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    再論聯(lián)邦濾波在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用可行性

    2022-08-05 02:33:40嚴(yán)恭敏戴晨杰
    導(dǎo)航定位與授時 2022年4期
    關(guān)鍵詞:對準(zhǔn)聯(lián)邦子系統(tǒng)

    嚴(yán)恭敏,戴晨杰,劉 璠

    (西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院,西安 710072)

    0 引言

    標(biāo)準(zhǔn)Kalman濾波的計算量與狀態(tài)維數(shù)的3次方成正比,計算量因狀態(tài)維數(shù)的增加而急劇變大。一個復(fù)雜的大系統(tǒng)往往包含眾多的狀態(tài)變量,但大系統(tǒng)通常可以分解成若干子系統(tǒng),并且在子系統(tǒng)中可能還存在一個關(guān)鍵的公共參考系統(tǒng)。針對這類大系統(tǒng),可以設(shè)計一個高維的綜合濾波器,包含所有狀態(tài)變量,再進行Kalman濾波,這一處理方式通常稱為集中式濾波(Centralized Kalman Filter, CKF);也可以采取所謂的聯(lián)邦濾波(Federated Kalman Filter, FKF)方法進行分散降階處理,有利于降低各子系統(tǒng)的計算量,還便于各子系統(tǒng)的故障診斷和隔離,避免有故障的子系統(tǒng)影響整個濾波器,從而提高總體性能。在聯(lián)邦濾波中,如果所有子濾波器的狀態(tài)均為公共狀態(tài),則全局狀態(tài)融合精度與集中濾波器精度相同,結(jié)果均是最優(yōu)的;但是當(dāng)某些濾波器存在私有狀態(tài)時,聯(lián)邦濾波的精度一般低于集中濾波,這時聯(lián)邦濾波是一種次優(yōu)濾波算法。聯(lián)邦濾波最早由N.A.Carlson提出,他在提出聯(lián)邦濾波時曾聲稱聯(lián)邦濾波器已被美國空軍的容錯導(dǎo)航系統(tǒng)“公共卡爾曼濾波器”計劃選為基本算法,但從目前組合導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展情況看,歷經(jīng)30余年實踐該算法并沒有明顯的優(yōu)勢,未獲得廣泛的實際應(yīng)用。

    對于所有子濾波器的狀態(tài)均為公共狀態(tài)的聯(lián)邦濾波,不具備減小計算量的優(yōu)勢,分散為幾個濾波器后反而增加了計算量,這種聯(lián)邦濾波完全可以被序貫濾波所取代,序貫濾波同樣易于量測故障診斷和隔離。提出聯(lián)邦濾波的初衷和優(yōu)勢應(yīng)當(dāng)在于存在大量私有狀態(tài)的系統(tǒng)。論文在分析傳統(tǒng)聯(lián)邦濾波基本原理的基礎(chǔ)上,首先通過一個簡單隨機系統(tǒng)仿真例子,驗證了聯(lián)邦濾波估計結(jié)果的不合理性。顯然,若對簡單系統(tǒng)不可行,面對更加復(fù)雜的系統(tǒng)將更難獲得好的估計效果。接著,以典型的速度+姿態(tài)傳遞對準(zhǔn)為例,通過仿真實驗驗證了聯(lián)邦濾波的狀態(tài)估計效果不好,與集中濾波相比聯(lián)邦次優(yōu)濾波的誤差太大,不能滿足應(yīng)用需求。最后,給出研究總結(jié):已有文獻普遍認(rèn)為聯(lián)邦濾波是一種有效的狀態(tài)估計方法,但本文通過舉反例得到了不同的結(jié)論,對其可用性和實用性給出了負(fù)面的評價。

    1 聯(lián)邦濾波基本原理

    1.1 集中Kalman濾波

    隨機線性系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型記為

    (1)

    式(1)中,是×1維的狀態(tài)向量;是×1維的量測向量;-1、-1是已知的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù),分別為×維的一步狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、×維的系統(tǒng)噪聲分配矩陣及×維的量測矩陣;-1是×1維的系統(tǒng)噪聲向量,是×1維的量測噪聲向量,兩者都是零均值的高斯白噪聲向量序列,且它們之間互不相關(guān),即滿足

    (2)

    其中,是半正定的,是正定的,δ為克羅內(nèi)克函數(shù)。

    針對系統(tǒng)式(1)的Kalman濾波公式為

    (3)

    1.2 傳統(tǒng)聯(lián)邦濾波算法

    假設(shè)式(1)可拆分成+1個子濾波器狀態(tài)空間,分別記為

    (4)

    其中

    (5)

    (6)

    (7)

    傳統(tǒng)的聯(lián)邦濾波算法步驟如下。

    (8)

    (9)

    3)Kalman濾波。各子濾波器(含主濾波器)進行Kalman濾波更新,如下

    (10)

    4)信息融合。綜合所有子濾波器(含主濾波器)的結(jié)果,進行信息融合,如下

    (11)

    (12)

    1.3 聯(lián)邦濾波公式改進

    (13)

    2 一個簡單系統(tǒng)舉例

    假設(shè)有一個含3個狀態(tài)分量和2個量測分量的線性隨機系統(tǒng),記作CS,具體為

    (14)

    其中,1,、2,均為零均值的單位白噪聲,且兩者之間不相關(guān);為時變元素。容易看出,系統(tǒng)式(14)不含系統(tǒng)噪聲,3個狀態(tài)分量為相互獨立的隨機常值,第一量測分量1,是狀態(tài)1,2,與噪聲1,之和;而第二量測2,是狀態(tài)1,、3,與噪聲2,之和,1,為兩量測共有的公共狀態(tài)。因而,可將式(14)拆分成3個子系統(tǒng),分別記為子系統(tǒng)S1、S2和主系統(tǒng)SM,具體如下

    (15)

    顯然,如果為固定常值,系統(tǒng)S1和S2都是不完全可觀的,即狀態(tài)1,2,之間、狀態(tài)1,3,之間相互耦合,無法單獨分離;而若設(shè)置為時變的,則狀態(tài)1,3,之間可分離,從而也導(dǎo)致狀態(tài)1,2,之間可分離,最終使得3個狀態(tài)分量都變?yōu)橥耆捎^的。

    (a)

    (b)

    (c)

    (d)

    (e)

    (f)

    從圖1(a)、(c)、(e)可以看出,當(dāng)<100時,由于系統(tǒng)不完全可觀,兩種濾波算法的3個狀態(tài)分量均不能被正確估計;當(dāng)>100時,因元素發(fā)生變化使系統(tǒng)變得完全可觀測,集中濾波中的3個狀態(tài)立即獲得了正確估計,接近于真值曲線Xtrue。圖1(a)聯(lián)邦濾波的公共狀態(tài)1,的估計結(jié)果雖然也有調(diào)整變化,但其估計值并不準(zhǔn)確,結(jié)果明顯是有偏估計;圖1(c)子濾波器1(或圖1(e)子濾波器2)的私有狀態(tài)2,(或3,)的估計也都是有偏的。觀察圖1(b),在=100后狀態(tài)1,的均方差迅速減小,聯(lián)邦濾波比集中濾波下降得更多,說明前者的估計精度虛高,致使在狀態(tài)1,的估計出現(xiàn)偏差后就難以再往正確方向進行調(diào)整了。

    3 傳遞對準(zhǔn)舉例

    在組合導(dǎo)航的聯(lián)邦濾波算法應(yīng)用研究文獻中,比較典型的例子是慣性/衛(wèi)星/天文組合導(dǎo)航和速度+姿態(tài)匹配傳遞對準(zhǔn),兩者都存在角運動和線運動兩類量測量,可以拆分出兩個子濾波器。這里以傳遞對準(zhǔn)為例,驗證聯(lián)邦濾波的估計效果。

    (16)

    傳遞對準(zhǔn)集中濾波器的狀態(tài)空間模型為

    (17)

    其中

    圖2 失準(zhǔn)角估計效果對比Fig.2 Misalignment angle comparison

    兩種濾波算法的傳遞對準(zhǔn)仿真結(jié)果曲線較多,這里僅展示子慣導(dǎo)失準(zhǔn)角估計結(jié)果,如圖2所示。由圖2可見,集中濾波算法的3個失準(zhǔn)角估計效果均較好,水平失準(zhǔn)角一開始就很快收斂,在10s開始搖翼機動后,方位失準(zhǔn)角也快速收斂;然而,聯(lián)邦濾波算法的3個失準(zhǔn)角始終都存在較大偏差,不能正確收斂。對于其他狀態(tài)的估計,聯(lián)邦濾波算法的效果也不好,這里就不再一一展示了。

    就前面所舉的兩個聯(lián)邦濾波仿真例子式(14)和式(17),讀者可試著選擇其他信息分配因子或除式(13)外的其他Kalman濾波均方差陣放大方式,只要進行了反饋重置,聯(lián)邦濾波往往都很難取得理想的估計效果。從理論上不容易證明聯(lián)邦濾波的不合理性,眾多文獻介紹聯(lián)邦濾波是一種次優(yōu)濾波方法,但并沒有指出次優(yōu)濾波會有多“次”;而文獻[2]中“精度下降十分微小”的說法并不合適,本論文僅以舉例仿真的方式驗證了聯(lián)邦濾波估計結(jié)果的不正確,相較于集中濾波,聯(lián)邦濾波的次優(yōu)估計精度往往是不可接受的。

    4 結(jié)論

    許多文獻對聯(lián)邦濾波及其應(yīng)用進行了研究,甚至提出了信息分配因子優(yōu)化、自適應(yīng)聯(lián)邦濾波、聯(lián)邦濾波結(jié)構(gòu)與容錯性分析等一系列更復(fù)雜的改進措施,都聲稱獲得了較好的應(yīng)用效果,然而其程序代碼實現(xiàn)不公開,他人無法復(fù)現(xiàn)效果,目前尚未見聯(lián)邦濾波在實際組合導(dǎo)航產(chǎn)品中應(yīng)用的實例報道。

    本文通過兩個例子:一個簡單的3維系統(tǒng)和一個速度+姿態(tài)傳遞對準(zhǔn)組合導(dǎo)航(詳細(xì)程序代碼可參見PSINSdemo est_federated_KF_simple_example3.m和test_align_transfer_fkf.m),驗證了聯(lián)邦濾波是不可行的,難以獲得正確的濾波估計結(jié)果。想要從理論上證明聯(lián)邦濾波的不合理性,還是比較困難的。傳統(tǒng)聯(lián)邦濾波不是普遍成立的,在特定系統(tǒng)中或許可以使用,但是應(yīng)當(dāng)證明聯(lián)邦次優(yōu)濾波不至于太次,與集中濾波相比次優(yōu)估計結(jié)果是可接受的,當(dāng)然這種可用性條件的給出或證明也是比較困難的。因此,對于以精度為主要性能指標(biāo)的組合導(dǎo)航系統(tǒng),聯(lián)邦濾波的實用性值得商榷。

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