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81.
无味卡尔曼滤波(UKF)是一种通过采样来近似非线性分布,从而对非线性问题进行次优估计的滤波方法。利用实时观测得到的重力异常以及航行区域参考重力异常图,可以建立基于重力异常的UKF滤波匹配导航算法,以此校正惯性导航系统的漂移误差。针对选取与UT变换相同权系数来求取预测观测值而可能导致求得的预测观测值为伪观测值的问题,提出了利用关联概率密度函数对采样观测值进行加权的重力异常UKF滤波匹配导航算法。通过对某实验区域的实验进行计算分析,结果表明,基于关联概率密度加权重力异常UKF滤波算法能够克服传统加权预测观测值带来伪观测信息的问题,将惯性导航系统经纬向漂移误差降低至1.1 n mile以内,均优干传统加权算法和纯惯性导航系统的定位精度。 相似文献
82.
由陆面信息系统 (Land Information System, 简称LIS) 通过NOAH陆面过程模型使用集合卡尔曼滤波开展AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System) 土壤湿度同化试验,得到2003年中国区域垂直深度为4层、水平空间分辨率为0.25°×0.25°的土壤湿度试验数据。使用农业气象观测站土壤相对湿度和国家生态系统野外科学观测研究站土壤体积含水量对试验结果进行检验,结果表明:同化过程整体上提高了陆面模型的模拟精度,草地生态系统模拟精度高于作物和森林生态系统;有效的同化过程依赖于AMSR-E土壤湿度的准确性;模拟出的土壤湿度空间分布特征与实际相符。同化试验得到的时空相对连续且精度相对准确的土壤湿度数据是气候变化和干旱监测的重要数据基础。 相似文献
83.
通过模拟长达100天的星载GPS伪距观测资料,进行卡尔曼滤波定轨仿真计算．重点研究：1)采用简化的动力学模型与简化状态转移矩阵,是否保证滤波的长期稳定性；2)模型误差矩阵Q的选取对滤波定轨精度的影响；3)与事后最小二乘批处理相比较,在简化模型下自主定轨的精度．同时给出了相应的结论． 相似文献
84.
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
85.
86.
为了提高城市遮挡环境下GPS较长时间(60s)无法单独定位情况下GPS/INS组合定位定姿精度,研究了扩展卡尔曼滤波及其RTS(Rauch Tung Striebel)平滑算法;同时给出了基于ψ角惯导误差模型的GPS/INS组合系统状态方程和基于位置、速度更新的量测方程。实验中模拟GPS信号失锁60s,应用RTS后处理算法进行了GPS/INS组合数据处理。结果表明,扩展卡尔曼滤波EKF平滑算法可以有效地提高城市遮挡环境下GPS/INS组合定位定姿精度,特别是对GPS失锁的情况。从而很大程度上降低对高成本惯导的依赖。 相似文献
87.
风暴尺度天气下利用集合卡尔曼滤波模拟多普勒雷达资料同化试验I.不考虑模式误差的情形 总被引：11，自引：8，他引：3
本文在假定模式无偏差的情况下, 利用一次风暴过程的模拟多普勒雷达资料进行一系列风暴天气尺度的集合卡尔曼滤波资料同化试验, 检验集合卡尔曼滤波在风暴天气尺度资料同化方面的效果, 并验证各集合卡尔曼滤波参数对同化效果的影响。试验结果表明, 集合卡尔曼滤波能有效地应用于风暴尺度的资料同化; 40个集合成员以及6 km的局地化尺度能较好地滤除采样误差造成的虚假相关, 同时可以将观测信息传递到无观测的模式格点; 利用背景场加上空间平滑的高斯型随机扰动生成初始成员的方式较未经过平滑的方式有更好的分析效果; 背景场扰动方法能够提高样本的离散度; 只同化反射率的同化试验表明, 反射率的同化效果较明显, 也证明了集合卡尔曼滤波在非常规资料同化中的作用; 增加径向风资料同化的效果优于只进行反射率同化的结果。 相似文献
88.
风暴尺度天气下利用集合卡尔曼滤波模拟多普勒雷达资料同化试验Ⅰ.不考虑模式误差的情形 总被引：3，自引：2，他引：1
本文在假定模式无偏差的情况下,利用一次风暴过程的模拟多普勒雷达资料进行一系列风暴天气尺度的集合卡尔曼滤波资料同化试验,检验集合卡尔曼滤波在风暴天气尺度资料同化方面的效果,并验证各集合卡尔曼滤波参数对同化效果的影响。试验结果表明,集合卡尔曼滤波能有效地应用于风暴尺度的资料同化;40个集合成员以及6km的局地化尺度能较好地滤除采样误差造成的虚假相关,同时可以将观测信息传递到无观测的模式格点;利用背景场加上空间平滑的高斯型随机扰动生成初始成员的方式较未经过平滑的方式有更好的分析效果;背景场扰动方法能够提高样本的离散度;只同化反射率的同化试验表明,反射率的同化效果较明显,也证明了集合卡尔曼滤波在非常规资料同化中的作用;增加径向风资料同化的效果优于只进行反射率同化的结果。 相似文献
89.
卡尔曼滤波法在西峰雷达估测降水中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
应用卡尔曼滤波校准法,利用地面自动雨量计的降水量值,对庆阳市2007年7月和9月2次降水过程中的2个雨量较明显时段的雷达估测值进行了校准分析,并与雨量计测量的雨量值进行了误差比较分析。结果显示：混合降水过程的校准效果要优于均匀降水过程。校准后,混合降水过程的相对误差从166.4%下降到了7.6%,均匀降水过程的相对误差从284.3%下降到了56.9%。由此可以看出卡尔曼滤波校准法能有效消除雷达估测降水过程中的各种随机噪声,并能提高雷达定量估算区域降水量的精度,同时还较好地保留了雷达探测降水的精细结构。 相似文献
90.
为分析单、双频手机在单点定位和动态导航中的差异,本文对单、双频手机观测卫星数、信噪比、静态/动态定位中原始观测值/卡尔曼滤波值进行了对比和分析。试验结果表明,在静态无遮挡的试验条件下,小米MI8双频手机原始观测值较OPPO Reno单频手机定位误差均值减小了1.70 m且能观测到更多的卫星数,进行卡尔曼滤波处理后,单频手机较双频手机而言精度提升更多,两者最终精度相当。而在动态有遮挡的试验条件下,双频较单频定位误差均值减小了5.24 m,进行卡尔曼滤波处理后,两者精度均有明显改善,双频相对单频误差均值减小了0.87 m。 相似文献