[发明专利]面向深海船舶动力定位的高精度实时状态估计方法及系统

权利要求书

1.一种面向深海船舶动力定位的高精度实时状态估计方法，其特征在于，包括：

将由一阶波浪力引起的高频信号从低频船舶运动信号中分离出来，得到高频运动分量和低频运动分量；

分别对所述高频运动分量和低频运动分量进行参数估计和状态估计；

将所述参数估计和状态估计的结果作为下一周期参数估计和状态估计的输入，重复上述步骤直至结束。

2.根据权利要求1所述面向深海船舶动力定位的高精度实时状态估计方法，其特征在于：通过高通滤波将所述高频信号从低频船舶运动信号中分离。

3.根据权利要求1所述面向深海船舶动力定位的高精度实时状态估计方法，其特征在于，对所述高频运动分量进行参数估计包括：

（1）将待估计的系统状态x_k={x(1),x(2),…,x(k)}作为隐藏变量，然后将隐藏变量和量测数据y_k={y(1),y(2),…,y(k)}组成完备数据C_k={x_k,y_k}；置初始时刻k=0，初始化状态变量、误差协方差，以及未知噪声参数θ⁰；

（2）计算初始完备数据C⁰的条件概率密度函数，并对其对数似然函数求条件期望，得到Γ₀(θ，θ⁰)；

（3）根据上一时刻的状态估计值、噪声参数估计值θ^k-1，以及当前时刻的测量值y(k)，利用卡尔曼滤波估计当前时刻状态；

计算系统状态变量的转移条件概率密度、量测变量的条件概率密度以及当前时刻的条件期望增益ξ_k(θ，θ^k-1)；

（4）通过最大化对数似然函数的条件期望及增益，得到k时刻的参数估计增益ζ_k(θ^k-1)；利用θ^k=θ^k-1+ζ_k(θ^k-1)更新待估计噪声参数θ^k；

（5）将估计得到的高频噪声参数θ^k输出给卡尔曼滤波子模块；令k=k+1，返回步骤（3）循环执行，直至结束。

4.根据权利要求3所述面向深海船舶动力定位的高精度实时状态估计方法，其特征在于，对所述低频运动分量进行参数估计包括：

（1）初始化滑动窗口大小M和循环平移量H；置小波变换尺度j=1，噪声小波系数计数器N=0；

（2）获得当前时刻k到前M-1时刻的低频滑动窗口数据，将窗口内的信号循环平移H位；

（3）对平移之后的信号进行(j+1）阶平移不变小波变换，获得小波变换系数W(j,i)和W(j+1,i)，其中i=(k-M+1),…,(k-1),k；

（4）对尺度j下每一个小波变换系数循环进行如下操作：首先，计算规约化相关系数NCor(j,i)；然后，比较小波系数与规约化相关系数绝对值大小，辨别该小波系数是否由噪声信号控制，如果有|NCor(j,k)|≥|W(j,k)|，则该系数由有用信号控制，将其置为0；否则由噪声信号控制，保持该系数不变，计数器N加1；

（5）计算尺度j下N个噪声小波系数的能量PW(j)，进而估计低频噪声方差σ²；

（6）将计数器N清零，令k=k+1，滑动窗口前移1位，返回第（2）步循环执行，直至结束。

5.根据权利要求4所述的面向深海船舶动力定位的高精度实时状态估计方法，其特征在于：利用边缘化粒子滤波将卡尔曼滤波和粒子滤波相结合对船舶的高频运动状态和低频运动状态进行协同估计。

6.根据权利要求5所述面向深海船舶动力定位的高精度实时状态估计方法，其特征在于，所述卡尔曼滤波根据所述高频噪声参数θ^k得到位置与艏向的高频状态估计。

7.根据权利要求5所述面向深海船舶动力定位的高精度实时状态估计方法，其特征在于：所述粒子滤波根据所述低频噪声参数σ²得到位置与艏向、速度及环境力的低频状态估计。

8.一种面向深海船舶动力定位的高精度实时状态估计系统，其特征在于，包括：

高低频信号分离模块，用于将由一阶波浪力引起的高频信号从低频船舶运动信号中分离出来，得到高频运动分量和低频运动分量；

高频线性参数估计模块，用于对所述高频运动分量进行高频噪声参数估计；

边缘化粒子滤波模块中的卡尔曼滤波子模块，用于利用所述高频线性参数估计模块估计的噪声参数实现高频运动分量的状态估计，并将估计结果作为下一周期高频线性参数估计模块的输入；

低频非线性参数估计模块，用于对所述低频运动分量进行低频参数估计；以及

边缘化粒子滤波模块中的粒子滤波子模块，用于利用所述低频非线性参数估计模块估计得到的低频噪声参数，实现低频运动分量的状态估计，并将估计结果作为下一周期低频线性参数估计模块的输入。