1.一种船舶运动控制系统的kalman三自由度解耦滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：依据dp船舶的船舶模型获取无因次质量矩阵m和阻尼矩阵d；
步骤2：依据dp船舶在港口不运动时获取的数据记录的样本协方差，获取测量噪声协方差矩阵r；
其中，
步骤3：设定具有正可调参数的对角线的状态噪声协方差q；
步骤4：设置误差协方差矩阵的初始值为p0＝i15×15，通过dp船舶实际位置确定初始位置x0；
步骤5：依据海浪强度的参数、阻尼系数、主导海浪频率及船舶输出推力矩计算确定偏差矩阵b、矩阵e和矩阵a；
其中：
步骤6：依据dp船舶需要滤除一阶波浪力干扰的要求，确定矩阵h；
h＝[cωi3×303×303×3]
cω＝[03×3i3×3]
步骤7：依据连续型kalman滤波方法求解总的kalman增益，并进行解耦获得单自由度kalman增益；
步骤8：将单自由度的kalman增益与对应的单自由度
步骤9：依据矩阵a、dp船舶动力学模型和过程噪声向量，重组船舶的运动结构，获取船舶的估计运动位置和一阶波浪力干扰；
步骤10：将传感器测量的dp船舶运动位置与估计运动位置和一阶波浪力干扰之和相减，获得每个自由度的
步骤11：依据每一时刻dp船舶的输出推力(矩)和传感器测量的船舶位置信息，使用连续型kalman滤波算法迭代计算相关矩阵，确定kalman增益，重组船舶运动结构，获得船舶的估计运动位置和一阶波浪力；在连续型kalman滤波器中，状态估计迭代式和误差协方差迭代式如下：
初始条件：p(0)＝p0；
其中，
v为船体坐标系下的速度向量，v＝[uvr]t；bp＝rt(ψ)b。