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王晓晖 《测绘与空间地理信息》2016,(12)
卡尔曼滤波通过建立状态方程和观测方程来描述系统的动态过程,依据滤波增益矩阵的变化,从测量数据中定量提取有效信息,修正状态参量,利用已有的信息对动态噪声方差阵进行实时估计,从而补偿噪声对数据的影响,有效地提高数据精度。通过用Kalman滤波对郑州某地高层建筑变形监测数据的处理与预测分析,并同多项式拟合方法比较,表明Kalman滤波在处理变形监测数据时具有实时快速、精度高的特点。 相似文献
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导航卫星原子钟Kalman滤波中噪声方差-协方差的确定 总被引：2，自引：0，他引：2
用Kalman滤波实时监测卫星钟运行状况,需要确定Kalman滤波协方差阵。首先介绍适用于铷钟的Kalman滤波方程,推导基于哈达玛总方差的Kalman滤波过程噪声参数和观测噪声估计方法,并在此基础上构造Kalman滤波状态噪声协方差阵和观测噪声协方差阵。利用GPSBlockIIR铷钟事后处理的采样间隔为5min的精密钟差数据进行了预报分析,结果表明,当预报时间为1h时,预报精度在1ns左右;当预报时间为6h时,预报精度在(8～9)ns之间。进一步验证Kalman滤波协方差阵估计方法的正确性。 相似文献
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针对传统卡尔曼滤波中动态噪声不准或难以确定等原因而导致模型估计值与真实值不符合,甚至滤波发散现象,已不足以满足高铁变形分析要求。本文采用两种自适应滤波方法优化这一问题,即方差分量估计自适应卡尔曼滤波与方差补偿自适应卡尔曼滤波。采用后验差检验法对比分析两模型精度并进行相关系数评估,结合某高铁段实测数据的处理分析,结果表明:方差补偿卡尔曼滤波模型更优于方差分量估计卡尔曼滤波模型。 相似文献
4.
作为光纤陀螺误差的重要组成部分,随机噪声严重影响着光纤陀螺的精度,对光纤陀螺随机噪声进行准确建模和补偿是提升陀螺精度的有效方式。本文针对光纤陀螺随机噪声的复杂性,难以对其进行精确分析,ARIMA （auto-regressive moving average）模型Kalman滤波中有色噪声不能使用状态扩充法建模的问题,扩展了Harvey方程,实现有色噪声白化。同时,考虑先验噪声的不确定性以及模型参数在线更新导致的参数与状态噪声相互耦合,分析了动态Allan方差估计量测噪声的不足,使用VBAKF （variational Bayesian adaptive Kalman filter）实时修正滤波状态噪声与量测噪声。试验表明,Harvey法较传统滤波建模方式,随机噪声序列方差降低40%,Harvey法结合VBAKF使序列方差降低了54%;VBAKF较动态Allan方差,可以更好地估计量测噪声。结果表明,此方法可有效抑制随机噪声Kalman滤波中有色噪声和随机模型不准确的影响,提高随机误差补偿精度。 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
6.
针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性. 相似文献
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本文利用Kalman滤波方法对动态测量进行数据处理,由于高动态的GPS测量,不易确定系统动态噪声和观测噪声.同时标准的Kalman滤波在应用过程中由于状态模型确定的误差存在,滤波效果不佳.因此本文结合动态导航的实时性和高动态性,建立了动态导航系统中滤波状态方程和观测方程,采用改进的Sage-Husa自适应滤波对来进行实时定位数据处理,利用已有测量数据进行了实例分析.改进的Sage-Husa自适应滤波在计算过程中计算量小,结果稳定,有较强的自适应性. 相似文献
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《测绘科学技术学报》2018,(4)
针对求积分卡尔曼滤波QKF(Quadrature Kalman Filter)在噪声先验特性不准确时引发的滤波缺陷问题,提出了一种基于高斯混合模型的QKF姿态估计算法GMQKF。该算法首先通过引入有限高斯分量来近似状态后验分布和噪声随机模型,在线估计时变方差;然后再采用稀疏网格和高斯-厄米特数值积分理论配置多维积分点,优化了高维滤波的计算量。仿真结果表明:在非高斯噪声环境和载体发生稳态突变情况下,GMQKF算法较传统QKF减少了对随机模型的依赖,增加了系统抗干扰能力,提高了稳定性,将其用于非高斯非线性姿态估计场合可以获得更好的精度,且计算量适中。 相似文献
9.
针对将Kalman滤波方法应用到星载GPS定轨时，由于动态噪声和观测噪声确定不准而造成滤波的发散、污染观测值造成Kalman滤波估值的扭曲及计算舍入误差可能带来协方差阵的不正定性等缺陷，提出了一种新的综合Kalman滤波方法。该方法用拟准检定法准确地探测和修正量测方程中存在的粗差；用UD分解算法克服了数值的不稳定性，改进了计算精度；用Sage自适应滤波器克服滤波器的发散。算例结果表明，这种综合卡尔曼滤波方法具有数值稳定性好、较强的自适应性和较好地削弱粗差影响等优点。 相似文献
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光纤陀螺随机漂移误差是影响航空矢量重力测量系统姿态解算精度的关键因素。建立模型并在输出中对其补偿是抑制该项误差的有效方法。针对传统ARMA模型只能对平稳随机漂移误差建模,且模型无法满足实时滤波需求的问题,本文引入适用于非平稳随机漂移误差的ARIMA模型,同时给出详细的建模过程,并提出采用实时平均算法消除原始采样序列中常值分量的思路,实现了随机漂移误差的实时Kalman滤波估计。基于本文所提出的模型和实时滤波算法,对光纤陀螺实测数据进行分析,结果表明处理后信号中随机漂移误差的方差减小了46.5%。Allan方差分析结果表明,滤波后角度随机游走系数和角速率随机游走系数分别降低了约50%和40%。本文的结果说明ARIMA模型能够准确描述陀螺的非平稳随机漂移误差。基于实时平均算法的Kalman滤波可实现随机漂移误差的在线估计,有望提高航空矢量重力测量系统的姿态解算精度。 相似文献
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由于传统卡尔曼滤波处理实时动态数据中所建立的数学模型不精确或动态噪声特性不准确,导致状态估计失真,甚至导致滤波发散的现象。为了提高高层建筑物沉降监测实时预测的准确性与可靠性,克服传统卡尔曼滤波进行沉降预测中噪声的不足,本文采用方差补偿自适应卡尔曼滤波理论进行分析预测,并通过实测数据对比分析,验证了方差补偿自适应卡尔曼滤滤波理论进行沉降预测的可行性,且预测精度较高。 相似文献
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基于移动开窗法协方差估计和方差分量估计的自适应滤波 总被引：8，自引：1，他引：8
基于移动窗口协方差估计和方差分量估计，提出了一种新的自适应Kalman滤波技术。计算结果证实，该方法能有效地控制观测异常和载体状态扰动异常对动态系统参数估值的影响。 相似文献
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全球定位系统/航位推算组合导航定位中,由于目标运动的不确定性,GPS接收机与DR器件接收的数据存在噪声,使预置目标运动模型通常很难得到较高跟踪精度,针对应用常规卡尔曼滤波进行组合导航解算由于噪声统计特性未知而引起滤波不稳定的问题,本文提出了一种基于新息序列的量测计算进行自适应估计的卡尔曼滤波算法。该算法通过对新息方差强度进行极大似然估计,将新息计算引入卡尔曼滤波器的增益计算,达到控制发散的目的。最后对改进的算法与一般卡尔曼滤波算法做了对比仿真试验分析,结果表明了改进算法的有效性。 相似文献
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分别讨论当标准Kalman滤波动力学模型的状态参数协方差阵、状态噪声的协方差阵及观测噪声的协方差阵含有误差时,对滤波结果的影响并导出相应的解式。利用GPS/INS紧组合导航系统的实测数据对上述分析进行了实验,结果表明,动力学模型信息的协方差阵和观测信息的协方差阵在滤波中具有一个理想的平衡点,该平衡点能够合理分配动力学模型信息和观测信息对滤波解的贡献,从而可以得到可靠的滤波解。 相似文献
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简单介绍了GPS伪距动态定位的卡尔曼滤波模型的建立,针对传统卡尔曼滤波中动态噪声不准或不容易确定以及因动态目标机动而导致滤波发散的现象,提出了一种根据方差分量估计原理,利用预报残差计算模型的动态噪声方差分量的自适应滤波算法.当利用预报残差进行计算时,这一方法增加的计算量不大,能有效地克服由上述原因而导致的滤波不稳定现象,适用于GPS动态定位数据的实时处理. 相似文献