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1.
两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
给出了两种渐消滤波解及其相应的原则，介绍了自适应抗差滤波原理和相应的解，分别从原理和解的表达式上分析了两种渐消滤波和自适应抗差滤波解算的基本性能。利用一个实际算例比较了渐消滤波与自适应抗差滤波解在控制状态异常影响方面的能力。 相似文献
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Comparison of Two Fading Filters anc Adaptively Robust Filter 总被引：1，自引：0，他引：1
YANG Yuanxi GAO Weiguang 《地球空间信息科学学报》2007,10(3):200-203
Two kinds of fading filters and their principles are introduced. An adaptive robust filter is given with corresponding principle. The basic abilities of the fading filters and adaptively robust filter in controlling the influences of the kinematic model errors are analyzed. A practical example is given. The results of the fading filter and adaptively robust filter are compared and analyzed. 相似文献
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两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
Two kinds of fading filters and their principles are introduced. An adaptive robust filter is given with corresponding principle. The basic abilities of the fading filters and adaptively robust filter in controlling the in- fluences of the kinematic model errors are analyzed. A practical example is given. The results of the fading filter and adaptively robust filter are compared and analyzed. 相似文献
4.
IMU/GPS组合导航系统自适应Kalman滤波算法 总被引：10，自引：0，他引：10
给出了IMU在地固坐标系中的误差方程，介绍并分析了自适应滤波和渐消Kalman滤波算法原理，然后将渐消因子引入到自适应滤波算法中。并将其应用到IMU／GPS松组合导航系统中，最后利用一个实际算例证明了该组合导航系统的有效性。 相似文献
5.
Application of Adaptive Kalman Filtering Algorithm in IMU/GPS Integrated Navigation System 总被引：5，自引：0，他引：5
GAO Weiguang YANG Yuanxi CUI Xianqiang ZHANG Shuangcheng 《地球空间信息科学学报》2007,10(1):22-26
The IMU(inertial measurement unit) error equations in the earth fixed coordinates are introduced firstly. A fading Kalman filtering is simply introduced and its shortcomings are analyzed, then an adaptive filtering is applied in IMU/GPS integrated navigation system, in which the adaptive factor is replaced by the fading factor. A practical example is given. The results prove that the adaptive filter combined with the fading factor is valid and reliable when applied in IMU/GPS integrated navigation system. 相似文献
6.
多种有色噪声自适应滤波算法的比较 总被引：1，自引：4，他引：1
将控制有色噪声影响的自适应滤波算法分为函数模型补偿滤波和随机模型补偿滤波两类。在介绍各种自适应滤波理论和模型的基础上，重点分析了各种自适应滤波算法的优缺点，并用实际算例进行了验证。 相似文献
7.
多源传感器动、静态滤波融合导航 总被引：12，自引：2，他引：12
杨元喜 《武汉大学学报(信息科学版)》2003,28(4):386-388,396
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
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中国大地测量数据处理60年重要进展 第二部分:大地测量参数估计理论与方法的主要进展 总被引：4，自引：1，他引：3
大地测量参数估计原理是大地测量数据处理的重要基础。中国学者经过60年不懈努力,在自由网平差、拟稳平差、半参数估计、不适定问题解算方法、抗差估计、自适应滤波等领域做出了重要贡献,建立了许多新的理论、模型和方法,推进了大地测量数据处理理论的进展。这一部分重点介绍建国60年来中国学者在大地测量数据处理原理、方法方面取得的成就。 相似文献
9.
Adaptive estimation of multiple fading factors in Kalman filter for navigation applications 总被引：2，自引：1，他引：1
Kalman filter is the most frequently used algorithm in navigation applications. A conventional Kalman filter (CKF) assumes
that the statistics of the system noise are given. As long as the noise characteristics are correctly known, the filter will
produce optimal estimates for system states. However, the system noise characteristics are not always exactly known, leading
to degradation in filter performance. Under some extreme conditions, incorrectly specified system noise characteristics may
even cause instability and divergence. Many researchers have proposed to introduce a fading factor into the Kalman filtering
to keep the filter stable. Accordingly various adaptive Kalman filters are developed to estimate the fading factor. However,
the estimation of multiple fading factors is a very complicated, and yet still open problem. A new approach to adaptive estimation
of multiple fading factors in the Kalman filter for navigation applications is presented in this paper. The proposed approach
is based on the assumption that, under optimal estimation conditions, the residuals of the Kalman filter are Gaussian white
noises with a zero mean. The fading factors are computed and then applied to the predicted covariance matrix, along with the
statistical evaluation of the filter residuals using a Chi-square test. The approach is tested using both GPS standalone and
integrated GPS/INS navigation systems. The results show that the proposed approach can significantly improve the filter performance
and has the ability to restrain the filtering divergence even when system noise attributes are inaccurate. 相似文献
10.
Real-time estimation of satellite clock offset using adaptively robust Kalman filter with classified adaptive factors 总被引：2，自引：0，他引：2
In order to estimate the satellite clock offset in a real-time mode, a new algorithm of adaptively robust Kalman filter with classified adaptive factors for clock offset estimation is proposed. Compared with standard Kalman filter clock offset model, the new method can detect and control outliers and clock jumps automatically in real-time. Moreover, the clock model parameters, which contain the clock offset, clock speed and clock shift, are classified to decide the adaptive factors in the new model. Thus, clock jumps with different characteristics can be distinguished more effectively. Meanwhile, the dynamic noise characteristics of clock offset series are used for stochastic modeling. An actual numerical example is presented, which shows that the proposed filter can give a better performance than other commonly used filters. 相似文献
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12.
基于局部条纹频率估计的二维高斯滤波方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于局部条纹频率估计的干涉相位图二维高斯滤波方法。该方法采用最大似然法估计局部条纹频率,并用相位噪声的局部标准差评价噪声强度,从而控制滤波器参数实现自适应滤波,并采用仿真数据和SIR-C/XSAR在意大利Etna火山的干涉数据进行试验,将本算法与均值滤波方法和中值滤波方法以及Goldstein滤波方法进行了比较。试验结果表明,该方法不仅能够有效抑制干涉相位噪声,还能够很好地保持干涉条纹的细节信息。 相似文献
13.
论动态自适应滤波 总被引：55，自引：10，他引：55
动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制。本文首先介绍了目前广泛使用的Sage自适应滤波，讨论了自适应滤波的残差向量、新息向量及状态参数预报值残差向量的解析关系，以及它们之间的协方差矩阵之间的关系；分析了基于新息向量、残差向量和状态参数预报值残差向量的自适应协方差估计存在的问题。对新近发展起来的抗差滤波、Sage自适应滤波及抗差自适应滤波进行了综合比较与分析，结果表明抗差自适应滤波解算理论与方法除自适应地估计载体状态预报向量的协方差矩阵外，还能自适应地估计任意历元观测量的权。计算结果证实，抗差自适应滤波不仅计算简单，而且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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针对建议分布函数的选择问题,系统地分析比较了改进的粒子滤波算法。在此基础上提出了一种新的粒子滤波算法——自适应渐消扩展Kalman粒子滤波方法。该方法用渐消扩展Kalman滤波产生建议分布函数,由于参数的可在线调节性,使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性。与用转移先验、扩展Kalman滤波、自适应扩展Kalman滤波、迭代扩展Kalman滤波以及无迹Kalman滤波产生建议分布函数的粒子滤波方法相比,自适应渐消扩展Kalman粒子滤波进一步提高了粒子滤波的精度。通过对GPS与航位推算(DR)组合导航系统GPS/DR的试验,验证了该方法的有效性。 相似文献
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动态系统的抗差Kaliman滤波 总被引：9，自引：0，他引：9
离散历元的动态观测量及其相应的动态模型可能存在异常，若数据处理模型不考虑对这些异常的特别处理，则动态模型参数估值及其所提供的动态信息将极不可靠。基于贝叶斯统计和抗差估计原理，我们构造了一种抗差滤波算法。该算法考虑观测分布和参数验前分布均为污染分布。并利用一个实测网验算该算法和模型的可靠性。 相似文献
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一种基于Bancroft算法的GPS动态抗差自适应滤波 总被引：3，自引：0，他引：3
基于抗差自适应滤波的思想，结合非线性Bancroft算法的特点，提出了一种基于Bancroft算法的GPS动态抗差自适应滤波。计算表明，该算法不仅在一定程度上减弱了由于线性化忽略高次项对导航解的影响，而且再次证实抗差自适应滤波在控制扰动异常的有效性和合理性。 相似文献
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GPS/INS组合导航非线性系统最优估计算法中,基于统计信息和假设检验理论的多渐消因子自适应滤波算法的应用前提条件是残差向量为高斯白噪声。本文针对观测异常会影响残差向量的数字特性分布,提出了一种神经网络辅助的多重渐消因子自适应SVD-UKF算法。该算法采用神经网络算法削弱观测异常对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,利用奇异值分解抑制UKF中先验协方差矩阵负定性变化,同时构造多重渐消因子对预测状态协方差阵进行调整,使得不同的滤波通道具有不同的调节能力,高效地应用于多变量复杂系统。最后利用车载实测数据进行了验证。结果表明,神经网络算法极大削弱了观测粗差对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,拓展了多重渐消因子的应用范围,使其能在观测值含有粗差的条件下自适应调节不同滤波通道,消除滤波状态中的异常,提高组合导航解的精度和可靠性。 相似文献