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带约束条件的自适应滤波及其在GPS定位中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
推导了约束状态下的卡尔曼滤波递推方程,采用不消去状态参数的方法,在卡尔曼滤波的数学模型中增加约束状态方程推导出约束状态下的卡尔曼滤波递推方程.表明采用带约束条件的滤波递推过程与一般卡尔曼滤波递推方程相似,只要对预报值及其协方差增加一项约束条件改正项即可,因此,在滤波计算上不需要做大的修改.还讨论了带约束条件的卡尔曼滤波的自适应算法,说明一般自适应滤波算法同样适用于带约束条件的滤波,因此在应用上非常便利.利用一组GPS动态定位数据中的伪距观测值进行计算分析,并以距离作为一个约束条件,结果显示约束条件对滤波结果的改善程度与约束条件和动态系统本身有关.对于一般卡尔曼滤波中因模型确定误差和动态目标突然加速而导致的滤波发散现象,如果增加约束条件的约束力较小时,同样会出现滤波结果偏离,因此,带约束条件的滤波同样需要考虑滤波的自适应性. 相似文献
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星上计算机的处理能力不断提高,地基控制系统资源日益紧张,这些都对卫星自主定轨提出了迫切的要求,利用卡尔曼滤波进行卫星自主定轨将具有十分广阔的应用前景。但由于低轨卫星受摄动力较大,使得其动力学方程十分复杂,本文对如何建立适当的模型进行了分析。标准卡尔曼滤波只有在满足一定约束条件时,才能得到最优解。但利用星载GPS进行卫星定轨时,这些约束条件并不能得到完全的满足,针对这些问题本文讨论了相关噪声和滤波发散,观测值粗差等问题。 相似文献
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如何提高利用GPS获取车载系统航向角的精度是当前研究的热点之一。本文介绍了一种利用固定基线长的双GPS天线求车载航向角的新方法,该方法针对GPS的误差特点并结合"当前"统计模型,建立了适合航向角滤波的系统方程,然后利用卡尔曼滤波来消除航向角噪声,并且将基线长约束引入模型建立虚拟观测值进行处理。结果表明,该方法显著地提高了的航向角精度。 相似文献
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航天器姿态确定的模型具有严重的非线性性.而采样卡尔曼滤波(UKF )通过采用一组确定性采样得到的Sigma点比扩展卡尔曼滤波(EKF)能够更准确地近似初始分布,使滤波在不准确的初始条件下更快地收敛.利用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,利用UKF的改进算法迭代采样卡尔曼滤波(IUKF)对航天器的姿态进行估计.在分析IUKF 性能的基础上进一步对IUKF算法作了改进,通过仿真算例将3种方法进行了比较.结果表明:IUKF及改进IUKF算法姿态参数的滤波精度比UKF更高,同时改进IUKF算法比IUKF的滤波能更快趋于稳定. 相似文献
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GPS车载导航的交互式多模型算法 总被引：1，自引：1，他引：0
王忠军 《测绘科学技术学报》2009,26(3)
GPS动态定位数据的处理广泛采用卡尔曼滤波技术,而应用卡尔曼滤波要求运动模型准确可靠,但由于载体真实运动的复杂多变,任何单一模型都难以全面描述,致使单一模型的滤波都容易出现模型误差.针对这一问题,将机动目标跟踪领域广泛应用的交互式多模型算法引入到车载导航中.通过分析车辆的运动特点,选取匀速直线模型和当前统计模型进行交互;同时考虑到车载终端计算能力有限,将状态变量在各方向解耦.仿真显示,在机动时改进的算法和单一模型的自适应算法基本相当,但在非机动时改进的算法明显占优. 相似文献
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智能车辆技术已成为国家优先发展的高新技术,以智能车辆组合导航数据融合算法为研究背景,利用无迹卡尔曼滤波(UKF)处理组合导航系统模型的非线性问题。在卡尔曼滤波过程中加入区间平滑技术,对既定区间的状态估计量进行平滑处理,校正滤波运算数据,提高非线性系统的导航精度。通过仿真实验验证了新算法能够较好地解决系统非线性问题,利用区间平滑技术得到更高精度的状态估计,提高导航精度,具有更好的鲁棒性。 相似文献