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申请/专利权人：湖南盛鼎科技发展有限责任公司
申请日：2023-10-31
公开（公告）日：2024-04-19
公开（公告）号：CN117910201A
主分类号：G06F30/20
分类号：G06F30/20;G01S13/93;G01S13/931;G01S13/933;G06F119/10
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开
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；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，用多胞体表示状态可行集和线性化误差；将所述线性误差、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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南盛鼎科技发展有限责任公司 用于雷达数据的多胞体双滤波状态估计算法
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