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抗差卡尔曼滤波在GPS动态定位中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
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
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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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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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扩展Kalman(EKF)滤波算法可有效地进行多卫星系统数据融合处理,但该方法对观测数据的质量要求较高,当观测出现异常时,传统的扩展Kalman方法容易导致滤波失真。为此,利用实测数据,通过虚拟掩模遮挡卫星模拟复杂的GNSS观测环境,研究了基于IGGIII的抗差EKF算法,确定了分位参数的合理经验值,并对其在GPS/GLONASS/BDS组合精密动态定位中的应用进行了分析。结果表明,在遮挡严重的复杂观测环境中,抗差EKF算法可有效地提高组合定位系统的模糊度的固定成功率和定位精度。 相似文献
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本文介绍了用载波相位平滑伪距观测数据和自适应抗差Kalman滤波算法进行差分动态定位的方法，用试验数据说明了车载GPS道路测量系统所能达到的精度水平。 相似文献
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采用粒子滤波控制观测异常影响,提高动态精密单点定位精度。粒子滤波是一种非高斯噪声分布的动态滤波,通过重点概率密度进行随机采样以获取高精度状态参数;根据观测噪声概率密度、状态噪声概率密度以及重点概率密度等因素确定粒子权值,降低受污染粒子对定位结果的影响;采用Kalman滤波进行重点采样,减缓粒子退化;采用单差无电离层固定模糊度,减少状态参数维数,进而减少粒子的选取个数。实测数据结果表明,粒子滤波有效控制了观测异常影响,提高了动态精密单点定位的精度。 相似文献
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简要介绍了抗差估计理论;在顾及扰动异常的情况下,把自适应抗差Kalman滤波应用到联邦滤波上,对联邦滤波进行了改进,提出了一种自适应抗差联邦滤波算法.由计算结果可知,自适应抗差联邦滤波能较好地抑制载体观测异常和状态扰动异常对动态系统参数估值的影响,较好地提高导航解的精度. 相似文献
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针对单频GPS动态定位中常用模糊度求解方法存在的问题,提出一种整周模糊度快速解算方法.首先通过对双差观测方程中坐标参数的系数阵进行QR分解变换以消除坐标参数,从而仅对模糊度参数建立Kalman滤波方程进行估计,然后利用排序和双Cholesky分解对滤波得到的模糊度进行降相关处理,并结合收缩模糊度搜索空间的思想来搜索固定整周模糊度.以实测的动态数据为例对该方法进行测试.分析结果表明,该方法不但可以改善模糊度浮点解精度,而且具有良好的模糊度降相关效果,可正确有效地实现整周模糊度的快速解算. 相似文献