[发明专利]一种基于EM-CKS的机载多平台多传感器系统误差配准算法

权利要求书

1.一种基于EM-CKS的机载多平台多传感器系统误差配准算法，其特征在于，所述算法包括如下步骤：

步骤一：数学建模；

步骤二：容积卡尔曼滤波器和平滑器实现；

步骤三：基于EM-CKS的多传感器系统误差配准算法；

所述步骤一中，构建状态空间形式的离散非线性系统：：

其中：x_k∈Rⁿ和z_k∈R^m分别表示k时刻的状态向量和量测向量；

n和m分别表示状态维数和量测维数；

f_k-1(x_k-1)和h_k(x_k，η)分别表示系统的状态转移函数和量测函数；

w_k∈Rⁿ和v_k∈R^m分别表示系统的过程噪声向量和量测噪声向量，二者分别服从均值为零，方差为Q_k和R_k的高斯分布，且互不相关；

初始状态向量x₀服从均值为方差为P_0|0的高斯分布，且它与w_k及v_k互不相关；

η表示未知的量测系统误差向量；

所述步骤二中：

其中，N为量测个数；

和P_k-1k-1分别表示k-1时刻系统状态的估计值和估计误差协方差；

和P_kk-1分别表示系统状态的预测值和预测误差协方差；

P_k-1,kk-1表示k-1时刻状态估计与状态预测之间的互协方差；

表示状态经量测函数传播的预测值；

表示新息协方差；

表示状态预测与量测预测的互协方差；

K_k表示滤波增益；

和P_k|k分别表示k时刻系统状态的估计值和估计误差协方差；

和P_k-1|N分别表示k-1时刻系统状态的平滑值和平滑误差协方差；

和P_k|N分别表示k时刻系统状态的平滑值和平滑误差协方差，G_k-1表示平滑增益；

f_k-1(x_k-1)为系统的状态转移函数；h_k(x_k，η)为系统的量测函数；x_k表示k时刻的状态向量；z_k表示k时刻的量测向量；

所述步骤三包括：

a)选择一个初始估计η₀，迭代次数M，并设置初始迭代步数i＝0；

b)基于当前的未知参数估计η_j，运行所述步骤二中的容积卡尔曼滤波器和平滑器，最后得到经过平滑后的状态估计值

c)计算雅克比矩阵H：

其中，为量测函数h_k+1(x_k+1,η)在η＝η_j处的雅克比矩阵，并将该雅克比矩阵和状态平滑估计值一同带入到方程：

从而更新得到η_j+1；

4)i+1→i并检查迭代终止条件iM，如果这个条件满足，那么迭代终止；否则迭代继续，并返回2)。

2.根据权利要求1所述的基于EM-CKS的机载多平台多传感器系统误差配准算法，其特征在于，所述雅克比矩阵为：