CN117879538A - 一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法及相关设备 - Google Patents
一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法及相关设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117879538A CN117879538A CN202311779164.4A CN202311779164A CN117879538A CN 117879538 A CN117879538 A CN 117879538A CN 202311779164 A CN202311779164 A CN 202311779164A CN 117879538 A CN117879538 A CN 117879538A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- boundary
- delay compensation
- filter
- filtering
- signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001914 filtration Methods 0.000 title claims abstract description 136
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 87
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 230000002401 inhibitory effect Effects 0.000 title abstract description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 43
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 19
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 37
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 20
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 5
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 5
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 241000238097 Callinectes sapidus Species 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000000116 mitigating effect Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H17/00—Networks using digital techniques
- H03H17/02—Frequency selective networks
- H03H17/04—Recursive filters
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H17/00—Networks using digital techniques
- H03H17/0009—Time-delay networks
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H17/00—Networks using digital techniques
- H03H17/02—Frequency selective networks
- H03H17/0211—Frequency selective networks using specific transformation algorithms, e.g. WALSH functions, Fermat transforms, Mersenne transforms, polynomial transforms, Hilbert transforms
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H17/00—Networks using digital techniques
- H03H17/02—Frequency selective networks
- H03H17/04—Recursive filters
- H03H17/0461—Quantisation; Rounding; Truncation; Overflow oscillations or limit cycles eliminating measures
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Gyroscopes (AREA)
Abstract
本发明公开了一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法及相关设备,所述方法包括:获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的具有时间延迟和幅度失真的真实信号,对真实信号进行时间延迟补偿处理,生成初始滤波结果;采用具有角度截断功能的迭代滤波器,根据初始滤波结果进行迭代优化,并引入角度受限约束对角度变换大的信号进行截断,以保持平滑的轨迹;迭代滤波器的输出受以初始滤波结果为中心的边界约束,如果迭代滤波器输出的滤波结果超过边界,触发边界处理机制将滤波结果限制在边界内,得到底层低频真实信号。本发明有效地提高信号质量,减少线性低通滤波器延迟带来的延迟负面影响,提升了信号处理和数据传输的平滑性和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及信号处理技术领域,尤其涉及一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法、系统、终端及计算机可读存储介质。
背景技术
延迟补偿滤波技术是一种广泛应用于信号处理领域的方法。在实际应用中,常用的信号线性低通滤波通常会导致延迟,而这种延迟可能会引起信号失真或数据不准确的问题。为了解决这个问题,延迟补偿滤波技术被开发出来。延迟补偿滤波技术的基本原理是根据差分的引入来对信号一阶泰勒展开近似,使得信号在经过滤波器后能够补偿其相位和幅值的失真。这种方法可以通过不同的算法进行实现,其中包括使用加权平均或插值技术来估计延迟值,并对信号进行相应的调整。延迟补偿滤波技术在多个领域得到了广泛应用,比如音频信号处理、视频传输和通信系统等。
惯性测量单元(IMU,Inertial Measurement Unit)主要由加速度计和陀螺仪组成,有些还包括磁力计。基于牛顿经典力学,它能够连续输出惯性信息。随着微电子机械系统(MEMS,Micro electromechanical system)加速度计和陀螺仪的发展,IMU逐渐成为研究热点,因为它具有体积小、重量轻、功耗低、成本低和抗冲击等优点。在机器人导航与控制领域,IMU用来测量四旋翼无人机的角速度和加速度,许多先进的控制器可以通过测量加速度来估计系统的干扰,从而提高控制精度。然而,由于IMU易受到诸如测量噪声、低稳定性、温度和磁场干扰等的影响,且受到约束的敏感性变化显著,尤其在四旋翼的旋转下,这些变化更为明显。
线性滤波器因其简单性、易用性和可调节性而被广泛用于减轻传感器测量噪声。低通滤波器能够有效的衰减测量噪声,并且与统计噪声分布无关。然而,低通滤波器可能引入与信号频率成比例的幅值损失,并在截止频率之前和之后引起明显的相位滞后,从而导致严重的跟踪误差。分数阶滤波器的开发可以实现高带宽,但它仍然像整数阶滤波器一样给系统引入了延迟。综上所述,线性滤波器在很多应用中可能面临相位滞后和减小幅度导致的带宽减小问题。尽管已有一些零相位滤波器被陆续开发出来,但它们主要适用于离线过滤的情况,即未来的数据是可用的。为了实现系统的完整状态和可接受的时间延迟,滑模技术在最近几年得到了广泛的发展。滑模滤波器的优点是能够在有限的时间内收敛到一个恒定的输入。然而,滑模技术的发展需要知道信号的n阶导数有上界的Lipschitz常数(利普希茨常数)。此外,如果被测信号包含随机测量噪声,由于滑模算法对噪声和时间步长的敏感性,估计状态的超调和颤振会被明显放大。自适应时间滞后补偿滤波器通过从测量信号重构系统的状态,利用泰勒一阶展开近似补偿相位延迟和幅度失真。然而,在补偿过程引入了差分操作,增加了滤波器对噪声的敏感性。
传感器的测量结果通常会受到噪声污染,而MEMS、IMU对噪声变化极为敏感,特别是在四旋翼飞行器中,因为螺旋桨的高速旋转会给IMU的测量引入较大的噪声。从而,IMU原始的测量信号需要很大时间常数的低通滤波器来抑制高频噪声,但这样存在较大的延迟问题。
因此,现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法、系统、终端及计算机可读存储介质,旨在解决现有技术中惯性测量单元测量数据时受到测量噪声、低稳定性、温度和磁场干扰等的影响,信号延迟,且受到约束的敏感性变化显著的问题。
为实现上述目的,本发明提供一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法包括如下步骤:
获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对所述原始高频信号进行滑动平均滤波,获得时间延迟和幅度失真的低频信号,对所述低频信号进行时间延迟补偿处理,生成初始滤波结果;
采用具有角度截断功能的迭代滤波器,根据所述初始滤波结果进行迭代优化,并引入相邻采样时间间隔内角度变化约束,以保持轨迹的光滑性;
在所述迭代滤波器的输出中加入边界约束,如果所述迭代滤波器输出的滤波结果超过边界,触发边界处理机制将所述滤波结果限制在边界内,得到低频高信噪比的光滑信号。
可选地,所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其中,所述获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对所述原始高频信号进行滑动平均滤波,获得时间延迟和幅度失真的低频信号,对所述低频信号进行时间延迟补偿处理,生成初始滤波结果,具体包括:
获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对所述原始高频信号进行滑动平均滤波,获得具有时间延迟和幅度失真的真实信号,利用一级泰勒展开所述低频信号,将离散形式下的带补偿的移动平均滤波器设计为:
其中,表示滑动平均滤波器延迟补偿的输出,/>表示滑动平均滤波器的差分信号,/>表示移动平均滤波器的差分信号,Δt表示时间延迟,k表示时刻。
可选地,所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其中,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法还包括:
在k-1时刻,单位时间内的估计变化率满足:
其中,表示k-1时刻迭代滤波器的估计变化率,/>表示k-1时刻的迭代滤波器估计,/>表示k-2时刻的迭代滤波器估计。
可选地,所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其中,所述采用具有角度截断功能的迭代滤波器,根据所述初始滤波结果进行迭代优化,并引入相邻采样时间间隔内角度变化约束,以保持轨迹的光滑性,具体包括:
若斜率为角度β的正切,则表示为tan(β);
在k时刻,通过延迟补偿滤波计算得到的估计结果与k-1时刻的估计结果进行插值,计算出斜率,用于计算迭代滤波器输出的变化率:
其中,表示角度α的正切,表示为tan(α),/>表示k时刻初始滤波补偿计算得到的估计结果;
k时刻的直线和k-1时刻的直线相交形成一个角γ,根据三角函数关系,得出相对斜率tan(γ[k])数学表达如下:
其中,γ∈(-90°,90°),α[k]表示迭代滤波器输出的变化率,β[k]表示k-1时刻迭代滤波器的估计变化率,表示k-1时刻的估计斜率;
斜率的变化受到已知常数tan(γmax)的界限限制,使得tan(γ[k])<tan(γmax);
若相对斜率超过给定的阈值tan(γmax),则噪声主导结果,修改当前点以满足斜率变化有界;
设计一个新的相对斜率且满足如下关系:
根据更新斜率的几何关系将公式(5)改写为:
其中,和/>表示两个不同方向上的更新斜率。
可选地,所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其中,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法还包括:
根据估计斜率,更新结果的上下界分别为和/>
当时,当前的斜率超出了下界,斜率被修改为
当时,当前的斜率超过了上界,斜率被修改为
可选地,所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其中,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法还包括:
根据估计斜率将最终估计表示为:
根据设计的角度约束,使得的结果总是平滑的,使用数学方式描述为:
在相同的阈值tan(γmax)下,如果给定阈值,则差的大小取决于和/>的大小。
可选地,所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其中,所述在所述迭代滤波器的输出中加入边界约束,如果所述迭代滤波器输出的滤波结果超过边界,触发边界处理机制将所述滤波结果限制在边界内,得到低频高信噪比的光滑信号,具体包括:
在时间延迟补偿的输出中引入边界约束,并进行滤波,通过两个相邻点进行平均后得到滤波后的输出,其中,滤波的输出视为一个中间线,中间线表示为:
根据得到的中间线得出上下边界为:
其中,εmax为给定的阈值;
基于时间延迟补偿定义的边界为迭代滤波过程提供约束,若迭代结果超出边界,设计一种边界处理机制将当前结果重新代入边界并继续从当前点开始积分,所述边界处理机制的数学表达如下:
其中,函数min(a,b)用于返回两数之间的最小值,函数max(a,b)用于返回两数之间的最大值;
通过所述边界处理机制将估计值始终保持在范围[fmin,fmax]内,以确保轨迹在预定义边界范围内;
在未受到边界限制的信号在区域内生成平滑的估计值光滑程度由公式(8)决定。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波系统,其中,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波系统包括:
时间延迟补偿模块,用于获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对所述原始高频信号进行滑动平均滤波,获得时间延迟和幅度失真的低频信号,对所述低频信号进行时间延迟补偿处理,生成初始滤波结果;
角度截断优化模块,用于采用具有角度截断功能的迭代滤波器,根据所述初始滤波结果进行迭代优化,并引入相邻采样时间间隔内角度变化约束,以保持轨迹的光滑性;
边界约束模块,用于在所述迭代滤波器的输出中加入边界约束,如果所述迭代滤波器输出的滤波结果超过边界,触发边界处理机制将所述滤波结果限制在边界内,得到低频高信噪比的光滑信号。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种终端,其中,所述终端包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序被所述处理器执行时实现如上所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法的步骤。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储有抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序被处理器执行时实现如上所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法的步骤。
本发明中,获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对所述原始高频信号进行滑动平均滤波,获得时间延迟和幅度失真的低频信号,对所述低频信号进行时间延迟补偿处理,生成初始滤波结果;采用具有角度截断功能的迭代滤波器,根据所述初始滤波结果进行迭代优化,并引入相邻采样时间间隔内角度变化约束,以保持轨迹的光滑性;在所述迭代滤波器的输出中加入边界约束,如果所述迭代滤波器输出的滤波结果超过边界,触发边界处理机制将所述滤波结果限制在边界内,得到低频高信噪比的光滑信号。本发明可以有效地提高信号质量,减少线性低通滤波器延迟带来的延迟负面影响,并提供更准确和可靠的数据分析,通过使用延迟补偿滤波、带角度截断和边界约束,可以实现信号处理和数据传输的平滑性和准确性的提升。
附图说明
图1是本发明抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法的较佳实施例的流程图;
图2是本发明抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法的较佳实施例中斜率和角度定义的示意图;
图3是本发明抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法的较佳实施例中将两个不同方向的更新斜率进行表示的示意图;
图4是本发明抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法的较佳实施例中进行带角度截断迭代滤波算法的基本原理的流程示意图;
图5是本发明抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法的较佳实施例中的中间线与边界的示意图;
图6是本发明抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法的较佳实施例中具有角度和边界双重约束的延迟补偿滤波系统的离散流程图;
图7是本发明抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波系统的较佳实施例的原理示意图;
图8为本发明终端的较佳实施例的运行环境示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确,以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明较佳实施例所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,如图1所示,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法包括以下步骤:
步骤S10、获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对所述原始高频信号进行滑动平均滤波,获得时间延迟和幅度失真的低频信号,对所述低频信号进行时间延迟补偿处理,生成初始滤波结果;
步骤S20、采用具有角度截断功能的迭代滤波器,根据所述初始滤波结果进行迭代优化,并引入相邻采样时间间隔内角度变化约束,以保持轨迹的光滑性;
步骤S30、在所述迭代滤波器的输出中加入边界约束,如果所述迭代滤波器输出的滤波结果超过边界,触发边界处理机制将所述滤波结果限制在边界内,得到低频高信噪比的光滑信号。
本发明使用基于泰勒展开的延迟补偿策略来减轻线性滑动平均滤波器所引起时间滞后和幅值失真的问题,该补偿步骤有效地缓解系统内固有的时间延迟,并提供了滤波后的信号的初始估计。基于时延补偿的输出,提出了一种带角度约束的迭代滤波器,以保证滤波结果的平滑性。该迭代滤波器根据先前的估计和当前输入迭代地改进估计,并结合角度约束,实现输出结果的平滑性。为了防止迭代滤波器中的潜在不稳定性甚至发散,引入了边界约束,这些边界约束基于时间延迟补偿的输出,并作为过滤结果的限制,仿真结果和实际信号验证了该迭代滤波器的有效性。
低通滤波器可以有效处理一部分高频噪声,且不易受统计噪声分布的影响。移动平均滤波器是一种低通滤波器的特例,低通滤波器主要用于通过滤除高频成分来保留信号的低频成分,从而平滑信号并消除噪声。而移动平均滤波器通过计算一段时间内数据的平均值来实现信号的平滑化,在这个过程中,它使用了一个窗口(可以是固定大小或可变大小),该窗口内的数据被用于计算平均值,移动平均滤波器的窗口大小决定了其截止频率,即它会平滑掉多高频的信号成分,移动平均滤波器可以被视为一种低通滤波器,通过平均化数据来实现信号的平滑化和噪声的消除,它在一定程度上限制了信号的带宽,从而起到了低通滤波器的效果。
虽然移动平均滤波器易于使用和调整,但是容易引起信号频率成比例的幅度损失,并且滤波结果中可能出现时间延迟。为解决此问题,需要设计一种策略对时间延迟和幅度失真进行补偿。因此,获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对原始高频信号进行滑动平均滤波获得具有时间延迟和幅度失真的低频信号。利用一级泰勒展开近似真实信号,将离散形式下的带补偿的移动平均滤波器设计为:
其中,表示滑动平均滤波器延迟补偿的输出,/>表示滑动平均滤波器的差分信号,/>表示移动平均滤波器的差分信号,Δt表示时间延迟,k表示时刻。
上述滤波器补偿策略的应用可以减小相位延迟,然而该策略因为涉及到差分运算会引入额外噪声,因此需要在此基础上再次设计滤波器来消除缓解噪声影响。在现实中,,给定传感器采样周期内,飞行器转向角是有界且平滑的。此外,速度和加速度的变化率也是有界的。如果任何这些状态变量的测量发生突然且显著的变化,就会超出系统的限制。这是由于外界的不确定造成的,必须对这些状态的变化率加以限制。换言之,当前时刻的估计状态应该在与前一时刻相比的增幅需要限制。为此,本发明设计了一种迭代形式的滤波器(即迭代滤波器),并以角度作为约束物理量限制信号输出。
迭代角度限制滤波器的输入是延迟补偿的输出。其中,滤波器的输出用表示,且对于初始化时估计的滤波器输出严格符合基本的微积分关系。图2是角度定义的示意图,横坐标表示采样点,纵坐标表示输出结果,其中绿线表示k-1时刻的估计斜率,黑线表示k时刻推导出的斜率。
在k-1时刻,单位时间内的估计变化率满足:
其中,表示k-1时刻迭代滤波器的估计变化率,/>表示k-1时刻的迭代滤波器估计,/>表示k-2时刻的迭代滤波器估计。从几何上来描述,变化率等于其斜率,且特定于一个角度。
若斜率为角度β的正切(即斜率的数学表达也被称为角度β的正切),则表示为tan(β)。
在k时刻,通过延迟补偿计算得到的估计结果与k-1时刻的估计结果进行插值,计算出斜率,用于计算迭代滤波器输出的变化率:
其中,表示角度α的正切,表示为tan(α),/>表示k时刻初始滤波补偿计算得到的估计结果。
k时刻的直线和k-1时刻的直线相交形成一个角γ,根据三角函数关系,可推出相对斜率tan(γ[k])数学表达如下:
其中,γ∈(-90°,90°),α[k]表示迭代滤波器输出的变化率,β[k]表示k-1时刻迭代滤波器的估计变化率,表示k-1时刻的估计斜率。
斜率的变化会受到已知常数tan(γmax)的界限限制,使得tan(γ[k])<tan(γmax),且该常数的取值取决于系统的机动性,系统性能一般可以通过预实验得到。
若相对斜率超过给定的阈值tan(γmax),则噪声主导结果,此时应修改当前点以满足斜率变化有界。
用数学语言表达则是,设计一个新的相对斜率且满足如下关系:
由此可将两个不同方向的更新斜率表示为图3的形式(横坐标为采样点,纵坐标为输出结果),如图3所示,tan(γmax)为一个阈值,正负分别对应图3中两条红线,即沿着蓝点顺时针旋转或逆时针旋转。
根据更新斜率的几何关系将公式(5)改写为:
其中,和/>表示两个不同方向上的更新斜率。
根据估计斜率可知,更新结果的上下界分别为和/>例如,当时,当前的斜率超出了下界,斜率被修改为/>再例如,当/>时,当前的斜率超过了上界,斜率被修改为/>
其他不同情况的结果均在图4中有所体现,根据估计斜率将最终估计表示为:
总的来说,根据设计的角度约束,使得的结果总是平滑的,使用数学方式描述为:
从中,可以得到该迭代滤波器的一些特点:迭代过程考虑了两个相邻时间点之间的斜率变化;在相同的阈值tan(γmax)下,如果给定阈值,则差的大小取决于和/>的大小。
如果估计值非常大,那么的变化将会非常小,从而满足给定的阈值tan(γmax)。综上,k-1时刻到k时刻进行带角度截断迭代滤波算法1的基本原理如图4所示。
在图4流程图所设计的迭代波器中,需要确定一个重要的参数γmax,只有当该参数取得较小值时才会保证相邻时间间隔的斜率变化速率较慢,从而得到较为平滑的轨迹。然而,这也会导致系统跟踪滤波结果的响应时间较长,引入了延迟。为了在平滑和延迟之间寻求权衡,在时间延迟补偿的输出中引入边界约束,并进行滤波,通过两个相邻点进行平均后得到滤波后的输出,其中,滤波的输出视为一个中间线,在数学角度,中间线表示为:
根据得到的中间线可以推导出上下边界为:
其中,εmax为给定的阈值,中间线与边界的示意图如图5所示,分别为真实信号、上界、下界、中间线、延迟补偿线的示意图。
其中,基于时间延迟补偿定义的边界为迭代滤波过程提供约束,若迭代结果超出边界,设计一种边界处理机制将当前结果重新代入边界并继续从当前点开始积分,所述边界处理机制的数学表达如下:
其中,函数min(a,b)用于返回两数之间的最小值,函数max(a,b)用于返回两数之间的最大值;通过所述边界处理机制将估计值始终保持在范围[fmin,fmax]内,以确保轨迹在预定义边界范围内。此外,相较于前面设计的时间延迟补偿滤波器,此处所提出的滤波器在未受到边界限制的信号区域生成平滑的估计值/>这种平滑轨迹估计特性至关重要,因为它可以防止迭代滤波器在迭代过程中出现发散的情况,从而提升滤波器的整体性能。
如图6所示,本发明提出的具有角度和边界双重约束的延迟补偿滤波系统的离散流程图如图6所示。所提出的滤波过程包括三个主要组成部分:第一个组成部分是时间延迟补偿,用于生成初始滤波结果;这一步骤补偿了系统内在的时间延迟,并提供了滤波信号的初始估计。第二个组成部分是基于时间延迟补偿的输出,采用具有角度截断功能的迭代滤波器,以确保滤波结果的平滑性,迭代滤波器根据先前的估计和当前的输入迭代地优化估计,同时引入相邻采样时间间隔内角度变化约束以保持轨迹的光滑性。第三个组成部分是为了防止迭代滤波器的潜在不稳定性,引入了边界约束,这些边界约束基于时间延迟补偿的输出,并作为滤波结果的限制;如果迭代滤波器的输出超过边界,将触发机制将结果限制在边界内,并继续滤波过程。通过这些步骤,如果未触发边界限制,最终的滤波结果实现了平滑性,有效地补偿了时间延迟,并维持了所需的信号估计。总体而言,根据图6描绘的所提出的滤波系统结合了时间延迟补偿、具有角度位移的迭代滤波和边界约束,以实现滤波信号的平滑且稳定的估计。
本发明设计了一种基于迭代形式的带角度截断的非线性滤波器,显著提高了滤波输出的平滑性,通过减少高频振荡,使得滤波后的信号变得更加稳定;在迭代滤波器的输出中加入边界约束,以防止输出失真、发散,边界机制有助于保持滤波输出的完整性和一致性;深入研究滤波器的参数及其对性能的影响,并提供了优化结果的调整指南;通过广泛的仿真研究和对实际信号的分析,验证了所提方法在不同场景中的有效性。
本发明提出了一种新颖的延迟补偿和平滑滤波器,专门用于处理四旋翼飞行器中的IMU测量数据,所提出的滤波器旨在解决与螺旋桨变化和高频测量噪声有关的挑战,提供改善的平滑度、减少的延迟和准确的状态估计。与移动平均和先前研究中的延迟补偿方法等现有滤波器进行的比较评估突显了所提出滤波器的对高频噪音的抑制能力。值得注意的是,所提出的滤波器有效地减少了信号失真和延迟,从而实现了更加平滑和准确的测量结果。能够有效减轻高频噪声的影响,以保证系统性能的稳定。这些进步对于提高IMU在复杂环境中的测量精度和响应能力具有重要价值。因此,控制和导航系统可以从改进的高频噪声过滤中获益。
本发明可应用于无人机领域(本发明主要将其应用在四旋翼无人机中,它可以有效地提高信号质量、减少线性低通滤波器延迟带来的延迟负面影响,并提供更准确和可靠的数据分析,通过使用延迟补偿滤波技术,可以实现信号处理和数据传输的平滑性和准确性的提升。用于解决四旋翼无人机IMU测量中的延迟问题,以提高滤波器的平滑性,该系统集成了延迟补偿滤波器、带角度截断和边界约束的迭代滤波器,从而提高了状态估计的精度),也可应用于机器人领域,同样适用于在控制、制导与导航等领域。
进一步地,如图7所示,基于上述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,本发明还相应提供了一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波系统,其中,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波系统包括:
时间延迟补偿模块51,用于获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对所述原始高频信号进行滑动平均滤波,获得时间延迟和幅度失真的低频信号,对所述低频信号进行时间延迟补偿处理,生成初始滤波结果;
角度截断优化模块52,,用于采用具有角度截断功能的迭代滤波器,根据所述初始滤波结果进行迭代优化,并引入相邻采样时间间隔内角度变化约束,以保持轨迹的光滑性;
边界约束模块53,用于在所述迭代滤波器的输出中加入边界约束,如果所述迭代滤波器输出的滤波结果超过边界,触发边界处理机制将所述滤波结果限制在边界内,得到低频高信噪比的光滑信号。
进一步地,如图8所示,基于上述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法和系统,本发明还相应提供了一种终端,所述终端包括处理器10、存储器20及显示器30。图8仅示出了终端的部分组件,但是应理解的是,并不要求实施所有示出的组件,可以替代的实施更多或者更少的组件。
所述存储器20在一些实施例中可以是所述终端的内部存储单元,例如终端的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述终端的外部存储设备,例如所述终端上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(SecureDigital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器20还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器20用于存储安装于所述终端的应用软件及各类数据,例如所述安装终端的程序代码等。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中,存储器20上存储有抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序40,该抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序40可被处理器10所执行,从而实现本申请中抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法。
所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU),微处理器或其他数据处理芯片,用于运行所述存储器20中存储的程序代码或处理数据,例如执行所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法等。
所述显示器30在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)触摸器等。所述显示器30用于显示在所述终端的信息以及用于显示可视化的用户界面。所述终端的部件10-30通过系统总线相互通信。
在一实施例中,当处理器10执行所述存储器20中抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序40时实现所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法的步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储有抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序被处理器执行时实现如上所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法的步骤。
综上所述,本发明提供一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法及相关设备,所述方法包括:获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对所述原始高频信号进行滑动平均滤波,获得时间延迟和幅度失真的低频信号,对所述低频信号进行时间延迟补偿处理,生成初始滤波结果;采用具有角度截断功能的迭代滤波器,根据所述初始滤波结果进行迭代优化,并引入相邻采样时间间隔内角度变化约束,以保持轨迹的光滑性;在所述迭代滤波器的输出中加入边界约束,如果所述迭代滤波器输出的滤波结果超过边界,触发边界处理机制将所述滤波结果限制在边界内,得到低频高信噪比的光滑信号,防止迭代滤波器在迭代过程中出现发散的情况。本发明可以有效地提高信号质量,减少线性低通滤波器延迟带来的延迟负面影响,并提供更准确和可靠的数据分析,通过使用延迟补偿滤波、带角度截断和边界约束,可以实现信号处理和数据传输的平滑性和准确性的提升。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个......”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者终端中还存在另外的相同要素。
当然,本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器,控制器等)来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取的计算机可读存储介质中,所述程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的计算机可读存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
应当理解的是,本发明的应用不限于上述的举例,对本领域普通技术人员来说,可以根据上述说明加以改进或变换,所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其特征在于,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法包括:
获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对所述原始高频信号进行滑动平均滤波,获得时间延迟和幅度失真的低频信号,对所述低频信号进行时间延迟补偿处理,生成初始滤波结果;
采用具有角度截断功能的迭代滤波器,根据所述初始滤波结果进行迭代优化,并引入相邻采样时间间隔内角度变化约束,以保持轨迹的光滑性;
在所述迭代滤波器的输出中加入边界约束,如果所述迭代滤波器输出的滤波结果超过边界,触发边界处理机制将所述滤波结果限制在边界内,得到低频高信噪比的光滑信号。
2.根据权利要求1所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其特征在于,所述获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对所述原始高频信号进行滑动平均滤波,获得时间延迟和幅度失真的低频信号,对所述低频信号进行时间延迟补偿处理,生成初始滤波结果,具体包括:
获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对所述原始高频信号进行滑动平均滤波,获得具有时间延迟和幅度失真的真实信号,利用一级泰勒展开所述低频信号,将离散形式下的带补偿的移动平均滤波器设计为:
其中,表示滑动平均滤波器延迟补偿的输出,/>表示滑动平均滤波器的差分信号,/>表示移动平均滤波器的差分信号,Δt表示时间延迟,k表示时刻。
3.根据权利要求2所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其特征在于,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法还包括:
在k-1时刻,单位时间内的估计变化率满足:
其中,表示k-1时刻迭代滤波器的估计变化率,/>表示k-1时刻的迭代滤波器估计,/>表示k-2时刻的迭代滤波器估计。
4.根据权利要求3所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其特征在于,所述采用具有角度截断功能的迭代滤波器,根据所述初始滤波结果进行迭代优化,并引入相邻采样时间间隔内角度变化约束,以保持轨迹的光滑性,具体包括:
若斜率为角度β的正切,则表示为tan(β);
在k时刻,通过延迟补偿滤波计算得到的估计结果与k-1时刻的估计结果进行插值,计算出斜率,用于计算迭代滤波器输出的变化率:
其中,表示角度α的正切,表示为tan(α),/>表示k时刻初始滤波补偿计算得到的估计结果;
k时刻的直线和k-1时刻的直线相交形成一个角γ,根据三角函数关系,得出相对斜率tan(γ[k])数学表达如下:
其中,γ∈(-90°,90°),α[k]表示迭代滤波器输出的变化率,β[k]表示k-1时刻迭代滤波器的估计变化率,表示k-1时刻的估计斜率;
斜率的变化受到已知常数tan(γmax)的界限限制,使得tan(γ[k])<tan(γmax);
若相对斜率超过给定的阈值tan(γmax),则噪声主导结果,修改当前点以满足斜率变化有界;
设计一个新的相对斜率且满足如下关系:
根据更新斜率的几何关系将公式(5)改写为:
其中,和/>表示两个不同方向上的更新斜率。
5.根据权利要求4所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其特征在于,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法还包括:
根据估计斜率,更新结果的上下界分别为和/>
当时,当前的斜率超出了下界,斜率被修改为/>
当时,当前的斜率超过了上界,斜率被修改为/>
6.根据权利要求5所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其特征在于,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法还包括:
根据估计斜率将最终估计表示为:
根据设计的角度约束,使得的结果总是平滑的,使用数学方式描述为:
在相同的阈值tan(γmax)下,如果给定阈值,则差的大小取决于/>和的大小。
7.根据权利要求6所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法,其特征在于,所述在所述迭代滤波器的输出中加入边界约束,如果所述迭代滤波器输出的滤波结果超过边界,触发边界处理机制将所述滤波结果限制在边界内,得到低频高信噪比的光滑信号,具体包括:
在时间延迟补偿的输出中引入边界约束,并进行滤波,通过两个相邻点进行平均后得到滤波后的输出,其中,滤波的输出视为一个中间线,中间线表示为:
根据得到的中间线得出上下边界为:
其中,εmax为给定的阈值;
基于时间延迟补偿定义的边界为迭代滤波过程提供约束,若迭代结果超出边界,设计一种边界处理机制将当前结果重新代入边界并继续从当前点开始积分,所述边界处理机制的数学表达如下:
其中,函数min(a,b)用于返回两数之间的最小值,函数max(a,b)用于返回两数之间的最大值;
通过所述边界处理机制将估计值始终保持在范围[fmin,fmax]内,以确保轨迹在预定义边界范围内;
在未受到边界限制的信号在区域内生成平滑的估计值光滑程度由公式(8)决定。
8.一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波系统,其特征在于,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波系统包括:
时间延迟补偿模块,用于获取四旋翼无人机上惯性测量单元采集的原始高频信号,对所述原始高频信号进行滑动平均滤波,获得时间延迟和幅度失真的低频信号,对所述低频信号进行时间延迟补偿处理,生成初始滤波结果;
角度截断优化模块,用于采用具有角度截断功能的迭代滤波器,根据所述初始滤波结果进行迭代优化,并引入相邻采样时间间隔内角度变化约束,以保持轨迹的光滑性;
边界约束模块,用于在所述迭代滤波器的输出中加入边界约束,如果所述迭代滤波器输出的滤波结果超过边界,触发边界处理机制将所述滤波结果限制在边界内,得到低频高信噪比的光滑信号。
9.一种终端,其特征在于,所述终端包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序,所述抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311779164.4A CN117879538A (zh) | 2023-12-21 | 2023-12-21 | 一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法及相关设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311779164.4A CN117879538A (zh) | 2023-12-21 | 2023-12-21 | 一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法及相关设备 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117879538A true CN117879538A (zh) | 2024-04-12 |
Family
ID=90593879
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311779164.4A Pending CN117879538A (zh) | 2023-12-21 | 2023-12-21 | 一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法及相关设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117879538A (zh) |
-
2023
- 2023-12-21 CN CN202311779164.4A patent/CN117879538A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9068843B1 (en) | Inertial sensor fusion orientation correction | |
Wang | Fast alignment and calibration algorithms for inertial navigation system | |
Wang et al. | High-order nonlinear differentiator and application to aircraft control | |
Narasimhappa et al. | Fiber-optic gyroscope signal denoising using an adaptive robust Kalman filter | |
CN108759845A (zh) | 一种基于低成本多传感器组合导航的优化方法 | |
Peesapati et al. | Efficient hybrid Kalman filter for denoising fiber optic gyroscope signal | |
CN106840093B (zh) | 一种无人机飞行高度的检测方法、装置及无人机 | |
US8209069B1 (en) | Aircraft sensor anticipator system | |
CN105043348A (zh) | 基于卡尔曼滤波的加速度计陀螺仪水平角度测量方法 | |
CN109443342A (zh) | 新型自适应卡尔曼无人机姿态解算方法 | |
JP6465539B2 (ja) | 待ち時間補償 | |
JP2015526726A (ja) | 風ベクトルの推定 | |
Lotfi et al. | An approach for velocity and position estimation through acceleration measurements | |
EP3527948B1 (en) | Air data aided inertial measurement unit | |
RU2564380C1 (ru) | Способ коррекции бесплатформенной инерциальной навигационной системы | |
Narasimhappa et al. | An innovation based random weighting estimation mechanism for denoising fiber optic gyro drift signal | |
Keighobadi et al. | Design and implementation of a model predictive observer for AHRS | |
Yan et al. | High-precision simulator for strapdown inertial navigation systems based on real dynamics from GNSS and IMU integration | |
WO2019127092A1 (en) | State estimatation | |
US10883831B2 (en) | Performance of inertial sensing systems using dynamic stability compensation | |
Mumuni et al. | Adaptive Kalman filter for MEMS IMU data fusion using enhanced covariance scaling | |
CN117879538A (zh) | 一种抑制高频测量噪声的延迟补偿滤波方法及相关设备 | |
CN102175237A (zh) | 一种激光陀螺抖动剥除装置 | |
Lu et al. | Measurement outlier-resistant mobile robot localization using multiple Doppler-azimuth radars under round-robin protocol | |
CN110864684A (zh) | 用户姿态测算方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |