龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于QS分解的多新息自适应抗差UKF的车辆状态估计方法，包括：1根据待估计量和车载传感器获得信息构建非线性三自由度车辆动力学模型，构建含有高斯噪声的状态方程和观测方程；2确定初始状态值、初始状态误差协方差矩阵的平方根和各采样点对应的权值；3预测当前时刻待估量值，并运用QR分解得到预测状态估计值和预测状态误差协方差矩阵的平方根；4运用M估计中的等价权函数和历史信息，从而得到新息矩阵和增益矩阵；5计算出当前时刻待估量值。本发明运用了QS分解和IGGⅢ等价权函数有效保证了车辆状态估计的鲁棒性，同时更加实时准确地修正观测噪声和过程噪声，从而有效提高了车辆状态估计的估计精度。
主权项：1.一种基于QS分解的多新息自适应抗差UKF的车辆状态估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：根据车辆待估量以及车载传感器获得的信息，构建非线性三自由度车辆动力学模型，从而构建含有高斯噪声的状态方程和观测方程；步骤2：确定初始状态估计量、初始状态误差协方差矩阵的平方根，并通过对称比例采样对待估计量进行采样，得到各采样点；步骤3：运用QR分解对状态估计量和状态误差协方差矩阵的平方根进行预测，得到状态估计量的预测值和状态误差协方差矩阵的平方根的预测值；步骤4：基于状态误差协方差矩阵的平方根的预测值和历史信息，利用M估计中的IGGⅢ等价权函数得到新息矩阵和增益矩阵；步骤5：基于新息矩阵和增益矩阵，计算当前时刻的状态估计量和状态误差协方差矩阵的平方根；步骤6：运用SVD分解法和改进的Sage-Husa法计算并修正状态方程中过程噪声以及观测方程中观测噪声的均值和协方差矩阵平方根。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于QS分解的多新息自适应抗差UKF的车辆状态估计方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号