共查询到20条相似文献，搜索用时 343 毫秒
1.
2.
冯延明 《武汉大学学报(信息科学版)》1987,(1)
监测水准网可采用一个线性动态系统——具有随机初始状态并带有随机动态干扰的状态方程和观测方程来描述,并运用卡尔曼滤波的方法进行状态估计。本文首先讨论了有关系统模型和滤波计算的实用公式,进一步考虑到卡尔曼滤波公式中对动态噪声与测量噪声所假定的完全的验前统计知识并不能精确得知的实际情况,提出了一种改进的卡尔曼滤波方法,即以方差分量估计原理为基础的自适应滤波方法。它还具有限制模型误差(包括初始状态误差),增强滤波稳定性的效用。文中最后通过对某复测水准网的实例计算和分析,初步证实了所提方法的可行性与有效性。 相似文献
3.
研究了基于地磁场的自主导航,建立了以卫星轨道动力学方程为基础的系统状态方程,并详细推导了以地磁场矢量为观测量时的观测方程.由于传统的卡尔曼滤波不能解决系统的非线性问题,因此把扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF引入到系统中;并用Matlab对基于地磁场的自主导航系统进行了仿真.仿真结果表明,UKF有更好的收敛性和... 相似文献
4.
莫愁 《测绘与空间地理信息》2023,(4):175-178
针对卡尔曼滤波用于动态周跳探测精度不高问题,本文通过将直线轨迹约束条件加入标准卡尔曼滤波方程中,从而对卡尔曼滤波方程中的预报值进行修正,来提高动态周跳探测精度。实验结果表明,加入约束后的卡尔曼滤波对于动态周跳的探测精度有相应的提高;约束卡尔曼滤波弥补了标准卡尔曼滤波不能探测连续周跳的缺陷,并且加入约束条件后的卡尔曼滤波收敛速度更快,对动态周跳探测效果有明显提高。 相似文献
5.
为进一步提高卫星导航定位精度和性能,介绍和讨论了卡尔曼滤波延时平滑方法,并建立了一种卡尔曼滤波延时平滑定位模型与算法。与经典卡尔曼滤波类似,该算法同样具有状态系统与测量系统两类方程,能够根据后续历元测量值及定位结果向前进行逆向预测与更新,从而达到对整体定位过程再次平滑的目的,更大程度地获得定位结果跟随性与平滑性之间的平衡。通过多种不同情况下的GPS实测试验,对方法的正确性和可行性进行了分析与验证。结果表明,卡尔曼滤波延时平滑定位方法能够适用于多种静态、动态导航应用领域,使输出结果更为平滑和准确,在有效提高定位精度的同时具有更强的抗多径和抗干扰性。 相似文献
6.
7.
由于AR（p）模型结构比较简单且计算比较方便，在变形分析中，目前常采用此模型建立变形模型。然而单纯的AR模型把模型参数作为定值，变形数据拟合误差及变形预测误差可能会比较大。介绍了将卡尔曼滤波引入AR模型，利用观测数据建立AR模型，即建立观测方程；以AR模型的参数为状态向量建立状态方程。从而形成动态系统的卡尔曼滤波函数模型，动态计算出AR模型的参数以便预测。此方法快速、实时，且占有较少内存，充分利用了AR模型和卡尔曼滤波二者的优点。 相似文献
8.
文中详细论述卡尔曼滤波的数学模型及其初值确定方法,引入动态测量系统应用实例,通过对数据噪音特性的分析,准确确定了卡尔曼滤波模型,利用matlab编程实现了相应功能。实例分析结果表明,卡尔曼滤波预测精度高,适用于大坝的实时监测与预报。 相似文献
9.
10.
带约束条件的自适应滤波及其在GPS定位中的应用 总被引：6，自引：0，他引：6
推导了约束状态下的卡尔曼滤波递推方程,采用不消去状态参数的方法,在卡尔曼滤波的数学模型中增加约束状态方程推导出约束状态下的卡尔曼滤波递推方程.表明采用带约束条件的滤波递推过程与一般卡尔曼滤波递推方程相似,只要对预报值及其协方差增加一项约束条件改正项即可,因此,在滤波计算上不需要做大的修改.还讨论了带约束条件的卡尔曼滤波的自适应算法,说明一般自适应滤波算法同样适用于带约束条件的滤波,因此在应用上非常便利.利用一组GPS动态定位数据中的伪距观测值进行计算分析,并以距离作为一个约束条件,结果显示约束条件对滤波结果的改善程度与约束条件和动态系统本身有关.对于一般卡尔曼滤波中因模型确定误差和动态目标突然加速而导致的滤波发散现象,如果增加约束条件的约束力较小时,同样会出现滤波结果偏离,因此,带约束条件的滤波同样需要考虑滤波的自适应性. 相似文献
11.
GPS变形监测网的动态数据处理 总被引：7，自引：0，他引：7
叙述了用卡尔曼滤波方法处理GPS变形监测网的方法。推导了在地平坐标系中的观测方程和动态方程。实际计算结果表明,卡尔曼滤波可以用于GPS变形监测网的数据处理,其滤波估值精度优于静态平差。 相似文献
12.
移动测量平台在线对准方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
针对移动测量平台难以进行有效机动并受恶劣环境的影响阻碍惯性导航系统在线对准速度和精度提高的难题,提出了一种基于EKF-KF混合动态滤波的移动测量平台在线对准方法。将系统误差方程中的水平失准角和大方位失准角进行分离,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对大方位失准角进行估计,采用Kalman滤波(KF)对水平失准角进行估计,并将方位失准角的估计误差对水平失准角的估计进行修正。仿真结果表明,EKF-KF混合动态滤波缩短了移动测量平台在线对准的估计时间,提高了失准角的估计精度。 相似文献
13.
14.
15.
《测绘文摘》2004,(2)
CH20040438 集成地质、力学信息和监测数据的滑坡动态模型=Dynamic Landsliding Model with Integration of Monitoring Information and Mechanic Information/朱建军,丁晓利,陈永奇(中南大学测绘与国土信息工程系)// 测绘学报.-2003,32(3).-261-266 首先假设边坡滑坡体为刚体,建立边坡滑坡的动态模型,由此建立卡尔曼滤波的系统方程。边坡的力学状态通过卡尔曼滤波与边坡变形观测的数据联系起来了。模型的不确定性(模型误差)是通过建立的虚拟观测方程来考 相似文献
16.
王晓晖 《测绘与空间地理信息》2016,(12)
卡尔曼滤波通过建立状态方程和观测方程来描述系统的动态过程,依据滤波增益矩阵的变化,从测量数据中定量提取有效信息,修正状态参量,利用已有的信息对动态噪声方差阵进行实时估计,从而补偿噪声对数据的影响,有效地提高数据精度。通过用Kalman滤波对郑州某地高层建筑变形监测数据的处理与预测分析,并同多项式拟合方法比较,表明Kalman滤波在处理变形监测数据时具有实时快速、精度高的特点。 相似文献
17.
18.
如何提高惯性测量的精度,是惯性测量工作者面临的主要问题。本文首先对目前惯性测量系统中采用的几种实时处理方法进行了分析和比较,提出一种改进的卡尔曼滤波算法。仿真结果表明:改进的卡尔曼滤波算法较卡尔曼滤波定位精度高。 相似文献
19.
将模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,首先将状态方程采用数据块变换的方式以得到新的状态块方程,并将量测方程表达为数据块的形式;然后将量测向量进行多层小波变换以得到新的量测向量,并结合状态块方程进行卡尔曼滤波;最后根据卡尔曼滤波结果建立多尺度分布式融合估计算法。仿真结果表明,相对于原始尺度的集中式卡尔曼滤波器及原始尺度的多尺度融合算法,本算法可明显地提高系统的滤波精度。 相似文献