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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 312 毫秒
1.
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   

2.
GPS定位以及测速误差中包含有卫星星历误差、电离层、对流层延迟以及多路径效应等多种误差,对GPS的测速精度有着十分重要的影响,减小其误差的一种重要的方法即为卡尔曼滤波。由于GPS测速难以确定动态噪声和观测噪声,因此,标准卡尔曼滤波往往不能时时满足假设条件,而致发散。采取自适应的滤波方法对其进行改进并进行了比较,取得了较好的结果。  相似文献   

3.
针对城市环境中GPS动态定位系统的特点,提出了一种基于粒子滤波的GPS动态定位算法。与传统卡尔曼滤波算法相比,该算法利用观测伪距误差分布建立重要的密度函数,能够处理噪声符合非高斯分布的情况,且无需对观测方程线性化,提高了GPS动态定位的精度。通过实际算例分析,验证了该算法的有效性。  相似文献   

4.
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   

5.
GPS导航中的抗差自适应Kalman滤波算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
高为广  张双成  王飞  王利 《测绘科学》2005,30(2):98-100
GPS导航与定位的质量取决于对动态载体函数模型和随机模型的认知。本文首先基于机动载体的当前统计模型 ,设计了离散系统的Kalman滤波器 ,进而基于方差分量估计给出了一种适合GPS动态定位的抗差自适应卡尔曼滤波算法。该算法模型简单 ,实时性好。实测数据计算结果表明 ,滤波导航解能有效地控制观测异常和动态扰动异常对导航解的影响 ,使导航解更能反映导航目标的真实情况  相似文献   

6.
基于Kalman滤波的GPS动态定位中,动态观测量及其相应的动态模型可能存在异常,若数据处理不考虑对这些异常的特别处理,则模糊度的估值及其所提供的动态信息将极不可靠.按抗差估计原理,文中构造了状态向量和观测值对模糊度的影响函数,并由此建立了动态GPS定位的抗差Kalman滤波解法.实际计算验证了该方法的实用性和可靠性.  相似文献   

7.
扩展Kalman滤波(EKF)常常被用于单频GPS精密单点定位。Kalman滤波的前提假设之一是观测噪声为白噪声,即时间不相关,这在实践中往往不能满足。因为单频GPS观测值中包含有很难被完全消除的电离层、对流层等大气折射误差,以及多路径影响误差。这些误差在时间上是相关的,严重地影响了滤波解的精度和收敛时间。这里提出一种顾及时间相关噪声的Kalman滤波,在移动窗口内,利用核估计预测时间相关噪声的系统部分,进而实时修正当前历元的观测值和观测向量的协方差矩阵。该方法还有一个明显的优点就是,在滤波过程中不需要对时间相关误差做任何假设。最后通过一个实测算例验证了该算法的适用性。  相似文献   

8.
扩展Kalman滤波(EKF)常常被用于单频GPS精密单点定位.Kalman滤波的前提假设之一是观测噪声为白噪声,即时间不相关,这在实践中往往不能满足.因为单频GPS观测值中包含有很难被完全消除的电离层、对流层等大气折射误差,以及多路径影响误差.这些误差在时间上是相关的,严重地影响了滤波解的精度和收敛时间.这里提出一种顾及时间相关噪声的Kalman滤波,在移动窗口内,利用核估计预测时间相关噪声的系统部分,进而实时修正当前历元的观测值和观测向量的协方差矩阵.该方法还有一个明显的优点就是,在滤波过程中不需要对时间相关误差做任何假设.最后通过一个实测算例验证了该算法的适用性.  相似文献   

9.
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   

10.
提出一种改进的粒子滤波,试图提高粒子滤波的收敛速度,减弱非线性模型线性化误差和非正态分布随机误差对动态单点定位结果的影响.首先固定单差无电离层模糊度,以减少状态参数向量的维数,提高初始定位的精度和粒子滤波的收敛速度;采用Kalman滤波作为粒子滤波的预滤波,以提高粒子滤波的重点采样效率,并提高采样粒子精度,减缓粒子退化.利用一个实测动态GPS数据验证表明,改进的粒子滤波可以提高动态GPS的定位精度.  相似文献   

11.
滑坡体在受到内部及外部相关因素作用后逐渐失稳,促使滑坡体发生变形。本文利用卡尔曼滤波对滑坡体上的监测点进行变形分析,估计出监测点的状态参数以全面地反映滑坡体的运动状态。普通卡尔曼滤波没有考虑其他控制因子的影响,如降水量、河流的水位等,但这些因素对某些滑坡的变形有时起了决定性作用。本文探讨了将降水因子作为卡尔曼滤波的控制输入及控制输入系数确定的方法,利用该方法可以初步判断出滑坡体对降水是否敏感。  相似文献   

12.
多源传感器动、静态滤波融合导航   总被引:12,自引:2,他引:12  
首先给出联邦滤波各局部输出量之间的相关协方差矩阵,进而给出了基于各传感器独立观测信息的动、静态滤波解法,这种解法避免了重复使用载体状态方程信息的问题,保证了多传感器数据融合的最优性,而且很容易扩展到抗差滤波和自适应滤波融合。  相似文献   

13.
李庆奎  吕志平 《测绘科学》2008,33(2):48-49,56
本文在自适应滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊控制的自适应滤波方法,它是基于滤波处理后的数据残差构造一模糊控制器来自适应控制卡尔曼滤波器的自适应因子α,从而合理调节动力学模型对导航解的贡献。并通过算例验证了该方法的可行性、有效性。  相似文献   

14.
基于微分几何的两种曲率——参数影响曲率和固有曲率,给出了定量描述非线性滤波问题的非线性强度的方法,分别采用扩展Kalman滤波方法和Unscented Kalman滤波方法进行了模拟实验。结果验证了这些曲率确实能够度量非线性滤波问题的非线性强度,且能够评估非线性滤波算法的状态估计性能。  相似文献   

15.
针对动态导航卡尔曼(Kalman)滤波的异常扰动影响问题,根据观测量中的粗差对状态向量滤波值的影响规律,引入了双因子算法,导出基于预报残差的抗差卡尔曼滤波模型,该模型具有良好的抗差性,利用实测数据加模拟粗差进行验证,结果表明:抗差卡尔曼滤波可以很好的控制状态对滤波估值的影响,精度相对于标准卡尔曼滤波有明显的提高。  相似文献   

16.
陈帅  赵丽  李超  丁胡进 《全球定位系统》2011,36(5):83-84,90
介绍了卡尔曼滤波算法的基本思想,通过建立卡尔曼滤波模型对某大坝变形监测数据进行处理,结果表明:卡尔曼滤波算法能够有效地减弱随机噪声的干扰,并能较准确地对未来时刻的状态进行预测。  相似文献   

17.
陈蕾  刘立龙  陈东银 《测绘工程》2008,17(1):48-50,54
卡尔曼滤波作为一种动态数据处理方法广泛应用在变形监测数据处理中。文中针对传统卡尔曼滤波因动态噪声不准或不容易确定影响结果准确度的问题,提出并探讨了方差补偿自适应卡尔曼滤波,并通过传统卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波对GPS变形监测数据进行处理,其结果表明方差补偿自适应卡尔曼滤波对GPS变形监测具有很好的剔除噪声的作用,效果明显。  相似文献   

18.
动态定位的模型偏差检测与校正   总被引:9,自引:1,他引:8  
动态定位的数据处理中广泛应用卡尔曼滤波,而卡尔曼滤波的应用要求动态模型(函数模型)和随机模型可靠和切合实际,但实际测量定位中难以保证观测对象的规则运动,因而容易出现模型误差.探讨在实际应用中存在模型误差时的卡尔曼滤波,研究动态定位时卡尔曼滤波的模型检测与校正,给出一种偏差分离估计方法.由于不存在状态增广,因而该方法计算效率高.最后以一数字仿真(模拟)实验论证方法的可行性.  相似文献   

19.
在系统模型误差和噪声统计特性未知时,为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种模糊自适应Kalman滤波算法。该算法利用滤波异常判据获得一个滤波状态因子,进而利用模糊推理系统在线调整量测噪声协方差阵的值,使滤波实现自适应。将该算法应用到惯导/双星组合导航系统中,并和简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明:在滤波精度相当的情况下,该算法简化了运算,提高了实时性。  相似文献   

20.
简要介绍了GPS/INS松组合导航系统状态方程和观测方程。针对标准Kalman滤波算法存在的状态方程截断误差、噪声统计特性的不确定性以及状态扰动异常的影响,给出了一种应用于GPS/INS组合导航系统的迭代滤波算法。该算法采用迭代策略,不断利用观测信息实时修正状态预报值。实测数据计算结果表明,通过对状态预报值的实时修正,该算法能够很好地抑制状态预报信息的不确定性和扰动异常等对导航解的影响。其滤波解精度明显优于标准Kalman滤波。  相似文献   

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