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针对多系统GNSS RTK特点,本文引入了对整周模糊度的求解,但随着可见卫星的增加,状态向量的维数急剧增加,这导致Kalman滤波方程乘法次数增加。而协方差计算量和存储量约占整个滤波进程时间的70%。为提高运算效率,本文提出了一个稀疏状态转移矩阵的改进Kalman计算方法,主要研究协方差矩阵的求解。并在理论上利用矩阵分块和对称化将乘法次数降低至通常算法的10%以下。此外,通过试验证明,改进方法的CPU处理器耗时同样低于通常算法的10%。此改进方法实现了高效性,对多卫星情况下求解整周模糊度有一定参考价值。 相似文献
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提出了一种基于历元间相位差分的GPS/BDS单机实时动态定位算法。该方法采用历元间载波相位差分数据准确计算出载体的位置变化量;并以此描述载体的运动状态变化,建立动态定位滤波模型的状态方程。同时以历元间载波相位差分数据与伪距数据作为主要观测值,采用扩展Kalman滤波实时估计载体的位置和钟差。采用自主编制的软件对静态与车载GPS/BDS实测数据进行处理,结果表明:采用该方法,定位结果精度优于传统的标准单点定位算法与载波相位平滑伪距算法;而且算法具有较好的稳定性,与载体的运动状态无关。 相似文献
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一种两步自适应抗差Kalman滤波在GPS/INS组合导航中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
当GPS观测可用时,如何提高组合导航的可靠性、连续性以及导航精度是组合导航重要的研究主题。针对伪距、伪距率紧组合导航精度低、姿态角误差修正不精确的缺点,本文从参数可观测性角度提出一种两步自适应Kalman滤波算法。首先简单介绍了紧组合Kalman滤波的过程,然后给出了两步自适应抗差滤波的公式和具体步骤,并且进行了分析和比较。最后用实测算例对提出的算法进行验证。结果表明,相比较于伪距、伪距率紧组合Kalman滤波,两步自适应抗差滤波能够控制动态扰动异常和观测异常的影响;导航精度不会随着组合周期的增长、INS惯性元件误差的增大而降低;在惯性元件误差较大的情形下也能够很好地估计元件误差,提高姿态角精度。 相似文献
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在协方差矩阵、协因数阵、权阵等概念的基础上,引入了Fisher信息矩阵（简称信息矩阵）,介绍了信息矩阵的一些重要性质,强调了总体信息矩阵与样本信息矩阵两种概念的区别;推导了多元正态分布情况下的信息矩阵,揭示了总体/样本信息矩阵与总体/样本协方差矩阵以及协因数阵/权阵的关系,指出权阵为归一化信息矩阵;在信息矩阵的基础上引入信息向量的概念,推导了信息域间接平差方法,该方法对信息矩阵与信息向量进行估计,在结果层面,该方法与估计原参数向量与协方差矩阵的普通间接平差方法等价,但形式更简单、结构更明确,为理解间接平差提供了一种新的视角,而且新方法在模型不可解场合、序贯/递归平差的初始化方面等具有特殊优势;给出了用于动态状态空间模型滤波的信息域动态平差算法,即为与Kalman滤波算法等价的信息滤波算法。 相似文献
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《现代测绘》2020,(4)
提出了一种基于抗差Kalman滤波算法的单频BDS周跳探测方法。该方法以Kalman滤波算法为基础,构建了历元间差分观测值,使周跳以粗差的形式表现出来,并采用IGGⅢ等价权函数调整滤波增益矩阵实现抗差处理,从而达到准确探测周跳的目的。采用单频BDS实测数据对本方法进行验证,并以现有Kalman滤波方法作为对比。结果表明,在无周跳情况下,Kalman滤波法预报残差序列中误差为0.140,抗差Kalman滤波法预报残差序列中误差为0.121,本方法对观测噪声的灵敏性更强;在加入多个具有不同特征的模拟周跳后,Kalman滤波法存在滤波多次初始化问题而不能探测出少量历元的连续周跳,本方法则实现了所有周跳的探测,准确率为100%,同时保证了滤波过程只需初始化1次。 相似文献
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针对接收机的动态模型对GPS定位精度的影响,提出了一种基于多普勒频移观测的高动态GPS自适应滤波算法。该算法利用GPS伪距测量值以及利用信号载波的多普勒频移所获得的伪距率测量值,在GPS动态滤波中同时观测伪距和伪距率。借助于移动目标的运动矢量模型以及GPS定位误差模型建立了滤波方程。重点讨论了运用该模型进行Kalman滤波的实现过程。仿真实验表明,该模型与传统的方差自适应模型相比,位置精度提高了32%、速度精度提高了25%,应用本文算法能够提高定位精度和改善接收机的动态性能,拓宽高精度、高动态导航的应用范围。 相似文献
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文章介绍了BDS/GPS组合系统伪距单点定位与伪距双差的数学模型与算法,讨论了BDS/GPS组合系统的时空基准统一以及伪距双差定权模型的问题。最后为了验证模型与算法的可靠性和可行性,利用安徽理工大学校园内坐标已知的GPS观测点进行数据采集,利用自编程序进行数据处理。结果表明BDS/GPS组合系统伪距双差较伪距单点定位精度有较大的提升,单点定位精度可以达到5m以内,伪距双差可达2m以内。 相似文献
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本文介绍了用载波相位平滑伪距观测数据和自适应抗差Kalman滤波算法进行差分动态定位的方法，用试验数据说明了车载GPS道路测量系统所能达到的精度水平。 相似文献
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具有随机观测矩阵的线性系统的Kalman滤波 总被引：4，自引：1，他引：3
由于观测过程中各种随机因素的影响,观测方程的系数矩阵具有不确定性,在这种情况下,用标准的Kalman滤波方法将会出现较大的偏倚或者使滤波结果失真.主要讨论观测矩阵为随机矩阵时的Kalman滤波方法,并通过与标准Kalman滤波的比较得到这种Kalman滤波的优良性. 相似文献
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在提出单历元解算GPS模糊度技术的基础上 ,使用INS间接法误差模型 ,提出了一种GPS双差载波相位多普勒 /INS全组合Kalman滤波的新方法 ,高精度直接解算机载TLS中的外方位元素。仿真数据试验表明 ,其姿态精度高于 1 0″,位置精度高于 1 0cm。 相似文献
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在讨论整数可逆模糊度变换对模糊度搜索空间影响及直接取整法成功概率的基础上，结合Kalman滤波技术，提出一种新的GPS动态数据处理快速算法－－基于概率计算的模糊度快速分解技术（Probability Based Fast Ambiguity-resolution Technique,简称PBFAT法）。该算法在取整成功概率大于给定限值时，直接对浮点模糊度取整；若取整概率小于给定的值则进行一定范围的模糊度搜索。试验表明该方法的计算速度高于传统方法，所求的模糊度有一个明确的置信水平。 相似文献
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基于贝叶斯估计的平滑算法是在事后处理的情况下,依据过去直至现在的观测值去估计过去的历史状态,以有效提高精度。而滤波是依据过去直至现在的观测值去估计现在的状态。从理论上讲,由于平滑用了所求估计时刻之后的观测值,平滑算法应比滤波优异一些。本文设计了2个实验仿真计算,在逼近效果和RMS等方面分别与Kalman滤波和双向滤波加权平均进行了比较。经实验证明,无论是逼近效果还是RMS,平滑算法都要更优一些。 相似文献
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Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法，在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差，Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动，应当对状态模型误差进行实时控制。对此，引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子，利用统计量实时计算渐消因子的量值，控制状态预测协方差阵的增长，降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明，相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法，基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度，改进时间尺度的稳定度。 相似文献
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在噪声环境中,运动目标发生稳态突变会降低卡尔曼滤波器的滤波性能,进而导致组合导航的可靠性降低,导航系统抗干扰能力下降,影响导航的精确度。为了提高卡尔曼滤波器性能,提高抗干扰能力和导航精度,在采用基于卡尔曼滤波器的超紧耦合同时,提出一种新型的基于渐消因子的区间卡尔曼滤波器算法。该算法通过引入渐消因子和区间矩阵对滤波器增益矩阵进行实时调整,并利用区间运算中的交集运算将各种误差源约束到交集区间,进而保证在区间运算中保真集合映射的完备性并取得最优化。结果显示,该算法能够克服原有滤波器算法的缺陷,在噪声环境中提升对稳态突变目标的跟踪能力,且在噪声中滤波器效果提高,算法计算量没有明显增加。 相似文献
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利用四元数误差方程和非线性滤波技术能较好地解决大失准角下SINS的空中对准问题。迭代滤波比扩展卡尔曼滤波能在更大程度上改善对准精度，但计算量大。针对此不足，本文基于扩展卡尔曼滤波的状态与偏差解耦算法具有较高数值效率和迭代滤波具有较高精度的特点，推导出了一种非线性滤波算法，并对基于加性四元数误差方程的SINS／GPS组合对准进行了数字仿真。仿真结果表明：该算法既具有迭代滤波的精度又比迭代滤波计算量小。 相似文献
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交会法测量多弹道方法研究 总被引：7，自引：0，他引：7
本文给出了用交会法测量多管高炮连发炮弹弹道的方法。此方法以最邻近相关原则进行同名点判定，通过三维坐标变换从交会得出的点集合中提取炮弹轨迹。 相似文献