[发明专利]一种用于高精度弹道实时定轨的抗差加权观测融合平方根UKF滤波方法

权利要求书

1.一种用于高精度弹道实时定轨的抗差加权观测融合平方根UKF方法，具体包括如下步骤：

步骤1，建立多传感器弹道动力学系统模型；

步骤2，初始化，设定初始时刻传感器的状态向量协方差矩阵的平方根初值S^I(0)；

步骤3，集中式融合，构建集中式测量融合方程z⁽⁰⁾(k)，进而得到集中式融合非线性测量函数h⁽⁰⁾和集中式融合测量噪声v⁽⁰⁾(k)；

步骤4，加权观测融合，使用步骤3得到的h⁽⁰⁾和步骤2中的计算集中式融合测量系数矩阵H⁽⁰⁾和非线性逼近函数h(x(k),k)，对H⁽⁰⁾进行满秩分解得到列满秩矩阵M和行满秩矩阵H^(I)；

步骤5：时间更新，根据步骤2中的和S^I(0)计算状态方程预测的采样点计算状态融合预测值根据步骤4中的H^(I)和h(x(k),k)，计算测量方程预测的采样点计算测量融合预测值计算估计融合误差协方差矩阵的平方根分解修正预测值S^I(k+1|k)；

步骤6：野值辨识，根据步骤5中的和z^I(k+1)计算融合残差向量v^I，根据融合残差向量的第i个分量和融合测量值z⁰的方差的第i个分量σ_i计算引入的测量融合误差值d_i，将d_i与给定门限值比较辨识野值，自适应计算抗差权重因子w_i；

步骤7：抗差修正野值，根据步骤6中的v^I和w_i计算加入抗差权重因子的测量融合残差向量根据重新计算测量噪声等价协方差值对异常值进行修正处理；

步骤8：测量更新，根据步骤7中的计算新息协方差矩阵平方根计算互协方差矩阵计算增益矩阵K^I(k+1)；

步骤9：状态和方差矩阵的平方根矩阵更新，根据步骤8中的K^I(k+1)，和步骤5中的z^I(k+1)，计算k+1时刻的状态估计状态估计误差协方差矩阵的平方根矩阵S^I。

2.根据权利要求1所述用于高精度弹道实时定轨的抗差加权观测融合平方根UKF方法，其特征在于，所述的步骤1的具有多个光电经纬仪与雷达构成的多传感器弹道动力学系统模型，其中系统模型包括弹道状态方程、各个测量体系的观测方程。

3.根据权利要求2所述用于高精度弹道实时定轨的抗差加权观测融合平方根UKF方法，其特征在于，所述的步骤6中，对野值辨识具体指的是，当测量融合误差值d_i小于或者等于给定门限值时，认为测量数据为正常值，测量值被接受，反之测量数据为异常值。

4.根据权利要求3所述用于高精度弹道实时定轨的抗差加权观测融合平方根UKF方法，其特征在于，所述步骤7中，对异常值进行修正处理具体指的是，采用广义极大似然估计自适应计算抗差权重因子w_i，进而计算加入抗差权重因子的测量融合残差向量和测量噪声等价协方差值达到自适应修正野值的目的。