发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有技术中存在的精度低，不能有效处理滤波故障冲突的技术问题。提供一种新的加权融合鲁棒滤波方法，该加权融合鲁棒滤波方法具有精度高的特点。

为解决上述技术问题，采用的技术方案如下：

一种加权融合鲁棒滤波方法，所述加权融合鲁棒滤波方法适用于加权融合鲁棒滤波系统，加权融合鲁棒滤波系统包括多个子滤波器，多个子滤波器均连接到融合单元，融合单元包括并联的多个融合子单元，融合子单元之间相互隔离，并共同连接到加权计算单元；所有子滤波器单元连接到第一控制源，所有融合子单元连接到第二控制源，所有融合子单元和子滤波器单元均连接到第三控制源；

加权融合鲁棒滤波方法包括：

步骤一，在第一控制源和第二控制源载入同类源权值动态分配算法，第三控制源载入异类源权值动态分配算法；

步骤二，选取至少2个子滤波器和至少2个融合子单元作为一组实时滤波对，其余的子滤波器和融合子单元关断；

步骤三，第一控制源运行同类源权值动态分配算法对实时滤波对中的子滤波器进行融合得到第一融合结果，第二控制源运行同类源权值动态分配算法对实时滤波对中的融合子单元进行融合得到第二融合结果；第三控制源运行异类源权值动态分配算法计算出混合最优权值对子滤波器和融合子单元进行混合得出第三融合结果；

步骤四，融合子单元根据第一融合结果和第三融合结果，第一融合结果和第三融合结果均符合预定义结果则控制子滤波器进行滤波融合，再执行步骤五，否则返回步骤二；

步骤五，加权计算单元根据第二融合结果和第三融合结果控制融合子单元进行加权融合计算，第二融合结果和第三融合结果均符合预定义结果则进行加权融合计算，否则返回步骤二；

步骤六，结束。

本发明的工作原理：本发明在融合滤波中，可同时设置多组滤波状态，并对滤波状态进行子滤波器的状态综合计算，对融合子单元的状态综合计算，对子滤波器和融合子单元的状态一起做综合计算。在此情况下，通过对三种计算出的状态的判断，来控制实时滤波组合的后续操作，是继续融合还是选用其他实时态的滤波组合进行后续滤波状态。通过以上决策，能够挑选出状态符合预期的无故障，且误差最小的实时滤波组合进行滤波。

上述方案中，为优化，进一步地，滤波融合包括：

步骤4.1，对子滤波器的观测值进行干扰度检测得到干扰度，获取每个子滤波器的滤波观测值，融合子单元预设一个干扰度容忍度和干扰度容忍度阈值；

步骤4.2，定义干扰差值为干扰度减去干扰容忍度，干扰差值小于等于预设的干扰度容忍度阈值，则对滤波观测值中的干扰信息进行剔除，保留观测值中的有效信息，实现观测量重建；

步骤4.3，中心子单元将重建的观测量作为输入，进行滤波更新，顺序更新计算出每个子滤波器的滤波系数。

在进行滤波融合时，通过对于各滤波器的观测量进行检测，在干扰度不同容忍度的情况下，将低于干扰容忍度的观测量进行重新构建，剔除干扰信息后作为新的观测量输入，对鲁棒滤波的估计进行更新。从而避免了噪声由高斯噪声变为非高斯噪声，或噪声强度陡然增大带来的准确度下降，提高了精确度。

进一步地，滤波融合包括：步骤4.2中的对滤波观测值中的干扰信息进行剔除，保留有效信息完成观测量的重新构建，将重新构建的观测量进行更新，包括：

步骤4.2.1，计算出残差观测矩阵观测量

步骤4.2.2，定义观测量重构规则为：

定义代价函数定义为影响函数定义为 权值函数定义为

定义代价函数定义为影响函数定义为权值函数定义为

步骤4.2.3，计算重加权函数

其中ω为Huber鲁棒方法的系数因子；

步骤4.2.4，计算为重构后的观测量函数。

进一步地，步骤五中的加权融合采用平均值计算法。

进一步地，步骤五中的加权融合包括：根据第二融合结果得到的权值，对融合子单元的输出值进行加权计算。

加权融合计算的作用是将多个融合子单元的输出进行计算，降低滤波误差，简单的做法就是直接采用平均值计算。复杂的可根据之前的个融合子单元的权值乘以对应的输出值做加权计算，得到更为精确的滤波输出。

进一步地，同类源权值动态分配算法包括：

步骤1，定义子滤波器或融合子单元为判断源，对判断源进行观测，计算判断源每个周期位置的中心点X_b(k)为第b个判断源的观测函数：

其中，k为当前观测周期，i为判断源个数，b为小于i的正整数；

步骤2，计算各判断源测量值与中心点的偏差ΔX_i(k)

其中，X_i(k)为i个判断源的观测函数；

步骤3，计算各判断源偏差的和S_i1与偏差平方的和S_i2：

其中，ΔX_i(c)为观测周期中c时刻的偏差，c小于k；

步骤4，计算各判断源偏差的均值

步骤5，计算各判断源偏差的标准差δ_i ^k：

步骤6，以各判断源的标准差计算出各判断源的权值w_i：

步骤7，根据权值w_i，计算融合结果X(k)：

其中，i为判断源个数。

本发明利用迭代的逻辑，不需要保存历史数据，提高了实时性。在判断源相同的情况下，中心点的位置误差较小，本发明的同类源权值动态分配算法既保证了精度，又保证了实时性。

进一步地，异类源权值动态分配算法包括：

步骤A，对子滤波器和融合子单元进行统一定义为控源，并排序编号为1,2,3...n，表征子滤波器和融合子单元正常的归一真值为X，子滤波器和融合子单元的实测归一值为X₁，X₂，X₃,...,X_n，定义方差为δ₁，δ₂，δ₃,...,δ_n，权值为w₁，w₂，w₃,...,w_n；

步骤B，依照排序选定3个相邻的控源，实测归一值分别为对应误差为对应的误差为

步骤C，j计算出互协方差和自协方差，消元后计算出方差为：

步骤D,计算出混合最优权值为

本发明采用3个控源的假设，通过自协方差和互协方差的计算出各控源的方差，通过消元处理消除实际情况中不为0的因素，提高方差精度，进而将精度更高的方差用于计算权值。

本发明的有益效果：本发明在融合滤波中，可同时设置多组滤波状态，并对滤波状态进行子滤波器的状态综合计算，对融合子单元的状态综合计算，对子滤波器和融合子单元的状态一起做综合计算。在此情况下，通过对三种计算出的状态的判断，来控制实时滤波组合的后续操作，是继续融合还是选用其他实时态的滤波组合进行后续滤波状态。通过以上决策，能够挑选出状态符合预期的无故障，且误差最小的实时滤波组合进行滤波。优化方案中，对于滤波融合进行进一步的改进，通过对于各滤波器的观测量进行检测，在干扰度不同容忍度的情况下，将低于干扰容忍度的观测量进行重新构建，剔除干扰信息后作为新的观测量输入，对鲁棒滤波的估计进行更新。从而避免了噪声由高斯噪声变为非高斯噪声，或噪声强度陡然增大带来的准确度下降，提高了精确度。