基于可觀測(cè)度理論的智能濾波算法研究.pdf

1、通常情況下，目標(biāo)跟蹤問題被視為機(jī)動(dòng)狀態(tài)的估計(jì)問題。卡爾曼濾波(KF)方法作為目標(biāo)跟蹤的核心技術(shù)，其估計(jì)精度直接決定了機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤性能，而卡爾曼濾波的估計(jì)精度和速度則取決于系統(tǒng)可觀測(cè)性程度，因此系統(tǒng)及各狀態(tài)分量的高可觀測(cè)度(OD)是系統(tǒng)高濾波跟蹤性能的前提條件。在很多實(shí)際工程中，狀態(tài)模型、觀測(cè)模型或者是噪聲統(tǒng)計(jì)特性通常部分已知或未知，因此在直接使用該模型不可避免會(huì)導(dǎo)致濾波性能的降低或發(fā)散。雖然現(xiàn)有自適應(yīng)方法能有效解決該問題并抑制濾波發(fā)散

2、，但是它并不能有效評(píng)估濾波性能，同時(shí)大多數(shù)自適應(yīng)濾波(AKF)方法較為主觀，無法確定系統(tǒng)自適應(yīng)濾波后的性能優(yōu)化程度。因此能用于刻畫系統(tǒng)濾波性能的系統(tǒng)可觀測(cè)度得以引入來選取自適應(yīng)調(diào)節(jié)因子，但是至今可觀測(cè)度與濾波性能間的相關(guān)性仍沒有統(tǒng)一解析關(guān)系，與此同時(shí)目前大部分的可觀測(cè)度定義都未考慮外界干擾的影響。因此為了解決上述問題，本文以當(dāng)前常用的可觀測(cè)度分析方法為理論基礎(chǔ)，揭示了可觀測(cè)度與濾波性能間的內(nèi)在關(guān)系，并定義了基于卡爾曼濾波的可觀測(cè)度分析方

3、法，最后結(jié)合濾波收斂定理定義了基于可觀測(cè)度分析的智能Kalman濾波方法。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴可觀測(cè)度與濾波精度間的內(nèi)在關(guān)系揭示。從四種典型的可觀測(cè)度定義出發(fā)，分別對(duì)其原理及特點(diǎn)進(jìn)行了剖析，并分別著眼于估計(jì)誤差協(xié)方差(EEC)法和奇異值分解(SVD)法，對(duì)該可觀測(cè)度與濾波性能間相關(guān)性進(jìn)行了解析論證。⑵基于卡爾曼濾波的可觀測(cè)度分析方法研究。從線性參數(shù)估計(jì)的角度出發(fā)，采用加權(quán)最小二乘估計(jì)方法(WLS)構(gòu)建了基礎(chǔ)可觀測(cè)度判據(jù)矩陣