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1.
一种基于抗差自校正Kalman滤波的GPS导航算法 总被引：1，自引：1，他引：1
为减弱异常观测值对自校正Kalman滤波精度的影响,引入抗差M估计的等价权函数,建立了抗差自校正Kalman滤波算法,并用实例进行了验证。计算表明,该自适应滤波算法在完全未知噪声统计的情况下,不仅能够自适应地求解状态参数,而且还能在一定程度上有效地抵制观测异常对导航解的影响。 相似文献
2.
针对无迹卡尔曼滤波(UKF)在非高斯噪声或统计特性不准确时滤波精度会下降甚至发散等问题,提出了一种基于Huber-M估计的无迹卡尔曼滤波导航算法。首先采用奇异值分解(SVD)迭代计算代替协方差矩阵的迭代变换;然后将Huber方法用于UKF框架中,使先验信息和量测信息进行重构;最终以达到克服传统UKF滤波器稳定性差的问题,提高滤波抗差能力。对提出算法进行GPS/UWB组合导航仿真验证,并与EKF和UKF进行了比较。实验结果表明,加入M估计的SVD-UKF在噪声统计特性不准确时和加入随机观测异常状态下都可以将滤波器性能提高25%～40%,与其他两种算法相比,本文所提算法的定位误差能快速收敛,并保持较高滤波精度。 相似文献
3.
针对超宽带导航定位中量测信息异常误差和非线性滤波问题,该文提出了一种基于自适应抗差卡尔曼滤波-无迹卡尔曼滤波(KF-UKF)的超宽带导航定位算法。该算法首先利用卡尔曼滤波计算预测状态向量及其协方差矩阵,利用无迹卡尔曼滤波进行量测更新;然后利用先验阈值和预测残差构建量测噪声的抗差协方差矩阵,以减少量测信息异常误差的影响,同时利用自适应因子对算法进行调节和修正。结果表明,该算法能有效地抑制并消除超宽带测距中量测信息异常误差的影响,能有效地处理状态模型误差的影响,提高超宽带导航定位的精度和稳定性,同时拥有比无迹卡尔曼滤波算法更高的计算效率。 相似文献
4.
针对超宽带（ultra wideband，UWB）室内导航中非视距（non line of sight，NLOS）测距误差会大幅降低导航精度以及系统噪声的不确定性导致滤波精度不高的问题，提出了一种基于新息向量的抗差Kalman滤波方法。该方法在UWB室内导航线性化模型的基础上，利用单个新息值构造抗差因子矩阵，从而消除非视距测距误差的影响，同时对系统噪声协方差矩阵进行实时估计和修正。实验结果表明，该方法不但能有效地消除非视距测距误差对导航解算的影响，而且能进一步提高导航解算的精度和稳定性。 相似文献
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GPS/INS组合导航非线性系统最优估计算法中,基于统计信息和假设检验理论的多渐消因子自适应滤波算法的应用前提条件是残差向量为高斯白噪声。本文针对观测异常会影响残差向量的数字特性分布,提出了一种神经网络辅助的多重渐消因子自适应SVD-UKF算法。该算法采用神经网络算法削弱观测异常对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,利用奇异值分解抑制UKF中先验协方差矩阵负定性变化,同时构造多重渐消因子对预测状态协方差阵进行调整,使得不同的滤波通道具有不同的调节能力,高效地应用于多变量复杂系统。最后利用车载实测数据进行了验证。结果表明,神经网络算法极大削弱了观测粗差对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,拓展了多重渐消因子的应用范围,使其能在观测值含有粗差的条件下自适应调节不同滤波通道,消除滤波状态中的异常,提高组合导航解的精度和可靠性。 相似文献
6.
在UKF滤波中,针对观测信息存在粗差的问题,基于预测残差构建了预测残差判别统计量。结合三段函数组成了一种新的抗差因子函数,并给出抗差UKF算法公式。该算法计算过程无需迭代,实现一步抗差,适合实时滤波估计。计算结果表明,该抗差因子函数不仅能够有效地控制含粗差观测值对滤波结果的影响,得到可靠的滤波解,而且可以提高滤波精度。 相似文献
7.
支持向量回归辅助的GPS/INS组合导航抗差自适应算法 总被引：1，自引：0，他引：1
卡尔曼滤波残差分量受到观测信息误差和动力学模型误差的双重影响,由于GPS/INS松耦合导航系统中观测值个数少于状态参数个数,导致异常检测时难以正确区分误差来源,提出一种支持向量回归辅助的组合导航抗差自适应算法。该算法克服了组合系统观测信息无冗余情况下异常检测的局限性,基于遗传算法参数寻优构建回归模型,预测次优观测值,结合整体异常检验法自主选择抗差或自适应滤波,进而调整观测值或动力学模型对导航解的贡献,进行导航预报。最后利用车载实测数据进行验证,结果表明：该算法能够对存在的异常故障智能判定,减弱观测值异常和动力学模型误差影响,保证组合导航精度,提高导航解可靠性。 相似文献
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为了削弱光纤陀螺信号中异常噪声对寻北精度的影响,在滤除高频周期噪声的基础上,提出了一种处理陀螺信号的新算法。推导了陀螺信号的抗差解公式及其误差影响函数,取观测值的中位数作为抗差初值,利用一次抗差估计求得的观测残差再用中位数法求得均方差因子,并给出了高崩溃污染率的初值辅以IGGⅢ方案迭代解算的混合算法。计算结果表明,基于可靠初值和均方差因子估值的抗差估计可以有效削弱异常干扰对陀螺的影响。 相似文献
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抗差自适应滤波算法先求解状态参数抗差解,然后根据抗差解求出的自适应因子来调节动力学模型误差对状态估计的影响。本文针对模型信息不精确和存在观测粗差的情况,提出双自适应因子滤波的思想,采用两个自适应因子分别调节动力学模型信息不精确和观测模型误差对滤波估计的影响,推导出双自适应因子滤波公式,并参考单因子计算方法给出双因子计算公式,最后通过仿真试验比较了双自适应因子滤波算法和抗差自适应滤波算法。仿真结果表明,针对观测粗差,此算法基本能够达到正常观测所得到的状态估值。对于动力学模型短时间内出现的小范围异常误差,此算法可在一定程度上削弱模型不精确对估值的影响。 相似文献
11.
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
12.
自适应抗差联邦滤波算法 总被引：3，自引：2，他引：3
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
13.
由载波相位观测值直接解算姿态能实现观测及姿态约束信息的最优利用。本文推导了基于失准角及乘性误差四元数的载波相位观测模型,分别建立了有外部角速度传感器和无外部传感器辅助下姿态参数估计的状态模型;利用自适应抗差滤波估计姿态误差,借鉴分类自适应因子的思想,分别确定模糊度和姿态误差参数的自适应因子,其中姿态自适应因子由Ratio值构造的三段函数确定。自适应抗差滤波能够充分利用约束信息和历史信息,将其融合在浮点解计算过程中,极大提高模糊度浮点解精度及其协方差的结构,在此基础上使用整数最小二乘模糊度降相关平差法(least-squares ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)方法即能快速搜索出固定解,满足实时性需求。采用实测舰载GNSS 3天线测姿算例对方法进行了验证,结果表明,基于自适应抗差滤波的观测值直接定姿方法效率高、可靠性好。 相似文献
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自适应序贯平差及其应用 总被引：2，自引：1，他引：2
基于自适应估计原理和抗差M估计原理，提出了自适应序贯平差和自适应抗差序贯平差法，给出了相应的参数估值公式。计算结果证明，自适应序贯平差能有效地控制模型参数先验信息的异常影响，平衡观测值和参数先验值在参数估计中的贡献;自适应抗差序贯平差能有效地抵制观测异常和模型参数先验信息异常扰动对平差结果的影响。 相似文献
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GNSS/INS组合导航中,姿态解算和比力转换精度是影响精度的关键因素,且GNSS观测数据存在粗差,易对组合导航系统产生影响,针对以上问题,本文设计了一种顾及姿态解算精度的组合导航抗差算法,利用罗德里格斯公式进行姿态更新和比力转换,通过引入抗差估计理论,利用观测值和预测值的差值构造抗差因子,重新设计观测量噪声矩阵.一组跑车实验验证,抗差估计可以减弱粗差对组合导航系统的影响,提高在干扰环境下的导航性能. 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
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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
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针对GNSS/INS松组合导航系统观测信息无冗余,而且观测信息可能存在异常的情形,结合自适应滤波算法和神经网络算法,提出了两种GNSS/INS抗差自适应组合导航解算方案,根据观测信息和动力学模型信息异常情况,给出了4种GNSS/INS抗差自适应滤波算法。利用实测数据进行了验证,结果表明,4种抗差自适应滤波算法在观测信息不足的情况下,不但能够抑制动力学模型扰动异常对导航解的影响,而且能够较好地抑制异常观测信息对导航解的影响。 相似文献