[发明专利]基于双重遗忘卡尔曼滤波的核辐射脉冲基线估计方法有效
申请号: | 201210301240.6 | 申请日: | 2012-08-23 |
公开(公告)号: | CN102854522A | 公开(公告)日: | 2013-01-02 |
发明(设计)人: | 王敏;周建斌;方方;周伟;刘易;丁卫撑;曹建宇;朱星 | 申请(专利权)人: | 成都理工大学 |
主分类号: | G01T1/00 | 分类号: | G01T1/00;G01T1/36 |
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地址: | 610059 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 双重 遗忘 卡尔 滤波 核辐射 脉冲 基线 估计 方法 | ||
技术领域
本发明属于核探测脉冲信号数据处理技术领域,具体涉及一种基于双重遗忘卡尔曼滤波的核辐射脉冲基线估计方法。
背景技术
基线评估技术是脉冲幅度分析中的一个重要环节,有很多的因素影响着基线评估的精确性;比如,探测器漏电流、极零相消处理电路不够优化以及电子学元器件温漂、交流供电电源纹波等。核探测器得到的有用脉冲信号总是叠加了一个不稳定的基线电压(如图2所示),使脉冲幅度的测量结果产生波动,且能量分辨率下降。因此,在处理核辐射能量信号时有必要进行基线扣除。
数字基线估计方法可以提高系统能量分辨率,提升系统稳定性和可靠性,并且具有较高的灵活性和适应性,已经成为数字核信号处理方法中的一个重要部分。为了减小数字基线估计的误差,可以采用卡尔曼滤波器来实现脉冲基线估计。
现有卡尔曼滤波模型对实际测量值并不关心,只需要精确给出被研究对象的数学模型和噪声的统计特性。鉴于工作环境中,由于噪声的影响使实际的系统模型本身产生误差,如果此时仍然采用经典卡尔曼滤波,可能会让结果产生较大的偏差,甚至于发生发散的现象。
现有卡尔曼滤波模型包括经典卡尔曼滤波模型(秦永元,张洪钺,汪叔华.卡尔曼滤波与组合导航原理[M].西北工业大学出版社,1998)、简化的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波模型(周伟静,沈怀荣.抗野值抑制发散滤波算法在无人机测风数据处理中的应用[J].装备指挥技术学院学报.2009,20(5):122-126;孙道省.在线估计量测噪声统计特性的自适应滤波算法[J].战术导弹控制技术.2001,34(3):16-22)、改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波模型(吕伟,王艳东.Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法在SINS初始对准中的应用研究[J].战术导弹控制技术.2005,50(3):52-55;刘演志,张金华.改进的Sage-Husa自适应滤波在GPS动态导航定位中的应用[J].现代测绘.2009,32(4):8-10)。
发明内容
本发明的目的在于,针对上述在核辐射脉冲基线估计中采用现有卡尔曼滤波模型存在的问题,提供一种基于双重遗忘卡尔曼滤波的核辐射脉冲基线估计方法,利用提出的双重遗忘卡尔曼滤波算法模型来估计核辐射脉冲基线。
为达到上述目的,克服现有技术的不足,提供一种基于双重遗忘卡尔曼滤波的核辐射脉冲基线估计方法,利用该方法进行基线估计具有较高的灵活性和适应性,可显著提高核辐射探测仪器稳定性和可靠性,进一步改善核辐射探测仪器能量分辨率。
本发明采取的技术方案是:一种基于双重遗忘卡尔曼滤波的核辐射脉冲基线估计方法,在进行滤波的同时,利用观测值带来的信息在线调整相关参数、噪声特性以改善滤波的精度,得到核辐射脉冲基线的最优估计值。
本发明的原理为:采集核脉冲到来之前或者没有脉冲信号的空白区间的基线数据,利用基线滤波均方误差、卡尔曼滤波增益、系统噪声协方差和观测噪声协方差,给出核辐射脉冲基线的最优估计值。然后从测量的核脉冲幅度值中扣除估计的基线值,实现能谱曲线能量分辨率的提高。
本发明采用的双重遗忘卡尔曼滤波模型,是在简化的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波模型的基础上,使遗忘因子进一步发挥作用,减弱观测噪声和系统噪声的影响,并调整基线滤波均方误差P(t|t-1)值,加大当前观测量的作用。
一种基于双重遗忘卡尔曼滤波的核辐射脉冲基线估计方法,其特征在于包括以下步骤:
A、测量在时刻t的核辐射脉冲基线测量值Z(t);
B、得出核辐射脉冲基线时刻t的最优基线估计值包括以下分步骤:
B1、由时刻(t-1)的核辐射脉冲基线估计值由关系式
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