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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(8)
基于预测残差分析和滤波误差估计,提出了一种新的Kalman滤波模型误差的修正方法。该方法在预测残差分析的基础上,利用观测模型误差和动力学模型误差的相互影响,基于滤波误差估计,从修正观测模型入手,有效地消除了以往历元所有观测模型误差和动力学模型误差对当前历元滤波值的影响。GPS动态导航模拟实验表明,该方法不仅有效地消除了整个Kalman滤波模型误差的影响,而且结果比较理想。 相似文献
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动态Kalman滤波模型误差的影响 总被引：4，自引：11，他引：4
动态Kalman滤波模型误差的影响与静态平差模型误差影响不同。它包括观测异常误差影响和动力学模型异常的影响。本文分别讨论了观测异常误差和动力学模型异常误差对当前历元滤波结果的影响及对后续历元滤波结果的影响;构建了异常误差影响表达式,并对各类异常误差的检测方法进行了分析。 相似文献
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多源导航信息融合过程中,观测模型和动力学模型随时间和空间变化复杂,高精度的动态载体导航与定位需要观测模型和动力学模型具有准实时或实时修正的能力。针对包含观测模型误差以及动力学模型误差的滤波系统,提出了一种基于信息滤波的弹性自适应滤波算法。所提算法以不含模型误差的标准信息滤波器为主滤波器,分别构造了观测函数模型及动力学函数模型误差补偿滤波器,对两类模型误差进行补偿。所提方法强调模型补偿项的弹性自适应估计和状态参数的弹性组合,提高了时变模型误差估计的稳定性。半物理仿真实验结果表明,基于函数模型补偿的弹性自适应滤波算法可以有效地估计观测模型和载体动力学模型误差项,水下拖体的三维位置偏差在0.2 m以内,两类模型误差的影响基本消除,明显提高了载体动态参数的估计精度。 相似文献
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光纤陀螺随机漂移误差是影响航空矢量重力测量系统姿态解算精度的关键因素。建立模型并在输出中对其补偿是抑制该项误差的有效方法。针对传统ARMA模型只能对平稳随机漂移误差建模,且模型无法满足实时滤波需求的问题,本文引入适用于非平稳随机漂移误差的ARIMA模型,同时给出详细的建模过程,并提出采用实时平均算法消除原始采样序列中常值分量的思路,实现了随机漂移误差的实时Kalman滤波估计。基于本文所提出的模型和实时滤波算法,对光纤陀螺实测数据进行分析,结果表明处理后信号中随机漂移误差的方差减小了46.5%。Allan方差分析结果表明,滤波后角度随机游走系数和角速率随机游走系数分别降低了约50%和40%。本文的结果说明ARIMA模型能够准确描述陀螺的非平稳随机漂移误差。基于实时平均算法的Kalman滤波可实现随机漂移误差的在线估计,有望提高航空矢量重力测量系统的姿态解算精度。 相似文献
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自适应抗差滤波理论及应用的主要进展 总被引：17，自引：0，他引：17
近十年来,中国学者建立了一种用于动态导航定位的新自适应抗差滤波理论,该理论应用抗差估计原理抵制观测异常误差的影响,构造自适应因子控制动力学模型误差的影响。本文旨在归纳、总结自适应抗差滤波理论与应用的主要进展。首先介绍自适应抗差滤波的原理;随后给出四种自适应因子模型,包括三段函数模型、两段函数模型、指数函数模型以及选权函数模型;陈列了4种误差学习统计量,包括状态不符值统计量、预测残差统计量、方差分量比统计量以及速度统计量;将新的自适应抗差滤波理论与标准Kalman滤波以及其他自适应滤波理论进行了比较与分析;最后利用两个实际算例展示了自适应抗差滤波在导航中的成功应用。 相似文献
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各向异性组合滤波法反演陆地水储量变化 总被引：2，自引：1，他引：1
地球时变重力场模型反演陆地水储量变化已为全球气候变化研究作出巨大贡献,考虑到时变重力场模型球谐系数中存在相关性,其高阶次项具有较大的误差,需采用最优的滤波方法进行空间平滑。本文提出一种新的各向异性组合滤波方法,其基本思想是将改进的高斯滤波法与均方根(root mean square,RMS)滤波法组合,即对球谐系数的低阶次采用改进的高斯滤波法,而高阶次采用RMS滤波法。首先分析了最新的GRACE RL05系列时变重力场模型系数误差特性,基于全球水储量变化反演结果,分析比较了高斯滤波、改进的高斯滤波、RMS滤波和DDK滤波与本文提出的组合滤波法的有效性及精度,并利用模型结果进行了验证,计算结果表明,组合滤波法的中误差最小。研究结果表明,本文提出的组合法相比于先前的滤波方法,可有效地过滤高阶次的噪声,消除南北条带误差,同时减少信号泄漏,提高信噪比,保留更多有效的地球物理信号,进而提高反演精度。 相似文献
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基于卫星加速度恢复地球重力场的去相关滤波法 总被引：3，自引：0，他引：3
基于加速度法恢复地球重力场时,卫星加速度是由卫星轨道数值微分得到,而数值微分会放大高频误差,进而降低了重力场解算结果的精度.针对数值微分导出的加速度误差具有有色噪声的特性,提出利用去相关算法构造白化滤波器对加速度有色噪声进行滤波处理,并根据去相关的基本原理分别构造了基于三点差分和ARMA模型的白化滤波器.采用不同噪声背景的CHAMP卫星模拟轨道数据进行解算,结果表明:基于去相关滤波解算的重力场模型精度均要比等权解算的重力场模型精度高,初步验证了去相关滤波方法的有效性. 相似文献
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神经网络辅助的GPS/INS组合导航故障检测算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对GPS/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故障的情形,提出一种神经网络辅助的组合导航故障检测算法。该算法克服了基于模型的故障检测算法受模型误差影响的局限性;能够自动地对观测信息进行故障的检测、定位和剔除;能够基于故障检测后可靠的观测信息进一步调整动力学模型信息对导航解的贡献;能够在GPS失锁时,较好地进行导航预报。最后利用车载实测数据进行验证,结果表明该算法能够很好地从模型误差中分离出观测信息含有的故障信息,降低了故障检测算法存在的虚警率,避免故障信息对导航解的影响;且GPS失锁时,神经网络的预报输出在一定程度上能够进一步提高导航解的精度。 相似文献
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顾及动力学模型误差影响的GPS/INS组合导航自适应滤波算法 总被引：1，自引：1，他引：0
在顾及动力学模型随机误差的情况下,设计了一种GPS/INS自适应滤波算法.针对BP神经网络存在的训练速度慢、易陷入局部极小值等问题,对神经网络学习算法进行了改进.利用神经网络进一步减小系统误差对导航解的影响,给出了顾及动力学模型随机误差和系统误差的GPS/INS自适应滤波算法,并利用实测数据验证了算法的有效性. 相似文献
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一种基于Bancroft算法的GPS动态抗差自适应滤波 总被引：3，自引：0，他引：3
基于抗差自适应滤波的思想，结合非线性Bancroft算法的特点，提出了一种基于Bancroft算法的GPS动态抗差自适应滤波。计算表明，该算法不仅在一定程度上减弱了由于线性化忽略高次项对导航解的影响，而且再次证实抗差自适应滤波在控制扰动异常的有效性和合理性。 相似文献
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水下重力异常相关极值匹配算法 总被引：2，自引：1，他引：1
重力辅助惯性导航是利用地球物理特征信息——重力来修正水下潜器惯性导航误差,其关键技术是匹配算法。基于平均平方差最小准则构造差分降权相关目标函数模型,针对受干扰误差随机影响,基于目标函数模型搜索得到的多个有效位置,均有可能以不同概率密度源于正确位置这一问题,提出概率数据关联滤波重力匹配算法,与最近邻法相比,该算法确定的航迹更接近于真实位置,提高算法的可靠性与抗干扰性;分析探讨序列采样间隔对匹配精度的影响。通过试验区仿真匹配,结果表明,当选择适当的采样间隔与采样长度,该算法能有效修正导航误差。 相似文献
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Measurements consistency-based Receiver Autonomous Integrity Monitoring (RAIM) is the main technique for monitoring the integrity of global satellite navigation systems at the user-level. Existing RAIM algorithms utilize two tests, in the position domain a test for RAIM availability and in the measurement domain a test for failure detection. These tests involve the computation of three parameters: test statistic, decision threshold, and protection level. The test statistic is based on the actual measurements in the form of the sum of the squared errors (SSE). The decision threshold is chosen on the basis of the statistical characteristics of the SSE including the assumption that the errors are normally distributed. However, in practice residual, error distributions exhibit heavier tails than predicted by the Gaussian model. Therefore, this paper challenges the normality assumption of the residual navigation errors in three ways. First, real data are used to assess its impact on the traditional RAIM algorithm. Second, extreme value theory is applied to the tails, and the generalized extreme value (GEV) distribution is derived to capture residual navigation errors. Third, the performance of the traditional RAIM approach is compared with that employing the GEV distribution. The results demonstrate that the GEV model is a more accurate representation of the distribution of residual navigation errors than the conventional Gaussian model and should be used in the development of integrity monitoring algorithms. 相似文献
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基于小波阈值消噪自适应滤波的GPS/INS组合导航 总被引：9，自引：2，他引：9
惯导系统中惯性元件误差是影响惯性导航及其组合导航精度的重要因素.在GPS/INS组合导航自适应滤波的基础之上,提出利用小波进行阈值消噪以提高组合导航精度.首先对惯性元件输出信号进行频谱分析,确定相应的多分辨分析尺度以及不同尺度下对高频系数采取的相应措施.对噪声占主要成分的尺度将其高频系数全部置零,对噪声和有用信号共同占有的尺度将其高频系数作阈值处理.利用实测数据进行验证,结果表明这种方法能够有效地削弱惯性元件误差的影响,提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性. 相似文献