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申请/专利权人：湖南盛鼎科技发展有限责任公司

摘要：本发明公开一种用于雷达数据的多胞体双滤波状态估计算法，其包括如下步骤：建立数学模型；对数学模型线性化，求得线性化误差范围；代入预设的多胞体卡尔曼框架求得预测多胞体；通过超平行体观测带约束进行测量更新，获得更新后的状态估计。本发明的技术方案中，首先建立非线性系统模型，求取线性化误差外定界空间，利用多胞体卡尔曼框架状态估计求解预测状态可行集，将该时刻的观测带分解为多个带的交集，与预测状态可行集依次相交，得到新的状态可行集；本申请提出的算法，避免了计算交集时的维数增加，对于雷达数据中存在的非线性系统的障碍物数据，扩展了应用范围，减小非线性较强的系统会出现的误差或者出现失真的问题。

主权项：1.一种用于雷达数据的多胞体双滤波状态估计算法，其特征在于，包括如下步骤：建立包括不确定噪声的非线性离散系统的数学模型，其中，所述数学模型包括预测函数、观测函数和未知但有界的噪声项；所述数学模型包括： 其中，xk和yk分别为系统在k时刻的状态，测量输出向量；fxk和hxk是关于xk的非线性离散函数；vk表示未知但有界的测量噪声；为测量噪声vk的第i个分量；wk表示未知但有界的过程噪声； 为过程噪声wk的第i个分量；和均为已知正常数，分别表示测量噪声集合和过程噪声集合的第i个分量序列的最大绝对值；设定包含系统初值的多胞体、过程噪声多胞体、设置最大迭代次数并收集系统输入输出数据；利用中心差分方法对数学模型线性化，并利用凸差规划求解求得线性化误差范围， 其中，H.O.T表示高阶线性化误差；F表示状态转移矩阵线性化后的一阶常量系数矩阵；vl为xk多胞体可行集凸点的集合，为fxk第i个分量的线性近似，求解fixk的线性化误差范围fxk的每个分量可拆分为两个凸函数之差；fxk的每个分量可拆分为两个凸函数之差：fxk＝f1xk-f2xk；其中：记分别为f1xk和f2xk的线性化部分，可知： 用多胞体表示状态可行集和线性化误差；将所述线性化误差、所述状态可行集和输入输出数据，代入预设的多胞体卡尔曼框架求得预测多胞体，将所述预测多胞体降阶为预测正多胞体；利用所述预测正多胞体和观测集，通过超平行体观测带约束进行测量更新，获得更新后的状态估计。

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