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1.
在滑坡的动态监测中通常存在先验几何信息和物理信息,现有的滤波算法并不能够充分利用这些信息,为控制几何观测异常对形变参数估计的影响,提出一种利用滑坡力学状态信息的约束滤波模型.同时,利用约束方程获得有益信息,精确地确定测量的等价权,给出相应的自适应约束抗差滤波算法,并通过实例说明了带有约束的滤波算法更能提高状态参数估计的... 相似文献
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针对组合导航系统中标准Sage-Husa自适应滤波算法存在滤波发散的问题,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,对组合导航系统的线性卡尔曼滤波算法采用补偿反馈校正算法获得最优估计,并对滤波器新息向量进行简化;然后,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,该算法具有实现简单并且可以避免状态估计发散的特点;最后,进行基于该算法的GNSS/SINS组合导航实验。结果表明,该算法可以对量测噪声突变方差和缓变方差进行准确跟踪,并且量测噪声方差估计精度与变分贝叶斯滤波方法相当;当量测噪声方差变化时,相对于标准KF算法,该算法可分别提高约20%和21%的位置精度和速度精度,能有效降低未知量测噪声统计特性对组合导航系统滤波精度的影响。 相似文献
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利用平差参数间合理的等式约束虽能提升病态模型解的精度,但其本质仍是通过引入正则化参数来改善模型的病态性,由于改变了观测方程的结构,所得的估值残差及单位权中误差均有偏。针对这一不足,在病态模型正则化解的无偏单位权方差估计式基础上引入等式约束条件,根据约束正则化解的残差二次型期望公式,导出约束正则化解的无偏单位权中误差估计式,并用数值算例和病态测边网算例验证其正确性。结果表明,本文公式所估的单位权中误差精度优于传统公式所估结果。 相似文献
4.
针对联邦滤波器和集中式卡尔曼滤波器在实际应用中存在的问题及组合导航中量测噪声统计特性不准确引起滤波精度下降的问题,提出利用变分贝叶斯估计和分布式估计的多传感器组合导航系统自适应分布式滤波方法。首先,基于集中式卡尔曼滤波技术,推导分布式滤波的一种表达方法,该方法具有估计最优性、故障自动隔离且对导航系统无污染的特点;然后,结合变分贝叶斯估计技术,提出自适应分布式滤波方法,对系统状态和时变的量测噪声方差进行同步实时估计;最后,采用SINS/GNSS/CNS/ADS组合导航系统进行仿真验证。仿真结果表明,本文算法能实时跟踪突变或缓变的量测噪声方差,较联邦滤波算法可有效降低量测噪声统计特性不准确给系统带来的不利影响,进而提高组合导航系统的滤波精度。 相似文献
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OFDM系统导频信道估计内插算法研究(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
为保证OFDM系统的性能不受信道的多径和衰落效应的影响,需要采用信道估计的方法来跟踪信道响应的变化。目前使用比较多的是导频辅助信道估计,首先利用某种估计算法得到导频处信道响应,再通过某种一维或二维的内插算法获得完整的信道响应。研究了各种内插算法,包括常值内插、线性内插、高斯内插、Cubic内插、Sinc内插和变换域内插,并对各算法在不同信道环境下进行了仿真比较。 相似文献
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针对传统控制系统鲁棒控制器阶数较高的缺陷,提出一种具有阶次限制的鲁棒控制器设计方法.利用Ne-vanlinna-Pick插值方法,将鲁棒控制器设计问题转化为求解非线性方程的根,避免选择H∞控制中加权函数.基于同伦法设计低阶鲁棒控制器,通过仿真实验研究该鲁棒控制器下的阶跃响应,以及存在外部干扰时系统的控制性能及干扰抑制能力,并与传统滞后超前校正方法进行比较.结果表明:该控制器不仅能够在保证跟踪精度前提下具有较强干扰抑制能力,而且当系统存在不确定性时,闭环控制系统具有很好的鲁棒性. 相似文献
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选取全球52个MGEX测站连续7 d的数据对两种伪距频间偏差（IFB）模型在多系统融合精密单点定位中的性能进行统计分析,第一种IFB模型是对每个GLONASS卫星估计一个IFB参数,第二种模型则是采用频率号的一次线性函数估计IFB参数。结果表明,静态条件下两种伪距IFB模型在E、N、U三个方向上定位精度相当;动态条件下两种模型在E、U方向上精度相当,第二种模型比第一种模型在N方向上定位精度提高21%。相同条件下两种伪距IFB模型的收敛速度相差较小且均能达到指定精度,而第一种伪距IFB模型需要估计更多参数。因此综合考虑定位精度和收敛时间,在进行多系统融合精密单点定位时建议采用第二种模型进行伪距IFB估计。 相似文献
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正交频分复用(OFDM)作为一种可以有效对抗符号间干扰(ISI)的高速传输技术,得到了广泛的应用,而信道估计技术作为其重要技术之一得到了很大的发展.信道估计分为盲信道估计、半盲信道估计和基于导频的信道估计.主要研究基于导频的最小平方(LS)信道估计和线性最小均方误差(LMMSE,Linear Minimum Mean Square Error)信道估计,在不同的信道环境和不同的循环前缀(CP)和导频子载波数下的性能比较并得出结论. 相似文献
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研究了最小二乘准则下线性向量半参数模型的核估计、近邻估计及样条估计3种估计方法,分析了向量半参数模型与标量半参数模型在这几种估计方法中的差异。 相似文献
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通过研究影响代数重构方法的因素,如松弛因子、投影次序、停止规则、非负约束,针对水汽层析方程组的特点,提出一种基于分组排序的水汽层析约束ART算法（WVTART）,并给出投影排序的去相关原则。实验分析证明,WVTART算法提高了收敛速度以及层析结果的精度。 相似文献
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高斯和滤波可利用高斯混合模型精化非高斯噪声随机模型来提高估计精度,但导航测量环境的动态性和复杂性使非高斯噪声具有时变性特征,若GMM不随之调整会导致滤波解算失真。针对该问题,本文提出一种基于位移参数自适应估计的高斯和滤波算法。首先分析GMM位移参数对非高斯噪声拟合精度的影响,然后利用位移参数自适应技术修正GMM,进而改善高斯和滤波性能。实验结果表明,当GNSS/SINS量测模型存在时变非高斯噪声时,本文算法的滤波结果较传统高斯和滤波算法的波动小,抗干扰能力强,在实际应用中可进一步改善估计精度和稳定性。 相似文献
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讨论状态转移矩阵为随机性矩阵时的Kalman滤波方法,并给出滤波的具体算法及分析滤波的收敛特性和参数的取值范围。通过实际算例证实了该滤波方法的有效性。 相似文献
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给出整体最小二乘法拟合空间直线的一种迭代算法。将空间直线垂直投影到坐标平面,分别采用整体最小二乘法和最小二乘法拟合直线。对坐标点等精度观测、非等精度观测和坐标分量非等精度观测3种场景进行模拟计算,比较两种方法估计的参数和验后单位权方差,并对三维激光扫描仪实测数据拟合结果进行分析。 相似文献
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考虑到博弈进化过程中群体状态的改变会影响参与人的收益支付,给出非对称博弈的一种一般描述,在相应的描述下定义非对称博弈的ESS。相关结果表明,所定义的非对称博弈的ESS具有和对称博弈ESS的一些相似性质,并且在支付线性的条件下,还具有和对称博弈ESS相似的一阶和二阶最优反应条件。最后研究了支付线性的刻画方式,给出了具有这种描述特征的一个矩阵博弈实例。 相似文献
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屈服—触变性是胶凝含蜡原油重要的依时流变特性,利用RS150H流变仪对大庆原油、中原原油、大庆—南堡混合油、苏丹原油等4种物性不同的含蜡原油,在剪切速率线性增大后又线性减小循环加载方式条件下,研究胶凝含蜡原油的屈服—触变性,给出屈服时间与剪切速率变化率之间关系的经验表达式.结果表明:在该循环加载条件下,蜡晶结构恢复速率... 相似文献
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组合导航系统在动态环境下具有强非线性,为提高GNSS/CNS/SINS组合导航系统的导航精度,提出一种基于序贯UKF的多传感器最优融合算法。首先,建立GNSS/CNS/SINS组合导航系统的非线性状态方程及2个子滤波器的线性量测方程;然后,对标准UKF的量测更新过程进行简化,简化UKF算法具有与标准UKF算法相同的滤波精度,且具有计算量低的特性;最后,将序贯滤波算法与简化UKF算法结合,提出多传感器组合导航系统的序贯UKF最优融合算法。仿真结果表明,本文序贯UKF算法不仅可提高系统解算的实时性,并且相对于集中线性卡尔曼滤波算法及经典集中线性UKF算法具有较高的滤波精度。 相似文献
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提出具有不等式约束的秩亏网平差模型,并设计了一种简单易行的算法。该算法将基准条件当作虚拟观测,基于库恩塔克条件,运用迭代的高斯消去法区分有效约束和无效约束,将不等式约束转化为等式约束的秩亏网平差问题求解。并以一个水准网的实例验证了算法的可行性与正确性。 相似文献
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讨论了奇异线性模型最好线性无偏估计(BLUE)的计算问题。利用分块求逆的技术，给出BLUE的一种新的表达式，其计算量比直接利用C．R．Rao所给公式的小。对新表达式的计算，给出半正定矩阵广义逆的分块求逆算法及消去变换算法。 相似文献
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地球表层系统是一个极其复杂的巨系统,为了更精确地表达地球表层系统各种过程的动态演进,解决数据同化系统观测误差的估计与处理已经成为地球科学领域备受关注的问题之一。在地球科学系统数值模拟中,一般采用集合数据同化来探讨地学变量预报时的各种误差。集合类卡尔曼滤波通常会由于集合数过小而带来欠采样、协方差低估、滤波发散和远距离虚假相关等问题。针对背景误差协方差被低估问题,局地分析方法（Local Analysis, LA）在一定程度上能起到抑制作用,但无法彻底解决背景误差协方差的虚假相关问题。因此,本文在集合卡尔曼滤波的算法框架下提出了一种与模糊逻辑控制算法相耦合的局地化分析方法（Fuzzy Analysis, FA）。在强非线性Lorenz-96模型中,对不同模型误差下的LA和FA方法进行了性能优劣方面的探讨,并比较分析了2种方法在集合数、观测数和观测位置、放大因子以及强迫参数变化时的同化性能。实验采用均方根误差作为算法评判依据,同时用功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）更直接地对2种算法性能优劣作出了评价。结果表明：在完美模型下,FA相对于LA降低了17.5%的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）;随着模型误差增大,RMSE减小的百分比和减小幅度都在降低;在严重模型误差下,FA降低了8.6%的RMSE。总体而言,新算法FA的有效性和鲁棒性都得到了验证,并且在EnKF同化基础下有效改进了传统的局地化分析方案,优化了观测误差处理,为今后的数据同化研究提供了一个较为全面的观测误差研究平台。 相似文献