[发明专利]火星大气进入段的自适应增量粒子滤波方法有效
申请号: | 201310225758.0 | 申请日: | 2013-06-06 |
公开(公告)号: | CN103335653A | 公开(公告)日: | 2013-10-02 |
发明(设计)人: | 傅惠民;吴云章;张勇波;王治华;娄泰山;肖强 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G01C21/24 | 分类号: | G01C21/24 |
代理公司: | 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 | 代理人: | 王顺荣;唐爱华 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 一种火星大气进入段的自适应增量粒子滤波方法,它包括以下步骤:(一)初始化:由先验概率密度函数采样得到粒子并赋予相同的权值;(二)利用各粒子在运动方程和增量量测方程下的似然概率密度函数更新粒子及更新权值;(三)比较步骤二中计算得到的所有权值,得到最大权值、最小权值及相对应的序号并存储;根据增量量测方程和当前时刻对应的增量量测值,求得量测新息计算两最值之间的欧式距离及每个粒子到最小权值所对应粒子的欧式距离;(四)确定自适应系数值并重新计算权值;(五)将步骤四中计算得到的权值进行归一化,得到新的权值;(六)重新采样;(七)返回步骤二,直至时间截止。本方法能消除量测系统中的未知系统误差。 | ||
搜索关键词: | 火星 大气 进入 自适应 增量 粒子 滤波 方法 | ||
【主权项】:
1.一种火星大气进入段的自适应增量粒子滤波方法,其特征在于:它包括以下步骤:步骤一、初始化:时刻k=0,由先验概率密度函数p(x0)采样,得到粒子
:i=1,…,N,并赋予相同的权值
式中:k为采样步,N为采样粒子总数,p(x0)为采样的先验概率密度函数,如正态分布,伽马分布,卡方分布;步骤二、更新粒子及更新权值:(1)从
中随机抽取N个有限粒子;(2)逐点计算对应的p ( x k i | x k - 1 i ) ]]> 和p ( Δz k | x k i ) , ]]> 即x k i * = p ( x k | x k - 1 i ) , i = 1 , . . . , N , ]]> 计算每个粒子的似然概率密度函数
(3)利用下式计算对应粒子的重要性权值:ω k i = ω k - 1 i p ( Δz k | x k i ) p ( x k i | x k - 1 i ) q ( x k i | x k - 1 i , Δz k ) , i = 1 , . . . , N , ]]> 即更新权值ω k i * = p ( Δz k | x k i * ) ; ]]> 式中:利用带有权值系数的粒子
来描述k时刻的验后概率密度p(x0:k|Δz1:k);由于p(x0:k|Δz1:k)采样困难,故可以使用重要性函数q(x0:k|Δz1:k)进行采样;粒子
可由重要性函数q(x0:k|Δz1:k)得到,则权值为
;若重要性函数q(x0:k|Δz1:k)分解为q(x0:k|Δz1:k)=q(xk|x0:k-1,Δz1:k)q(x0:k-1|Δz1:k-1),并且p(x0:k|Δz1:k)分解为p(x0:k|Δz1:k)=p(Δz1:k|xk)p(xk|xk-1)×p(x0:k-1|Δz1:k-1)则重要性权值更新公式为ω k i ∝ ω k - 1 i p ( Δz k | x k i ) p ( x k i | x k - 1 i ) q ( x k i | x k - 1 i , Δz k ) ; ]]>
为k时刻各粒子的概率形式,即运动方程在离散时间对应的Markov随机过程,由动力学方程f(·)和过程噪声分布p(vk)决定;
为k时刻各粒子在增量量测方程下的似然概率密度函数,由量测系统h(·)和量测噪声分布p(wk)决定;q(xk|x0:k-1,Δz1:k)为重要性分布函数;p(x0:k|Δz1:k)为状态更新方程的验后概率密度;步骤三、比较步骤二中计算得到的所有权值,得到最大权值
、最小权值
和相对应的序号iω-max,iω-min并存储;根据增量量测方程Δzk=hk(xk,xk-1)+vk和当前时刻对应的增量量测值Δzk,求得量测新息![]()
Δz k i ω - min = Δz k - h ( x k i ω - min * , x ^ k - 1 ) , ]]> 计算
与
之间的欧式距离Lmax及每个粒子到最小权值所对应粒子的欧式距离Li;式中:
为k-1时刻的状态估计值;欧式距离分别按照以下两个式子进行计算:L max = ( Δ k i ω max - Δz k i ω - min ) ( Δz k i ω - max Δz k i ω min ) T , ]]>L i = ( Δz k - Δz k i ω min ) ( Δz k - Δz k i ω min ) T ; ]]> 步骤四、计算确定自适应系数β值,由量测噪声的统计特性决定;在自适应算法中β值尤为重要;当量测噪声较低时,β=0,不对似然分布作调整;当量测噪声较高,即当似然分布呈尖峰状态或位于转移先验分布尾部时,β>0,即人为使得似然分布较广一些;β = K / α α ≤ ϵ 0 α > ϵ ]]> 式中,ε为阀值,根据经验确定;K为比例常数,K/α>0;在本算法中取β=1;然后重新计算权值,其方式如下:ω k i * = ω k i * + ( ω k i ω - max * / N ) · sin ( L i / L max · π / 2 ) · β ; ]]> 步骤五、将步骤四中计算得到的权值进行归一化,得到新的权值,其方法如下:ω k i * = ω k i * / Σ j n ω k j * , ]]> 将步骤四中计算得到的每一个权值除以步骤四中计算得到的所有权值的总和得到归一化后新的权值,然后利用步骤五计算得到的权值与对应的粒子相乘再求和,则得到k时刻未知参数xk的最小均方估计
步骤六、重新采样:对
进行重采样得到新粒子群{ x k i , ω k i : i = 1 , . . . , N } , ]]> 及其权值ω k i = 1 / N ; ]]> 步骤七、令k=k+1,返回步骤二往下进行,直到k等于火星大气进入时间截止对应的时刻T时;至此完成火星大气进入段的自适应增量粒子滤波方法。
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