扩展卡尔曼滤波与采样卡尔曼滤波性能比较   总被引：3，自引：0，他引：3  

毛克诚  孙付平 《海洋测绘》2006,26(5):4-6

详细研究了卡尔曼滤波在非线性系统中的应用,在分析扩展卡尔曼滤波理论的基础上,指出了其在非线性系统应用中的缺陷,阐述了采样卡尔曼滤波(UKF)思想,通过事例和仿真说明了这种新型卡尔曼滤波理论的优越性能。  相似文献   

多模式卡尔曼滤波对机动目标的跟踪     

曲爱华  姚治国 《海洋技术学报》1991,10(1):31-35

本文提出了一种用正交基阵对机动目标进行跟踪的新方法,它通过直接对时延估计进行滤波处理,使跟踪精度有了较大的提高.同时采用多模式方法,实现了对机动目标的跟踪.增益计算的指数近似,简化了滤波器的计算,提高了计算速度。  相似文献   

GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用     

高雅萍  冯晓亮 《海洋测绘》2006,26(4):36-38

介绍了卡尔曼滤波的基本原理,针对常规GPS变形监测数据处理中存在着不连续、非实时的缺点,结合卡尔曼滤波的特点,运用三峡实测数据对GPS变形监测动态数据处理中卡尔曼滤波的应用进行研究。并采用各点点位位移速度图对所建立的函数模型进行验证,同时对状态方程的建立及初始值的选取进行分析总结。  相似文献   

TIGGE降雨信息在柴河流域洪水预报中可利用性评估          下载免费PDF全文

刘硕  王国利  张琳 《水文》2018,38(5):17-22

基于全球多模式集合预报(TIGGE)资料,以柴河流域为研究区域,采用TS评分、Brier评分和Talagrand分布等方法对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)、美国国家环境中心(NCEP)和英国气象局(UKMO)三个中心集合预报的6h、12h、24h短期降雨量进行定量评估和对比,并分别以实测降雨和NCEP预报降雨驱动新安江模型模拟洪水过程,据此探讨了集合降雨预报的可利用性。得到两个重要结论:ECMWF、NCEP和UKMO对低雨量级降雨的预报效果较好,各雨量级的预报效果有随预见期增长而增加的趋势,且普遍存在空报率较高、漏报率偏低的情况;集合降雨预报信息可应用于新安江模型进行洪水预报,并能够有效的延长洪水预报的预见期。研究成果可在适当条件下推广应用至其它流域的洪水预报作业中。  相似文献   

河流集合预报方法在洮河流域径流预报中的应用研究     

宿强  王毓森 《地下水》2018,(5):181-182

为研究洮河流域径流预报,根据河流集合预报方法,利用红旗水文站实时监测资料,基于中国洪水预报系统开发的三水源蓄满产流、滞后演算和马斯京根模块构建全流域洪水预报模型,并应用该模型分析预测红旗水文站径流及其概率分布统计。结果表明:径流拟合过程拟合较好,取得了较好的预报效果,模型满足河流集合预报应用的条件,结论可为洮河流域水资源开发利用、防汛保安提供参考依据。  相似文献   

北斗三频中长基线差分定位性能研究          下载免费PDF全文

于文浩  张云  韩彦岭  杨树瑚 《全球定位系统》2018,43(4):102-109

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   

改善单基站CORS RTK测量精度的自适应卡尔曼滤波算法          下载免费PDF全文

陈长坤  余学祥  石长伟  肖明  苏迪 《全球定位系统》2018,43(3):56

针对单基站CORS RTK在矿山开采沉陷地表移动变形监测中测量精度偏低的问题,构建基于方差分量估计原理的自适应卡尔曼滤波算法,以CORS RTK在各历元采集的平面坐标与正常高为基础,利用CORS RTK实测数据并对比分析四等水准测量成果,分析得出滤波后的CORS RTK测量精度得到了较大的提高,并满足矿山开采沉陷地表移动变形监测的精度要求。   相似文献   

自适应渐消卡尔曼滤波及其在SINS初始对准中的应用          下载免费PDF全文

郭士荦  吴苗  许江宁  李京书 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(11):1667

卡尔曼滤波常常被用于惯性导航系统初始对准算法,其使用前提是对系统状态进行建模,从而得到比较准确的系统噪声和观测噪声统计特性。在模型失配和观测噪声干扰的情况下,常规卡尔曼滤波会出现精度下降甚至发散,从而影响初始对准精度。针对这一问题,提出了一种新型渐消卡尔曼滤波算法,引入了多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,设计了基于新息向量统计特性的滤波状态χ2检验条件,使渐消因子的引入时机更加合理,算法的自适应性得到增强。将改进的卡尔曼滤波算法应用到惯性导航系统的初始对准问题中,仿真试验和实测数据试验结果表明,与常规渐消因子滤波算法相比,新算法可以有效提高滤波精度及鲁棒性。  相似文献   

改进的GOTURN算法     

《测绘科学技术学报》2018,(6)

随着基于深度学习的算法在计算机视觉领域中的应用不断拓展,GOTURN(Generic Object Tracking Using Regression Networks)算法是第1个满足目标跟踪实时性要求的深度学习算法(达到100 fps),但是该算法的跟踪精度有待提高。针对此问题,采用基于运动估计的卡尔曼滤波算法与基于卷积神经网络的深度学习算法相结合的方法,将卡尔曼滤波算法融入GOTURN算法进行目标跟踪。为了验证该算法的有效性,在ILSVRC2014数据集和ALOV300++数据集中进行了训练和评估。实验结果表明,该算法不仅能够满足目标跟踪的实时性要求,而且能够提高线性系统的跟踪精度。  相似文献   

基于CMIP6模式的黄河上游地区未来气温模拟预估     

李纯  姜彤  王艳君  缪丽娟  李溯源  陈梓延  吕嫣冉 《冰川冻土》2022,44(1):171-178

利用第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）提供的5个气候模式,并结合基于地面气象站的CN05.1气象资料,评估了CMIP6模式对黄河上游地区1961—2014年气温变化的模拟能力。基于7个共享社会经济路径及代表性浓度路径（SSP-RCP）组合情景,结合多模式集合平均预估了2015—2100年黄河上游地区年均气温和季平均气温的时空变化规律。结果表明：多模式集合平均能较好地模拟黄河上游地区历史平均气温的空间分布格局与年变化。7个未来情景一致表明,2015—2100年黄河上游地区年平均气温呈现波动上升趋势［0.03～0.82 ℃?（10a）^-1］。其中,低辐射强迫情景下（SSP1-1.9、SSP1-2.6及SSP4-3.4）气温先呈现增加趋势,21世纪中期到达增幅峰值,之后增温呈现放缓趋势;而中、高辐射强迫情景下（SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP4-6.0及SSP5-8.5）气温表现为持续上升态势。空间上,未来气温增幅显著的区域位于黄河上游西部地区;时间上,呈现夏季增温快,春季增温慢。四季增温的空间分布呈现出一致特征,表现为西部增温强于东部,北部增温强于南部。研究结果可为黄河流域水资源管理及气候变化的适应性研究提供科学依据。  相似文献