测量处理噪声：海洋智能无人系统技术

假设AUV携带4束多普勒速度记录仪，它可用于记录真实的3D地速测量v=［u　v　w］T。此外，AUV带有一个3轴速率陀螺仪组件，能够测量固定角速度ω=［p　q　r］T。假设低等级商用超短基线水声定位（ultra-short baseline hydroacoustic localization，USBL）系统提供［xy］T的估计，在SP-UKF入口点之前USBL估计和压力计的融合提供相对高质量的z深度读数，及3轴姿态航向参考系统（attitudeand heading reference system，AHRS）提供Tait-Bryan角度读数，θ=［φϑψ］T。

在HILS框架中，测量噪声应模拟AUV野外作业期间的实际经验。因此，需要一种能产生非静止的变化噪声的噪声发生器。这些噪声旨在包括传感器读数中的误差，噪声来源不能通过求助于一阶统计来简单地识别，因此不能容易地校准（去偏置）。另外，我们希望能够产生偶发的不可恢复的故障，即在此期间不能以任何有意义的方式依赖传感器读数的事件。

按比例缩放的Unscented变换Sigma-point卡尔曼滤波器算法如下：

1）参数化

（1）设α为按比例缩放的Unscented变换的缩放参数。

（2）设β为中心估计的增强参数。

（3）设κ为从基础分布中得出的sigma-point集的缩放参数。

（4）状态数量L=12。

（5）λ=α2（L+κ）-L

2）初始化

（1）设（0|1）=为初始先验估计。

（2）设Px（k）=E［（x-）（x-）T］为估计的初始协方差矩阵。

（3）设Rf为过程噪声协方差。

（4）设Rn为测量噪声协方差。

3）迭代k=1…∞

（1）状态的Sigma-points和假设

（2）时间更新

①X-*（k）=｛x-*｝=｛F（X-（k））｝

②

③

④在考虑过程噪声协方差的情况下重新绘制假设

⑤Y（k|k-1）=H（X）

⑥

（3）测量更新(www.xing528.com)

①

②

③

④

⑤

出于这个原因，使用一组高斯马尔可夫模型（Gaussian Markov models，GMM），用于生成附加测量噪声。马尔可夫模型是随机状态机，其状态切换由随机数发生器控制。GMM最终输出一个正态分布的随机数，其统计数据取决于当前状态。

每个状态i的平均值和标准偏差（μi，σi）被设计到GMM中。在本章中，使用了一组12nAUVGMM，每个模型用于每个nAUVAUV的每个状态。所有GMM状态包含由（μi，σi，ni）参数化的单独的单变量限速白噪声发生器，其中ni是第i个信道中的附加测量噪声的速率限制。

依赖于randn命令调用的MATLAB正态分布随机数生成器，每个状态根据以下内容生成一个数字

其中，t是采样时间。

为了在测量噪声的现实性质和HILS复杂性之间进行优化，所用库中的每个马尔可夫模型都包含6种状态，｛nominal，+reliable，-reliable，+unreliable，-unreliable，fault｝。6态GMM由6元组M=［（μ1，σ1，n1），…，（μ6，σ6，n6）］和6×6转换矩阵T=［tij］初始化，其中tij是从状态i切换到状态j的先验概率。HILS模拟中使用的实际参数如式（12.65）～式（12.67）。

在将它们添加到理想状态测量之前，使用式（12.75）中的矩阵Sy将噪声信道混合（相关）为y←Syy，以模拟相关传感器的测量的相互依赖性的物理特性。请注意，Sy具有明显的块对角线结构，表明所提到的传感器（DVL，USBL，AHRS，陀螺罗盘和速率陀螺仪）各自输出多个状态测量值。单个仪器测量的状态之间的相关性比沿不同物理原理操作的相互错位的传感器的测量之间的相关性更明显。

Myω=Myp=Myq=Myr

MyΘ=Myφ=Myθ=Myψ

1）传感器故障模拟

最后提到的状态“故障”不会产生随机附加测量噪声，而是输出NaN（Nota Number）值，这些值被SP-UKF忽略。在监测测量信道中的NaN值时，SP-UKF将测量值yi的列矢量的相应第i行设置为的值。这导致Py协方差矩阵的相应行和列为零，对省略的估计列向量（k|k）的相应行的更新，并且Px（k）的对应行和列增长而不是下降。后者表示估计值的可信度降低，如果一系列错误读数持续过长，则会影响SP UKF的稳定性。

2）异常值拒绝

为了使SP-UKF保持稳定并向相关控制器的反馈提供可靠的状态估计，系统拒绝异常值测量。异常值的拒绝与错误测量相同，测量列向量y的适当行用NaN覆盖，就好像在异常值测量信道中发生传感器故障一样。

y的离群行被认为是对任意值按列进行检查，满足式（12.76）～式（12.78）。

其中，Px（k）是由SP-UKF呈现的全状态向量的估计的协方差矩阵。

3）处理噪声

假设加性过程噪声是无偏差的多变量速率限制白噪声。

所使用的协方差矩阵在式（12.79）中给出，并且速率限制在式（12.80）中的矢量中。