(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210795523.4 (22)申请日 2022.07.06 (66)本国优先权数据 202110899362.9 2021.08.0 5 CN (71)申请人 广东石油化工学院 地址 525000 广东省茂名市官渡二路139号 (72)发明人 文成林　 (74)专利代理 机构 北京圣州专利代理事务所 (普通合伙) 11818 专利代理师 刘岩 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 17/18(2006.01) G06F 17/11(2006.01) (54)发明名称 一种多项式非线性的高阶扩展卡尔曼滤波 器系统 (57)摘要 本发明涉及卡尔曼滤波器技术领域， 具体地 说， 涉及一种多项式非线性的高阶扩展卡尔曼滤 波器系统。 其包括隐式变量定义单元、 伪线性重 写单元、 变量结合单元、 线性形式重写单元和联 合估计单元。 本发明通过将多项式模 型中的所有 高阶项作为隐式变量， 等价地表示为伪线性， 避 免了截断误差的舍入， 将原态和隐式变量相结 合， 建立了线性增广状态模型， 对应新的状态模 型， 将测量模型等价地改写为线性形式， 设计了 一种新的高阶扩展卡尔曼滤波器， 实现状态和隐 式变量的联合估计， 新的高阶扩展卡尔曼滤波器 具有相同的性质： 递归性和实时性。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 114970211 A 2022.08.30 CN 114970211 A 1.一种多项式非线性的高阶扩展卡尔曼滤波器系统， 其特征在于： 包括隐式变量定义 单元(100)、 伪线性重写单元(200)、 变量结合单元(300)、 线性形式重写单元(400)和联合估 计单元(500)； 所述隐式变量定义单元(100)用于将状态模型和测量模型分别用多维高阶多项式表 示， 所有多维高阶多 项式都定义 为隐式变量； 所述伪线性重写单元(200)用于将原始系统的状态和测量模型的原始变量重写为伪线 性； 所述变量结合单元(300)用于通过 隐式变量定义单元中隐式变量之间的耦合， 将伪线 性重写单 元中的原 始变量与隐式变量相结合， 建立 新的线性增广状态模型； 所述线性形式重写单元(400)用于建立结合所述变量结合单元中的线性增广状态模型 将测量模型等 价地重写为线性测量模型； 所述联合估计单元(500)用于根据所述变量结合单元中新的线性增广状态模型和所述 线性形式重写单元中线性测 量模型的基础上， 设计并导出新的高阶扩展卡尔曼滤波器， 并 通过仿真验证了其有效性。 2.根据权利要求1所述的多项式非线性的高阶扩展卡尔曼滤波器系统， 其特征在于： 所 述隐式变量定义单 元(100)表示为： x(k+1)＝f(x(k) )+w(k)； y(k+1)＝h(x(k+1) )+v(k+1)； 其中， x为状态模型的状态变量,f(x(k))为状态转移函数， y为测量模型的测量变量， h (x(k+1))为状态观测函数， w和v(k+1)为建模误差 。 3.根据权利要求1所述的多项式非线性的高阶扩展卡尔曼滤波器系统， 其特征在于： 所 述伪线性重写单 元(200)包括以下姿态： 姿态一： 强 非线性状态转换函数的伪线性； 姿态二： 强 非线性测量 函数的伪线性。 4.根据权利要求1所述的多项式非线性的高阶扩展卡尔曼滤波器系统， 其特征在于： 所 述变量结合单元(300)中强非线性多项式状态模型基于扩维状态的线性化表 示包括以下步 骤： S1.1、 建立隐式变量之间存在线性耦合关系； S1.2、 将隐式变量作为原 始状态向量的扩展， 实现状态模型的线性表示； S1.3、 线性形式的耦合矩阵， 可依据原始状态模型的输入信息进行辨识， 引入高阶隐变 量动态模型待确定的建模误差随机向量。 5.根据权利要求1所述的多项式非线性的高阶扩展卡尔曼滤波器系统， 其特征在于： 所 述线性形式重写 单元(400)的强非线性多项式测量模型基于扩维状态的线性化表示包括以 下步骤： S2.1、 在观测模型中， 将扩维后的状态变量视为 新系统下被测量的状态变量； S2.2、 对伪测量模型基于扩维状态进行等价建模， 实现了对新系统状态变量的线性化 测量。 6.根据权利要求1所述的多项式非线性的高阶扩展卡尔曼滤波器系统， 其特征在于： 所 述联合估计单 元(500)中设计并导出新的高阶扩展卡尔曼 滤波器包括以下步骤：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114970211 A 2S3.1、 引入高阶隐变量的非线性动态系统的线性 化描述； S3.2、 设置新系统的初始值； S3.3、 递归式滤波 思想； S3.4、 时间更新： 状态预测 和估计预测误差协方差； S3.5、 测量更新： 增益阵求取， 状态估计， 估计误差协方差 。 7.根据权利要求1所述的多项式非线性的高阶扩展卡尔曼滤波器系统， 其特征在于： 所 述联合估计单 元(500)中仿真验证包括以下姿态： 姿态一： 状态方程是高阶多 项式， 测量方程是线性模型； 姿态二： 状态方程和 测量方程都是高阶多 项式。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114970211 A 3