｏｎｇｔｒａｃｋｉｎｇｏｆｆａｓｔｃｈａｎｇｉｎｇｔａｒｇｅｔｓｃａｎｂｅｒｅａｌｉｚｅｄ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔＳＭＦＵＫＦｃａｎｍａｋｅｂｅｔｔｅｒｕｓｅｏｆｐｒｉｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｉｔｈａｓｓｔｒｏｎｇｅｒｔｒａｃｋｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｆｏｒｈｉｇｈｌｙｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇｔａｒｇｅｔｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｕｂｏｐｔｉｍａｌｍｕｌｔｉｐｌｅｆａｄｉｎｇ

6、；ｕｎｓｃｅｎｔｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ；ｓｔｒｏｎｇｔｒａｃｋｉｎｇｆｉｌｔｅｒ；ｎｏｎｌｉｎｅａｒｓｙｓｔｅｍ种性能更加优越的滤波器。为此，基于强跟踪滤波器０引言的概念，通过引入多重次优渐消因子，自适应的在线调整状态预测误差协方差矩阵、量测预测协方差阵、随着无味卡尔曼滤波器ＵＫＦ应用的深入，ＵＫＦ状态和量测之间的互协方差阵及相应的增益矩阵，提滤波存在一定缺陷，主要表现在ＵＫＦ关于模型不确出一种能对多通道数据进行渐消的带多重次优渐消定性的鲁棒性很差，造成ＵＫＦ状态估计不准确，甚至［１］因子的ＵＫＦ强跟踪滤波器（ＳＭＦＵＫＦ）。仿真实验出现发散等现象。

7、此外，ＵＫＦ在系统达到平稳状结果表明，ＳＭＦＵＫＦ算法具有较好的鲁棒性，而且能态时，将丧失对突变状态的跟踪能力，这是ＵＫＦ类滤够快速收敛。波器（包括ＫＦ、ＥＫＦ在内）的另一大缺陷。造成这种情况的主要原因是，当系统达到平稳状态时，ＵＫＦ的增益阵ＫＫ将趋于极小值。这时，若系统状态发生突１问题描述及ＵＫＦ算法变，预报残差ｖＫ将随之增大。然而，此时的增益阵考虑如下离散时间非线性系统：ＫＫ仍将保持为极小值，ＫＫ不会随ｖＫ的增大而相应Ｘｋ＋１＝ｆｋ（Ｘｋ）＋Ｗｋ（１）［２］地增大。Ｚｋ＝ｈｋ（Ｘｋ）＋Ｖｋ（２）为了克服ＵＫＦ存在的上述缺陷，迫切需要有一其中，Ｘｎ是ｋ时

8、刻的系统ｎ维状态向量，ｆ：Ｒｎｋ∈Ｒｋ＊收稿日期：２００８－１１－