一种次优并行Sage自适应滤波器     

刘广军  吴晓平  郭晶 《测绘科学技术学报》2002,19(1):8-10

提出了一种新的次优Sage自适应卡尔曼滤波算法,该算法针对经典次优Sage滤波器经常存在的结果偏移现象,设计了一种附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了结果偏移,提高了滤波精度.  相似文献   

一种次优并行Sage自适应滤波器   总被引：2，自引：0，他引：2  

刘广军  吴晓平等 《测绘学院学报》2002,19(1):8-10

提出了一种新的次优Sage自适应卡尔曼滤波算法，该算法针对经典次优Sage滤波器经常存在的结果偏移现象，设计了一种附加伴随滤器的并行滤波结构，消除了结果偏移，提高了滤波精度。  相似文献   

应用预测滤波估计卫星姿态     

叶修松  吴星  赵东明 《测绘科学》2009,34(4)

本文推导了预测滤波法的基本原理,应用了预测滤波作为卫星姿态状态预报算法,并与经典卡尔曼滤波进行了比较。实验表明采用预测滤波法对不同姿态角均能得出较好的估计结果,克服了经典卡尔曼滤波法进行估计存在的估计模型误差和推广卡尔曼滤波(EKF)的线性化误差。  相似文献   

卡尔曼平滑算法在高精度速度场解算中的应用     

卢浩  成英燕  程鹏飞  王周杰  曹多明 《测绘科学》2021,46(4):6-11

为了获得更高精度的速度场,根据卡尔曼平滑估计的原理,该文提出将卡尔曼平滑算法应用到速度场解算中的方法.该方法在卡尔曼滤波的基础上,根据已得滤波估计值进行反向卡尔曼滤波估计,将正向滤波解和反向滤波解进行加权平均,从而提高速度场解算的精度.利用SOPAC网站产出的2017-2019年共3 a的包含全球IGS站点的单 日松弛解H文件,分别采用经典卡尔曼滤波和卡尔曼平滑两种方法进行速度场的解算.结果表明,采用卡尔曼平滑算法较经典卡尔曼滤波在外符合精度上有10.5％的提升,在内符合精度上有10.7％的提升;分析可得,采用将正向滤波解与反向滤波解进行加权平均的卡尔曼平滑算法可提升速度场的解算精度.  相似文献   

后向平滑与抗差估计融合的SRCKF滤波     

孙鹏  赵长胜  谭兴龙  张立凯 《测绘通报》2017,(4):17-20

将后向平滑平方根容积卡尔曼滤波用于GPS动态单点定位数据处理,并探讨了粗差对后向平滑滤波的影响。借鉴经典卡尔曼滤波抗差估计思想,给出平方根容积卡尔曼滤波的抗差算法以抵抗量测粗差,而当判断不含粗差时使用后向平滑算法,在有效提高滤波精度的同时避免了抗差滤波对每个历元都需进行迭代运算。实测GPS动态数据验证了算法的有效性。  相似文献   

融合小波变换和自适应Kalman滤波在GPS监测中的应用研究     

李炎寅 《测绘与空间地理信息》2020,(1):89-92

针对自适应卡尔曼滤波只适用于滤除高斯分布的白噪声,本文提出了融合小波变换和自适应卡尔曼滤波的算法。该算法利用小波变换的多尺度分解,将GPS高频的监测时间序列进行多层分解,重构出新的GPS监测时间序列,将其作为新的自适应卡尔曼滤波初始值,进行滤波处理。将融合算法的滤波结果与单一的自适应卡尔曼滤波结果进行对比分析,结果表明融合算法的滤波效果较为显著。同时,对融合算法滤除的噪声信息进行统计分析,结果表明融合算法滤除的噪声符合正态分布,进一步说明了该融合算法的有效性,为GPS的高频率、高精度的监测提供了技术支持。  相似文献   

无迹卡尔曼滤波衰减记忆算法研究   总被引：4，自引：0，他引：4  

王仁  赵长胜  夏志浩  谭兴龙  孙鹏 《测绘通报》2015,(12):20-22

无迹卡尔曼滤波算法作为典型的卡尔曼滤波改进算法,有效地解决了线性化时高阶项的舍弃误差和强非线性模型的无法线性化问题。但是常规的无迹卡尔曼滤波对旧的数据和当前数据的利用率是相同的,很容易导致滤波的发散。通过引进衰减因子加强了对当前数据的利用,降低了旧数据对滤波结果的影响。本文基于此提出了衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法,并对衰减因子的确定进行了分析。仿真试验分析表明,衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法能够提高滤波结果的精度。  相似文献   

自适应渐消卡尔曼滤波及其在SINS初始对准中的应用          下载免费PDF全文

郭士荦  吴苗  许江宁  李京书 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(11):1667

卡尔曼滤波常常被用于惯性导航系统初始对准算法,其使用前提是对系统状态进行建模,从而得到比较准确的系统噪声和观测噪声统计特性。在模型失配和观测噪声干扰的情况下,常规卡尔曼滤波会出现精度下降甚至发散,从而影响初始对准精度。针对这一问题,提出了一种新型渐消卡尔曼滤波算法,引入了多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,设计了基于新息向量统计特性的滤波状态χ2检验条件,使渐消因子的引入时机更加合理,算法的自适应性得到增强。将改进的卡尔曼滤波算法应用到惯性导航系统的初始对准问题中,仿真试验和实测数据试验结果表明,与常规渐消因子滤波算法相比,新算法可以有效提高滤波精度及鲁棒性。  相似文献   

GPS动态相对定位的自适应Kalman滤波算法     

李俊毅  郝金明  李军正 《全球定位系统》2013,(5):43-46

GPS动态数据处理中广泛应用卡尔曼滤波,经典Kalman滤波认为预报误差是白噪声,服从零均值的正态分布,并利用动态噪声协方差矩阵来控制它对当前信息的影响,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。针对GPS动态定位的这一问题,探讨了在实际应用中存在模型误差时的卡尔曼滤波,介绍了一种自适应Kalman滤波算法,该法顾及了载体机动加速及接收机发生周跳时的影响,减少了滤波发散的机会。  相似文献   

Sage-Husa随机加权无迹卡尔曼滤波及其在导航中的应用     

侯俊  朱长青  阎海峰  高社生 《测绘文摘》2014,(1)

在吸收Sage-Husa滤波和无迹卡尔曼滤波优点的基础上,利用随机加权估计算法将传统的定义在线性系统上的Sage-Husa噪声估计器推广到非线性系统中,提出一种非线性Sage-Husa随机加权无迹卡尔曼滤波算法。该算法首先利用Sage滤波的开窗平滑方法求得观测残差向量和新息(预测残差)向量的协方差阵;然后用随机加权自适应因子对观测残差和预测残差进行调节;最后对状态预报向量的协方差矩阵进行自适应随机加权估计,以控制观测残差和预测残差对导航精度的影响。计算结果表明,提出的非线性Sage-Husa随机加权无迹卡尔曼滤波算法,滤波精度明显优于无迹卡尔曼滤波和自适应无迹卡尔曼滤波算法,能够提高组合导航的解算精度。  相似文献