一种模糊自适应变分贝叶斯无迹卡尔曼滤波方法
专利汇可以提供一种模糊自适应变分贝叶斯无迹卡尔曼滤波方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种模糊自适应变分贝叶斯无迹卡尔曼滤波方法。本 发明 包括估计一步预测目标状态及其协方差阵； 迭代 估计测量噪声的方差；计算当前时刻的残差方差阵的真实值，估计值，匹配程度指标，调整量以及调整后的测量噪声方差；计算目标状态的估计及其误差协方差。本发明提出的方法具备在线估计测量噪声的统计方差能 力 ，降低了由于噪声统计特性未知时变而导致的滤波误差，提高了非线性滤波估计 精度 。与此同时，利用基于新息的协方差匹配技术的 模糊逻辑 方法，实时调整变分贝叶斯方法估计的量测噪声方差，抑制 滤波器 的发散，增强了滤波方法的鲁棒性。，下面是一种模糊自适应变分贝叶斯无迹卡尔曼滤波方法专利的具体信息内容。
1.一种模糊自适应变分贝叶斯无迹卡尔曼滤波方法，其特征在于：
步骤1 设置滤波初始条件，具体包括：
(1.1) 初始状态及其协方差阵 ；
(1.2) 模糊逻辑方法中的移动窗口大小W；
(1.3) VB迭代次数N，初始化参数 ， ， ；
步骤2 进行滑动窗口内的变分贝叶斯无迹卡尔曼滤波（VB-UKF）计算，具体包括：
(2.1) 设置循环控制变量 的初值，令 ，迭代循环开始；
(2.2) 时间更新，估计一步预测目标状态 及其协方差阵 ，其中，表示用 时刻的目标信息估计第 时刻的目标信息；
(2.3) 量测更新，具体包括：
(2.3.1) 计算测量值的预测估计值 ；
(2.3.2) 计算状态和测量值的互协方差矩阵 ；
(2.3.3) 采用变分贝叶斯方法迭代计算测量噪声方差阵 ，均方根新息协方差阵，增益阵 、最优估计 及其误差协方差 ，迭代过程如下：
(I) 设置循环控制变量t 的初值，令t=1，根据迭代次数N的值，迭代循环开始；
(II) 计算测量噪声方差阵 ，其中上标t 表示第t 次迭代时的值；
(III) 计算均方根新息协方差阵 和增益阵 ；
(IV) 计算第t次迭代的最优估计 及其误差协方差 ；
(V) 如果 ，令t=t+1，然后返回（II），否则执行（VI）；
(VI) 结束VB迭代过程，求得滑动窗口内第 次VB-UKF滤波估计结果： ，， ；
(2.4) 如果 ，令 ，然后返回步骤2，否则结束滑动窗口内VB-UKF计算，执行步骤3；
步骤3利用模糊逻辑方法动态调整 ，具体过程包括：
(3.1) 计算当前时刻的残差方差阵的真实值 ，估计值 以及匹配程度指标；
(3.2) 以 为模糊推理系统（FIS）的输入参数，计算测量噪声方差阵的调整量，并以此对VB方法估计的测量噪声方差 进行调整，获得当前时刻测量噪声方差 ；
步骤4 代回调整后的测量噪声方差 ，在当前时刻执行一次UKF算法，获得目标状态的估计 及其误差协方差 。
一种模糊自适应变分贝叶斯无迹卡尔曼滤波方法
技术领域
背景技术
发明内容
以及调整后的测量噪声方差 ；计算目标状态的估计 （ 表示该值即
为第 时刻的最优估计值）及其误差协方差 。具体内容如下：
步骤1 设置滤波初始条件，包括：
（1.1）初始状态 及其协方差阵 ；
（1.2）模糊逻辑方法中的移动窗口大小W；
（1.3）VB迭代次数N，初始化参数 ， ； 。
（2.2）时间更新，估计一步预测目标状态 及其协方差阵 ；
（2.3）量测更新，具体包括：
（2.3.1）计算测量值的预测估计值
（2.3.2）计算状态和测量值的互协方差矩阵
（2.3.3）采用变分贝叶斯方法迭代计算测量噪声方差阵 ，均方根新息协方差阵，增益阵 、最优估计 及其误差协方差 ，迭代过程如下：
（I）设置循环控制变量t 的初值，令t=1，根据迭代次数N的值，迭代循环开始（II）计算测量噪声方差阵 ，其中上标t表示第t次迭代时的值
（III）计算均方根新息协方差阵 和增益阵 。
（VI）结束VB迭代过程，求得 ， ， 。
具体实施方式
其中， 表示系统状态（ 为n维列向量全集）， 是测量向量，
和 都是可微函数， 和 都是均值为零的高斯白噪声，其
方差分别为 和 ，且测量噪声方差 是时变未知的。
（1.1）初始状态 及其协方差阵 ；
（1.2）模糊逻辑方法中的移动窗口大小W；
（1.3）VB迭代次数N，初始化参数 ， ； 。
（2.2）时间更新，具体包括：
（2.2.1）计算sigma点和权值系数
2)
其中， 为状态向量 的维数； 和 分别为 时
刻的状态估计值及其误差协方差阵； 为尺度参数； 决定了sigma
点远离均值的程度，通常去一个很小的正数，本实施例中取 。 设为0。
表示均方根矩阵的第j 列。
其中， 用于刻画分布信息，高斯情况下取值为2。
（2.2.3）估计一步预测目标状态 及其协方差阵 ；
(5)
(6)
其中，上标“ ”表示矩阵的转置运算。
(7)
（2.3.2）计算传播后的sigma点
(8)
（2.3.3）计算测量值的预测估计值
(9)
（2.3.4）计算状态和测量值的互协方差矩阵
(10)
（2.3.5）迭代计算测量噪声方差
（I）计算 参数预测值
(11)
其中，“ ”表示Matlab中的点运算。
（V）计算第t 次迭代的增益阵
(15)
（VI）计算第t 次迭代的最优估计 及其误差协方差
(16)
（VII）更新迭代估计参数
(17)
其中， 。
（2.4）如果 ，令 ，然后返回步骤2；否则结束滑动窗口内VB-UKF计算，执行步骤3。
其中 表示滑动窗口的起点。
（3.4）采用模糊逻辑方法调整测量噪声方差
以 为模糊推理系统（FIS）的输入参数，计算测量噪声方差阵的调整量 ，并以此对VB方法估计的测量噪声方差 进行调整。对方差阵 的调整可采用主对角元素 逐一修正的方式进行。因此，对于标量输入 , 经由FIS可输出
标量的调整量 。具体包含如下步骤：
（3.4.1）模糊划分
输入量 划分为三类模糊集：N 表示为负，ZE 表示为零，P表示为正。输出量 划分为三类模糊集：I表示增加，M 表示保持不变，D 表示减小。
与 的关系如图2所示。
（I）若 ，那么 ；
（II）若 ，那么 ；
（III）若 ，那么 。
步骤4 代回调整后的 ，在k时刻执行一次标准UKF算法（即只采用式(2)-式(10)，式(14)-式(16)计算），获得目标状态的估计 及其误差协方差 。
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