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1.
针对经典Kalman滤波无法直接处理有色噪声的问题,采用多项式长除法将有色观测噪声模型展开成无穷级数,截断取其有限项获得有色噪声的先验信息,然后利用粒子滤波能够处理非高斯噪声的特点对有色观测噪声进行处理.通过一个GPS定位算例,将此新方法与观测扩增方法进行了分析和比较.结果证明,利用该方法能有效地控制有色观测噪声的影响. 相似文献
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有色噪声观测量的逐次静态滤波与配置 总被引：3，自引：0，他引：3
通过改化观测方程,将有色噪声观测值转化为白噪声的虚拟观测值,用白噪声逐次滤波公式进行滤波计算.有色噪声观测值的逐次静态滤波理论可用于GPS数据处理.GPS载波相位观测值经过测站间、卫星间、历元间的3次差分计算,消除了大部分误差和整周模糊度,并使周跳成为孤值,但是相邻历元间隔的三差观测值误差相关造成其协方差阵呈现出分块三对角阵,使所求矩阵占据的时间和内存太大.利用有色噪声观测值的逐次静态滤波的理论,可消去相关性,减少计算时间和内存.这种顾及三差观测值的相关性的算法是严密的. 相似文献
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有色噪声作用下的卡尔曼滤波 总被引：2，自引：0，他引：2
利用GPS载波相位三差观测量进行动态定位(或精密导航),就必须研究有色噪声滤波的理论问题.根据需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的线性系统滤波公式,并证明白噪声卡尔曼滤波是有色噪声卡尔曼滤波的特例,或者说有色噪声的卡尔曼滤波是白噪声卡尔曼滤波的推广. 相似文献
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传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。 相似文献
5.
通过改化观测方程,将有色噪声观测值转化为白噪声的虚拟观测值,用白噪声逐步拟合推估公式进行计算。递推公式的第一步是拟合推估,第二步以后实际上是滤波。 相似文献
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动态定位有色噪声影响函数--以一阶AR模型为例 总被引：17，自引：3，他引：17
动态定位的精度和可靠性除受观测偶然误差和系统误差的影响外，还受时间相依的有色噪声的影响。任何基于高斯白噪声假设而忽略实际有色噪声影响的数据处理理论和方法均不能保证估计结果的实际可靠性。基于动态数据处理的2种主要方法，即序贯平差法和Kalman滤波法，将有色噪声分为有色观测噪声和有色状态噪声分别进行讨论。结果表明，有色噪声对状态参数的影响是明显的，由影响函数所计算的结果是可靠的。 相似文献
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基于噪声随机模型的加权观测融合方法 总被引：1，自引：1，他引：0
信息融合技术中,在各局部传感器的有色观测噪声为一阶AR模型的情况下,可以利用观测扩增方法消除有色噪声的影响,得到最优加权观测融合方程,从而实现状态的最优滤波解.对于有色观测噪声为MA或ARMA模型的情况,观测扩增方法不再适用.提出了基于有色观测噪声随机模型级数展开的方法,求解出各局部传感器有色观测噪声的方差,并利用该方差对加权观测融合滤波器进行了构造.通过计算实例证明,该方法不仅适用于观测噪声为AR模型,同时适用于噪声MA或ARMA模型. 相似文献
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联合GOCE卫星轨道和重力梯度数据严密求解重力场的模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
论述了联合卫星轨道和重力梯度数据严密求解重力场的方法及数据处理方案,研究了GOCE重力场反演中有色噪声的AR去相关滤波、病态法方程的Kaula正则化和观测值最优加权的方差分量估计等关键问题。模拟结果表明:①极空白问题会降低法方程求解的稳定性,导致低次位系数的求解精度较低,而Kaula正则化可有效用于GOCE病态法方程的求解,并得到合理稳定的解;②重力梯度有色噪声会降低GOCE重力场求解的整体精度,特别是对低阶位系数的影响最为明显,而AR去相关滤波法可有效处理有色噪声,但解算结果仍含有低频误差;③方差分量估计可有效确定SST和SGG两类观测值的最优权比,并且有色噪声造成的低频误差经过联合求解后得到了抑制;④利用30d、5s采样的GOCE模拟数据恢复200阶次的重力场模型,其大地水准面和重力异常精度在纬度±83°范围内分别为±3.81cm和±1.056mGal。 相似文献
11.
基于随机模型改正的有色状态噪声处理新方法 总被引：3，自引：0，他引：3
控制有色状态噪声影响除了通过状态向量扩展的方法外,也可以通过修正随机模型.提出采用多项式长除法将有色状态噪声模型展开成无穷级数,截断取其有限项,进而求取有色状态噪声方差.利用该方差对随机模型进行修正,再结合现代时间序列分析方法,构造出新的ARMA新息模型,并根据该新息模型设计状态最优滤波器.为了说明该方法的正确性和合理性,将它与标准的Kalman滤波和状态向量扩展法进行分析和比较.结果证明利用该方法能有效地控制有色状态噪声的影响. 相似文献
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根据用GPS载波相位三差观测量进行动态定位或精密导航的需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的抗差卡尔曼滤波公式。白噪声的抗差卡尔曼滤波是有色噪声的抗差卡尔曼滤波的特例,有色噪声的抗差卡尔曼滤波为白噪声的抗差卡尔曼滤波的推广。 相似文献
13.
钟差参数估计与预报是卫星导航系统应用中的一项关键技术。本文研究了基于哈达玛总方差的钟差参数预报方法。随机部分采用幂律谱模型,利用哈达玛总方差计算Kalman噪声参数,进而得到状态噪声和测量噪声协方差阵。最后利用IGS数据,验证了基于哈达玛总方差进行钟差参数估计与预报的适用性。结果表明,短期预报精度可达到亚纳秒级。 相似文献
14.
针对级联式SINS／GPS导航系统中组合滤波器的测量噪声与系统噪声的相关问题，提出了一种相关程度未知条件下的估计量最优融合算法，并由此得到了一个顾及噪声相关性的的卡尔曼滤波新算法；通过对一套SINS／GPS数据的计算，证明了新算法是成功的。 相似文献
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基于SPRT检验的并行递推次优Sage滤波器 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种新的并行递推次优Sage滤波算法，在新方法中，设计了一种附加伴随滤波器的并行滤波结构，消除了结果常值偏差，并引入SPRT检验方法，通过检验模型的噪声统计是否发生了扰动，达到对噪声统计调整进行控制的目的，使得滤波器可以有效跟踪时变噪声，并减少了计算量。 相似文献
16.
标准中值滤波及其一些改进算法对于被低密度脉冲噪声污染图像的处理可取得令人满意的效果,图像被严重污染时,这些算法得到的结果均不理想。针对这一缺陷,基于文献[1]提出的一种滤波算法进行改进。首先,利用极值法对图像进行检测,判断出噪声及非噪声点;其次,设置滤波模板的最小及最大尺寸,对噪声点进行窗口逐渐增大的滤波处理。计算机模拟实验结果及对SAR图像滤波结果表明:该滤波算法在噪声去除及边缘和图像细节保持上优于标准中值滤波及其一些改进算法。 相似文献
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现代测量技术多依赖于各种连续对地观测系统。有色噪声在影响参数估计的同时,还蕴含了地球科学研究所需的大量有用信息。本文讨论了连续平差模型及最小二乘解,将有限维空间中的测量平差问题推广至无穷维空间,从信号分析角度讨论了观测有色噪声的消除方法。研究表明,连续观测方程的最小二乘解可由经典最小二乘解的极限导出;有色噪声对解的影响是系统性的,然而通过合理的观测方案设计可以实现参数的无偏估计 相似文献