《火箭飞行数据分布式多尺度融合的研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《火箭飞行数据分布式多尺度融合的研究（5页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、2 0 0 6 中国茬制与决策学术年会论文集F r c c e e d i n g so f2 0 0 6C h i n e s eC o n t r o la dD e c i s i o nC o n f e r m c e6 8 5火箭飞行数据分布式多尺度融合的研究鹤圣波1 ，徐云舟2( 1 重庆大学自动化学院，重庆4 0 0 0 4 5 2 西昌卫星发射中心贲用测量站，贵阳5 5 0 0 2 5 )摘要：结合现阶段航天潮量体制，提出一种分幸式无反馈结构的多尺度胜合算法，该算法是一十基于标准K a l m a n建玻的最优算法，并给出了雷达实蔫数据的算慑处理结果表明，所提出的分布武乡尺度
2、算法效果明星。而且尺度趄小效果楚明星关譬司z 弹道，多尺度 分布式，数据硅台S t u d y i n go fM u l t i s c a l eD i s t r i b u t e dD a t aF u s i o nf o rM e a s u r e m e n tD a t af r o mT r a j e c t o r i e so fL a u n c hV e h i c l e日US h e n g b 0 1 X UY u n z h o u 2( 1 C o l l e g eo fA u t o m a t i o n tC h o n g q i n gU
3、n i v e t s i t y C h o n g q i n g4 0 0 0 4 5 C h i n a I2 G u i y a n gM e a s u r e m e n tS t a t i o n X i c h a n gS a t e l l i t eL a u n c hC e n t e r 。G u i y a n g5 5 2 5 tC h i n a C o r r e s p o n d e n t ：H US h e n g b o ，E m a i l ：1 3 3 0 8 5 1 2 1 1 5 g u l 6 5 c o m )A b s t r a
4、 c t IA c c o r d i n gt oT T & C 。am u h i s c a l ed i s t r i b u t e df u s i o nw i t h o u tf e e d b a c ki sp r e s e n t e df o ra n a l y z i n gm e a s u r e m e n td a t af r o ml a u n c hv e h i c l e tt h ea l g o r i t h mi so p t i m a lb a s e do i ls t a n d a r dK a l m a nf i l
5、t e r i n ga n d T r u em e a s u r e m e n td a t aa r ep r o c e s s e db yu s i n gt h ea l g o r i t h m T h ep r o c e s s e dr e s u l ts h o wt h ee f f e c ti se v i d e n ta n dt h es m a l l e rs c a l e 。t h em o r ee v i d e n te f f e c t K e yw o r d s ：T r a j e c t o r l e s IM u l t
6、 i s c a l e ；D i s t r i b u t i o n ；D a t af u s i o n1 引言随着信息通信技术的发展。分布式处理l 其处理的有效性和可靠性越来越受到重视相应的分布式多传感器数据融合算法的研究也得到了众多学者的关注近年来。随着小渡分析理论研究的进展多尺度分析在信号估计领域所表现出的优越特性得到了人们广泛的关注n 。】长期以来，针对单雷达单尺度下的测量数据，基于标准K a l m a n 滤波的* 卢y 算法，是我国运载火箭飞行测量数据处理的方法因此，借助多尺度分析理论和多传感器信息融合理论，探索火箭飞行数据的处理具有重大的理论和应用价值如何将多传感器数
7、据融合与多尺度分析的特性有机结合，是本文关注的要点要作到这种有机结合，必须首先确定融合的结构模型考虑到分布式结构具有数据处理有效、可靠等许多优点，本文以分布式的融合结构模型为例，研究多尺度数据融合的算法此外，分布式融合结构可进一步分为3 类 】，即无反馈层次结构、有反馈层次结构和完全分布式结构鉴于应用背景是我国航天测量领域，所以考虑到我国航天测量体制的特点，本文采用分布式元反馈融合结构作为多尺度融台算法研究的落脚点2基于标准K a i m a n 滤波的分布式融合算法2 1 系统描述考虑如下多传感器动态系统：x ( k + 1 ) = A ( 正) 工( 五) + 口( 七) ，矗0 ；( 1
8、 )2 。( ) = G ( k ( ) + e A k ) ，k 0 ( 2 )式中：整数k 0 为离散时间变量 z ( 1 ) R “1 为状态向量；A ( ) R “。为系统矩阵；系统噪声口( ) 基金项目t 贵州科技资金项目( 2 0 0 5 1 9 ) 作者简介；胡圣洼( 1 9 6 4 一) 。男贵州六盘水人博士从事信息融合理论、航天测量的研究6 8 62 0 0 6 中国控制与决策学术年会论文集R l ”为高斯白噪声式( 2 ) 表明有“ 个传感器以相同的采样速率对状态进行观测五( ) R ”表示第i 个传感器对状态z ( ) 的观测值G ( ) R “为观测矩阵，观测噪声( )
9、 R “为高斯白噪声序列，将M 个观测方程综合成如下总的观测方程：z ( 女) 一C ( 1 k ( ) + f ( ) ( 3 )式中z ( 七) 盘e ( k 、=- Z 1 ( )z 2 ( 矗)：。( 量)f l ( 七)如( 七)：o ( 矗)，C ( 矗) =“ C 1 ( )C ：( )：C 0 ( 七)2 2分布式状态融台算法对于动态方程( 1 ) 和观测方程( 3 ) ，若已得到时刻k 的状态r ( ) 基于全局的融合估计值；( 女J 女) 以及估计误差协方差矩阵P ( 女l ) ，当k + 1 时刻各个传感器的观测值到来时，可利用K a l m a n 滤波算法得到状态x
10、( h + 1 ) 基于全局信息的最优融合估计值；( + 1 I k + 1 ) 和估计误差协方差矩阵P ( k +1 l k + 1 ) 这样，可得到如下引理】：引理1二( + 1J k + 1 ) =。 P ( k + 1 I k + 1 ) P i l ( 1 + 1 I k + - 一I1 ) 二。( + 1 l k + 1 ) 一( M 一1 ) P - ( 女+1 I 女) ；( 女+ 1 1 ) | ，P - 1 ( + 1 l k + 1 ) =P “( + 1 1 1 ) + P _ 1 ( + 1 I k + 1 ) 一尸f 1 ( 点+ 1 I 正) 式中：芏( + I
11、) 为状态一步预对估计值，；( +1 I ) = A ( k ) x ( k j ) ；尸( + l I ) 为一步预测误差协方差阵，P ( k + 1 I ) = A ( ) P ( 6 I k ) A 1 ( ) +0 ( 女) ；，( 女+ 1 I k + 1 ) 和只( t + 1 I k + 1 ) 分别为状态x ( k + 1 ) 基于传感器i 的估计值和估计误差协方差阵3分布式多尺度融合算法3 1系统模型的描述为使问题简化，假设M 个传感器具有同样的观测尺度此外，考虑到实际模型中系统矩阵和观测矩阵大都是常矩阵从而可得到如下在某个尺度i ( 1i ) 上的系统模型：x ( i k
12、+ 1 ) =A ( i k ( i ，k ) + v ( i 。 ) k 0 ( 4 ) 式中：x ( i 。正) R “1 为H 维状态向量， ( i ) R 为系统矩阵，系统噪声v ( i ，1 ) R “1 ，v ( i ， ) ( O ，Q “) ) ，k 0 总的观测方程为2 ( i ，k ) = C ( i ) z ( i ， ) + e ( i ， ) ，k 0 ( 5 )式中一2 ，( i ， )z 2 ( i k )多M ( i ，k )_ I ( i ，七)e 2 ( i 。 )o ( i k )+ C ( i ) =C 1 ( i )C z ( i )：C u ( i
13、)式中：观测值( i ， ) R 表示在尺度i ( 1 i ) 上第j 个传感器对状态的观测值，j 一1 ，2 ，；q ( f ) 足 “为观测矩阵；观测噪声f A i ， ) 尺 引为高斯白噪声序列，e ( i ，k ) ( o ，R ( i ) ) ，k0 ，且有R ( i ) R I ( i )0：00R 2 ( f )；O00：R _ _ ，( i )3 2随机动态系统的时间尺度表示根据M a l l a t 多尺度分析的思想，在某尺度f 上对于给定的信号序列x ( i ， ) f 2 ( z ) ( z ) ，通过一个脉冲响应为h ( 6 ) 的低通滤渡器，可以获得i 一1尺度上的平
14、滑信号“上( i 一1 + 七) 一 ：h ( 2 k n ) 工“，n ) ( 6 )这是一个从向量空间i z ( z ) 到它自身的变换信号x ( i ，女) 在低通滤波中丢失的细节信号可由x ( i ， )通过一个脉冲响应为g ( 女) 的高通滤渡器得到，即y ( i 一1 ，女) = ：g ( 2 k n ) x ( i ，“ ) ( 7 )这样，对于由式( 4 ) 描述的动态方程，可得到如下定理：定理l对于由式( 4 ) 描述的动态系统，从尺度i 分解到尺度i 一1 得到尺度i 一1 上形如下式的动胡圣渡等：火箭飞行数据分布式多尺度融台的研究6 8 7态方程：z ( i 一1 ，五+
15、 1 ) =A ( i 1 ) 一( i 一1 ，点) + ( i 一1 ，寿) ( 8 )式中( f 一1 ) = A ( i ) ( i ) ，一( i 一1 ， ) = h ( 1 ) x ( i ，2 k 1 ) ，fE ( t ，0 1 ，1 ) = 0 ，E ( i 一1 ， ) ( i 一1 ，女) 7 ) =g ( f 一1 ， ) 而d “一1 ，k ) = ( i ) h 2 ( f ) Q ( i 2 女一1 ) A 7 ( i ) +，h 2 ( f ) Q ( i ，2 k + l f ) ， 以上各式的上标i 表示这些结果是从尺度i 分解得到的证明由式( 6 ) 有? ( i 一1 七+ 1 ) =h ( 1 ) x ( i ，2 k z + 2 ) ；h ( 1 ) A ( i ) x ( i ，2 一z + 1 ) +th ( 1 ) v ( i 2 k r + 1 ) =h ( I ) A ( i ) A ( i ) x ( i ，2 k z ) +，h ( 1 ) A ( i ) v ( i ，2 k f ) +，h ( 1 ) v ( i ，2 k z + 1 ) =，
