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星载GPS地球静止轨道卫星自主定轨的新算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对地球静止轨道卫星的特点，提出了一种自主定轨的新算法——积分滤波算法，即利用Kalman滤波进行动力学模型数值积分与GPS定轨的有效融合。讨论了该算法的基本过程及其中Kalman滤波的数学模型和重要参数。最后给出了仿真实验过程和结果，证明了该算法的可行性。 相似文献
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针对地球静止轨道卫星的特点,提出了一种自主定轨的新算法--积分滤波算法,即利用Kalman滤波进行动力学模型数值积分与GPS定轨的有效融合.讨论了该算法的基本过程及其中Kalman滤波的数学模型和重要参数.最后给出了仿真实验过程和结果,证明了该算法的可行性. 相似文献
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由于地基定轨系统的局限性,提出基于全球导航卫星系统(GNSS)的高轨卫星定轨方法,并设计实现了高轨卫星天基定轨仿真软件。结合高轨卫星天基定轨的特点和GNSS的建设现状,研究卫星可见性算法和星间观测模型,综合轨道积分和Kalman滤波方法的优点,提出确定高轨卫星轨道的积分滤波方法。仿真结果表明基于GNSS完成天基定轨增加了卫星的观测量,提高了定轨精度。最后在理论研究的基础上,自主开发了集STK、Matlab和Visual C++为一体的高轨卫星天基定轨仿真平台。为北斗系统应用于高轨卫星天基定轨提供了理论上的参考依据和模拟工具。 相似文献
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针对无味Kalman滤波（Unscented Kalman Filter）在卫星定轨应用中存在计算效率和估计精度之间如何平衡的问题,本文提出了一种将无味Kalman滤波和扩展Kalman滤波（Extended Kalman Filter）相结合的新算法。该算法对标准的无味Kalman滤波算法作了两个方面的改进,一方面改进采样策略,以最小偏度单形采样策略代替对称采样策略;另一方面改进算法结构,以无味Kalman滤波和扩展Kalman滤波融合算法代替单纯的无味Kalman滤波算法,系统的强非线性部分采用无味Kalman滤波来处理,弱非线性部分采用扩展Kalman滤波来处理。算例结果表明,新算法估计精度与无味Kalman滤波相当,但计算效率提高了30%左右。 相似文献
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LEO星载GPS双向滤波定轨研究 总被引：1，自引：1，他引：0
介绍了目前常用的LEO(low Earth orbiter)星载GPS定轨方法,分析了LEO星载GPS双向滤波定轨方法与其他几种主要定轨方法的区别.从卫星运动方程和星载GPS非差定轨观测方程出发,给出了LEO星载GPS双向滤波定轨方法的原理,采用自行研制的定轨软件对两颗GRACE(gravity recovery and climate ex-periment)卫星进行了定轨试验,通过与JPL(Jet Propulsion Laboratory)轨道的对比及KBR(k-band rangingsystem)观测数据的外部检核发现:①双向滤波定轨技术不仅能显著提高单向滤波开始阶段的定轨精度,而且可以从整体上提高卫星的定轨精度;②LEO星载GPS双向滤波定轨方法切实可行,相应的星载GPS定轨软件对GRACE卫星定轨精度在径向、沿轨方向和法向优于5 cm. 相似文献
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非线性自适应抗差滤波定轨算法 总被引：2，自引：1，他引：1
讨论了应用卡尔曼滤波进行卫星精密定轨所遇到的一些问题,提出了一种新的非线性自适应抗差滤波定轨算法.该方法首先采用非线性滤波来提高定轨精度,避免了模型线性化误差的影响.另外,采用双因子方差膨胀模型来自适应地调节观测噪声的协方差阵,以控制观测异常对定轨结果的影响;通过自适应因子实时调节状态噪声协方差阵,以降低状态异常对定轨结果的影响.通过CHAMP卫星定轨计算,验证了新方法的可行性和有效性. 相似文献
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根据GPS广播星历算法的预报特性和自适应抗差滤波原理,提出了一种将GPS广播星历算法作为低轨卫星动力学模型的自适应抗差滤波综合定轨方法。计算结果表明,所提出的自适应抗差滤波综合定轨方法不仅充分利用了几何观测信息,而且通过自适应因子合理地控制了不可靠的广播星历预报信息对滤波解的贡献,有效地保证了定轨的精度和可靠性。 相似文献
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在GPS高精度定位应用中,由于多路径效应系统误差影响,将会很大程度上影响Kalman滤波估计值的精度和可靠性,但是在实际应用中相邻2个观测向量的多路径系统误差大小比较接近,那么相邻观测向量之差即观测向量增量中所含的系统误差较小,其能够满足Kalman滤波观测噪声为白噪声的假设条件。文中基于增量Kalman滤波方法对于GPS多路径效应系统误差进行研究,并以具体实例例证该方法所具有的可行性和有效性。 相似文献
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在Kalman滤波算法中,利用一阶AR模型,将系统误差作为状态参数估计,从而消除或减弱其对滤波估计值的影响,并以实验证明,该算法能在一定程度上,抵制系统误差对滤波解结果的影响,证明了该算法的可行性和实用性。 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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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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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质量。在实践中,观测向量及其动态模型信息均可能存在异常,此时若仍利用标准Kalman滤波,则状态滤波解将极不可靠。在标准Kalman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理论的抗差Kalman滤波算法。该方法是依据滤波处理后的数据残差,利用模糊理论构造等价权,从而有效控制粗差对导航解的影响,并用算例验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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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
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Adaptive fitting of systematic errors in navigation 总被引：4，自引：0，他引：4
To use Kalman filtering for kinematic positioning and navigation, we have to deal with both observational and kinematic models. Both of the functional models may contain global or local systematic errors. The influence functions of the systematic errors on the estimates of kinematic states are derived. An adaptive fitting method for systematic errors of the observations and kinematic model errors is presented. The systematic errors are fitted with a mean or a weighted mean by using the residuals of observations and residuals of predicted states within a chosen time window. The covariance matrices of the modified observations and the predicted states are estimated within the same window. The estimation formulae and calculation strategy, as well as a real example, are given. It is shown by theory and calculations that Kalman filtering based on the adaptive fittings of the systematic errors and covariance matrices can, to some degree, resist the influences of systematic errors on the estimated states of navigation. 相似文献
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为进一步提高卫星导航定位精度和性能,介绍和讨论了卡尔曼滤波延时平滑方法,并建立了一种卡尔曼滤波延时平滑定位模型与算法。与经典卡尔曼滤波类似,该算法同样具有状态系统与测量系统两类方程,能够根据后续历元测量值及定位结果向前进行逆向预测与更新,从而达到对整体定位过程再次平滑的目的,更大程度地获得定位结果跟随性与平滑性之间的平衡。通过多种不同情况下的GPS实测试验,对方法的正确性和可行性进行了分析与验证。结果表明,卡尔曼滤波延时平滑定位方法能够适用于多种静态、动态导航应用领域,使输出结果更为平滑和准确,在有效提高定位精度的同时具有更强的抗多径和抗干扰性。 相似文献
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基于小波分析的Kalman滤波动态变形模型研究 总被引：7，自引：0，他引：7
对GPS动态形变测量信号的性质进行了分析 ,采用小波分析对GPS动态变形数据滤波、变形特征提取和不同变形频率分离。与Kalman滤波方法相结合 ,首次提出基于小波分析的Kalman滤波动态变形分析模型 ,研究其参数设计和算法 ,并用MATLAB与C语言在微机上编程实现。对比大坝实测数据的处理结果可知 ,通过对原始观测值进行小波分析与Kalman滤波的联合处理 ,能克服只使用单一方法进行GPS数据噪声处理的不足。 相似文献
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有色噪声模型参数改进算法 总被引：4，自引：0，他引：4
介绍了常用的有色噪声最小二乘拟合法，并针对其在动态GPS有色噪声拟合中存在的问题提出了一种改进算法。计算结果表明，该算法能有效地提高模型参数估值的精度和Kalman滤波器的数值稳定性。 相似文献
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扩展区间Kalman滤波器及其在GPS/INS组合导航中的应用 总被引：16，自引：1，他引：15
针对具有不确定动态模型参数的 GPS/INS 组合导航系统,首先介绍一种新型的区间Kalman滤波器,讨论了GPS/INS 组合系统中模型参数不确定性的问题,分析了惯性传感器建模中相关时间常数的区间特性,并建立了适合非线性特性的GPS/INS组合系统的扩展区间卡尔曼滤波器.计算结果表明,扩展区间卡尔曼滤波器对非线性GPS/INS组合系统是很有效的,它能给出组合系统导航误差的上下界,这对组合系统的设计具有指导的意义. 相似文献
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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