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！

摘要：本发明涉及一种针对动态切换干扰的复合自适应粒子滤波算法。首先，建立含有动态切换干扰的非线性随机系统模型。其次，基于期望‑极大化迭代估计框架，设计状态后验分布和未知转移概率阵的联合估计算法。再次，基于加性动态干扰的实时估计值，设计包含干扰补偿采样律的复合粒子滤波算法。然后，构造交互多模型卡尔曼滤波器，实现动态切换干扰与其模态的同时估计。最后，将复合粒子滤波算法嵌入期望‑极大化迭代估计框架中“期望”步，实现未知转移概率条件下的状态后验分布估计。本发明能够提升动态切换干扰的实时估计能力，改进传统粒子滤波的鲁棒性，可应用于目标定位、自主导航等涉及受扰非线性随机系统状态估计的领域。

主权项：1.一种针对动态切换干扰的复合自适应粒子滤波方法，该方法应用于非线性随机系统状态估计领域，其特征在于，包括以下步骤：第一步：建立含有动态切换干扰的非线性随机系统模型；第二步：基于期望-极大化迭代的状态后验分布与未知转移概率阵联合估计；第三步：包含干扰补偿采样律的复合粒子滤波；第四步：动态切换干扰估计；所述第二步具体如下：定义转移概率阵，建立如下优化指标： （3） 表示第时刻转移概率阵的估计值，计算由（3）定义的优化问题的解：（4）其中，，为粒子权重；的计算如下： （5）其中，表示第组粒子，为模态的后验概率；为对应于模态的辅助变量，其递推表达式如下： （6）其中，为步长，满足和；为一步向前模态概率；示性函数的定义为： ；所述第三步具体如下：首先，基于第时刻的粒子集，构造的干扰补偿采样律如下： （7）其中，和分别为描述系统状态转移和输出映射的非线性函数；为具有适当维数的干扰输入通道矩阵； 为过程噪声采样值； 为动态切换干扰采样值； 为动态切换干扰所满足的概率分布；接下来，计算各粒子权重如下： （8）最后，执行重采样，得到重采样粒子集；所述第四步具体如下：基于第时刻得到的转移概率阵估计值和模态后验概率，计算，，以及动态切换干扰的预测概率分布；所述第四步具体如下：首先，基于第时刻得到的转移概率阵估计值和个模态后验概率，计算式（6）所需的一步向前模态概率：（9）进一步，基于第时刻得到的和，计算个模态滤波器的初始化输入值： （10）接下来，利用第时刻重采样之前的每组粒子，构造虚拟测量向量，并对个模态滤波器进行时间更新：（11）然后，利用虚拟测量向量对个模态滤波器进行测量更新： （12）对任意，和分别为具有适当维数的干扰子系统状态转移矩阵和输出矩阵同时，在式（11）的基础上，计算： （13）接下来，计算，并将式（5）所需的个模态后验概率更新如下： （14）最后，计算动态切换干扰的预测概率分布： （15）通过对进行采样，得到式（7）中所需的动态切换干扰采样值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学杭州创新研究院 一种针对动态切换干扰的复合自适应粒子滤波方法