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冯磊 《测绘与空间地理信息》2020,(2):208-212,215
在介绍国内外高铁沉降数据处理方面的研究现状的基础上,依次阐述了包括回归分析法、人工神经网络、灰色系统理论和时间序列分析法在内的经典沉降数据处理方法,着重讲解了标准卡尔曼滤波理论及其相关公式,介绍了两种自适应卡尔曼滤波理论:方差分量估计AKF、方差补偿AKF。本文针对某具体工程实例,分别基于MATLAB平台编写了一套标准卡尔曼滤波程序和一套自适应卡尔曼滤波程序,并运用程序对其作了相关分析。通过对比分析,证明了自适应KF的优越性,并得到一套在处理实际问题时具有一定可行性的模型。 相似文献
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介绍了卡尔曼滤波技术的基本思路，给出了自适应卡尔曼滤波动态噪声声方差阵∑ｑｋｑｋ补偿法的计算公式，以及在变形监测动态数据处理中的应用。分析了应用中存在的问题及解决途径。通过实例说明了该法用于变形监测预报具有较高的精度。 相似文献
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利用扩展卡尔曼滤波方法对Baber与Noori提出的带滑移滞变模型进行了参数的实时估计。考虑到该方法在收敛性上对参数初始值的选取的依赖性较强 ,提出了一种用于确定各参数初始估计值的方法。计算实例表明了该方法的有效性和实用性 相似文献
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介绍了GPS非差定位中的卡尔曼滤波模型,详细分析了滤波发散的原因.研究并给出了一种改进的自适应滤波,在此基础上编制了相应的软件,结合实例分析了该方法的有效性. 相似文献
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为进一步改善北斗/惯导中无迹卡尔曼滤波的精度,针对导航系统中噪声随机模型本质上的非高斯分布特性,结合有限高斯概率分布可近似任意概率密度函数的理论,以混合高斯UKF滤波为框架,提出了一种快速混合高斯UKF算法。该算法使用奇异值分解替代无迹变换产生采样点中的协方差平方根计算,和迭代中构造有限分量混合高斯模型二次近似后验二阶矩减少子滤波器数量的思路,改善了传统算法子滤波器数量随迭代次数成指数变化而增加计算成本的状况,一定程度上提高了计算的实时性。通过对北斗/惯导紧耦合系统的数据仿真实验,结果分析表明:相对于传统算法,本文提出的新算法在保证滤波精度的同时,计算量较低、实时性较好,适合于处理非高斯非线性北斗/惯导组合导航定位的滤波计算问题。 相似文献
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为了有效地消除石英振梁式重力传感器的测量误差,本文提出根据时间序列分析理论对石英振梁式重力传感器测量误差数据进行建模,根据所建时间序列数学模型来逼近重力传感器测量系统的状态方程,并采用Sage-Husa自适应卡尔曼滤波来消除重力传感器测量误差。理论分析和实验表明:石英振梁式重力传感器的测量误差可以采用AR模型来表征,并且Sage-Husa自适应卡尔曼滤波可有效地消除石英振梁式重力传感器测量误差。 相似文献
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针对在星载GPS卫星定轨中由于卫星动力学模型误差和不可避免的观测异常严重影响定轨精度的问题,通过采用适当的自适应控制因子和应用抗差估计原理,构造自适应抗差扩展卡尔曼滤波(RAEKF)来实现星载GPS卫星定轨。实测计算表明,自适应抗差扩展卡尔曼滤波对观测误差和状态扰动有一定的抵制能力,与一般扩展卡尔曼滤波相比提高了精度,证明其理论的可行性。 相似文献
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北斗卫星系统(BDS)能全星座播发三频信号,可通过线性组合构成不同虚拟观测量,有利于模糊度解算等,文中采用北斗三频中长基线实测数据进行差分定位,首先使用宽巷模糊度和电离层无关组合进行B3频段窄巷模糊度解算,在此基础上提出利用相邻历元B3频段窄巷模糊度构建卡尔曼滤波新息向量,通过新息向量内积RMS值很容易分析出窄巷模糊度的误差对滤波性能的影响,并结合滤波发散条件进行相关卫星历元挑选,实验最终得到中长基线厘米级定位精度并有效缩短首次收敛时间和提高固定率,对促进北斗高精度定位有着现实意义。 相似文献
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针对动态环境下GNSS／INS导航定位结果常受粗差影响的问题,提出了一种基于抗差卡尔曼滤波的GPS／BDS双系统RTK／INS紧组合导航定位算法,根据方差膨胀模型,建立抗差卡尔曼算法,得到GNSS／INS紧组合抗差解,并通过两个不同区域的实测车载实验进行了算法验证. 实验结果表明:本方法相较于传统方法，在N、E、D三个方向的导航精度分别提高1.4～4.6 cm,0.7～9 cm,1.5～2 cm,模糊度固定成功率提高10.3％～25.6％,导航精度及可靠性得到显著提高,对动态环境下车载或自动驾驶等应用具有一定的理论参考和实用价值. 相似文献
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针对卫星导航定位中单模型在急速转弯条件下出现较大偏差和交互式多模型系统运算量大的问题,该文提出了一种快速的交互式多模型算法。该算法先对CS模型进行改进,然后利用CV模型和改进的CS模型构成多模型系统,结合修正的滤波发散判据与次优的极大后验估计,根据载体实际的运动状态自行调整扩展卡尔曼滤波采用的运动模型,从而弥补了单模型描述复杂运动的不足。实验结果表明:与单模型相比,该方法有效解决了急速转弯误差大的问题;与标准交互式多模型相比,该方法对位置的估计精度提高了39.4%,而运算时间却缩短了47.4%。 相似文献
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一种Kalman滤波系统误差及其协方差矩阵的半参数估计方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出用半参数估计理论来解决系统误差对Kalman滤波解的影响问题。即用半参数模型中的非参数分量表达观测模型和动力学模型中未知的系统误差,在移动的窗口内,基于观测残差和状态向量预测残差拟合模型系统误差,进而修正相应的观测向量和状态预测向量的协方差矩阵,以消除系统误差对滤波的影响。同时这种方法还有明显的优点,就是在滤波过程中不需要对系统误差做任何假设。文中推导了基于正则核估计来解算导航系统半参数模型的相应公式,并根据一个模拟的算例,证明了算法的有效性。 相似文献
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耦合遥感观测和元胞自动机的城市扩张模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
在传统元胞自动机(CA)模型中,静态的模型参数和模型误差不能释放是影响城市扩张模拟效果的两个重要原因。文中引入集合卡尔曼滤波方法到CA模型中,提出了基于联合状态矩阵的地理元胞自动机。该模型在模拟过程中可以通过同化遥感观测数据,动态地调整模型参数和纠正模拟结果,使模型参数能够反映转换规则的时空变化,同时也能较好地释放积累的模型误差。将模型应用于东莞市的城市扩张模拟中,实验结果表明,模型能够准确地调整模型参数使之符合城市发展模式,同时也能有效地控制模型误差,其模拟的空间格局与真实情况吻合。 相似文献
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全球定位系统/航位推算组合导航定位中,由于目标运动的不确定性,GPS接收机与DR器件接收的数据存在噪声,使预置目标运动模型通常很难得到较高跟踪精度,针对应用常规卡尔曼滤波进行组合导航解算由于噪声统计特性未知而引起滤波不稳定的问题,本文提出了一种基于新息序列的量测计算进行自适应估计的卡尔曼滤波算法。该算法通过对新息方差强度进行极大似然估计,将新息计算引入卡尔曼滤波器的增益计算,达到控制发散的目的。最后对改进的算法与一般卡尔曼滤波算法做了对比仿真试验分析,结果表明了改进算法的有效性。 相似文献