动态EIV模型及其总体卡尔曼滤波方法

针对求解动态EIV模型时未考虑状态方程中状态转移矩阵误差的问题,本文建立了一种能够同时顾及状态方程和观测方程中各量误差的动态EIV模型。推导了针对该动态EIV模型的总体卡尔曼滤波方法及其近似精度评定公式。对比分析了本文总体卡尔曼滤波方法与已有总体卡尔曼滤波方法及总体最小二乘方法的异同。算例结果表明,本文方法统计上要优于标准卡尔曼滤波方法和已有的总体卡尔曼滤波方法。     

附有直线约束条件的卡尔曼滤波周跳探测方法

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。     

附有道路信息约束的自适应卡尔曼滤波在车载导航中的应用

基于车辆"当前"统计模型,利用白适应卡尔曼滤波对车载GPS动态数据进行了处理.将制约车辆运动的道路信息引入模型中,作为约束条件引入卡尔曼滤波方程.其思路是在原有滤波的基础上,利用道路信息约束条件对滤波方程中的一步预测值进行修正,以提高滤波结果的精度.实验结果表明,该算法具有实用意义.     

EKF/UKF在基于地磁场的卫星自主定轨中的应用比较

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有更好的收敛性和稳定性。     

GPS变形监测网的动态数据处理

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。     

EKF/UKF在基于地磁场的卫星自主定轨中的应用比较

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...     

改进的卡尔曼灰色模型在隧道沉降预测中的应用

为提高地表沉降预测精度,针对灰色预测模型(GM(1,1))易受随机干扰影响致使预测精度不高的问题,建立了基于卡尔曼滤波的灰色理论预测模型。考虑到沉降量受到温度和时间因素影响较大的特点,将地表的沉降看作时间、温度的相关函数来建立卡尔曼滤波模型,并利用迭代滤波理论和LevenbergMarquardt优化滤波,构建改进的卡尔曼滤波模型。改进的卡尔曼滤波模型与灰色模型相结合,应用于地表沉降预测中,并将改进的卡尔曼滤波灰色模型预测结果与卡尔曼滤波灰色模型的预测结果进行对比。实例计算表明,使用改进的卡尔曼滤波对消除检测数据扰动误差后的数据进行灰色模型预测的精度相比于单纯灰色预测的预测精度更高。     

带约束的自适应抗差整体最小二乘滤波

针对目前新型的高铁轨道变形监测实施过程中出现的各种复杂问题,该文提出并推导了带约束的自适应抗差整体最小二乘滤波算法,以旋转矩阵的各个元素作为状态参数,将旋转矩阵的单位正交性作为参数的约束条件,位置解算精度比卡尔曼滤波提高了约29%。实验表明,此算法比传统方法更适用于高铁轨道变形监测这一应用场景。同时,此算法可以应用到任何需要考虑观测方程中的粗差和系数矩阵中的随机误差、动态模型的偏差且状态参数有任意约束的情形,包括其他测量、定位与导航场景。     

抗差估计在多站多星卡尔曼滤波精密定轨中的应用

针对在多站多星卡尔曼滤波定轨中,粗差探测判断标准选择不合适时会影响卡尔曼滤波解精度的问题,采用放宽粗差探测阈值并在滤波阶段采用抗差估计的方法来控制滤波的精度。利用IGS站和BD站的观测数据,分别计算了GPS、BD卫星单天弧度的定轨结果,并与IGS精密星历、武大精密星历作比较。结果表明,利用抗差卡尔曼滤波方法轨道精度得到了提高。     

卡尔曼滤波地形反演算法的系统方程建模

利用重力梯度反演局部地形可获取较高的反演精度。传统地形反演算法以大尺度离线反演为主,不便于算法移植和与其他系统的组合。研究了利用卡尔曼滤波对潜艇周围局部地形进行反演的方法。重点在地形坡度理论基础上对卡尔曼滤波系统误差方程建模,介绍了详细的推导过程。仿真结果证实了该误差模型的有效性。     

基于EKF和自适应抗差滤波的星载GPS定轨方法

针对在星载GPS卫星定轨中由于卫星动力学模型误差和不可避免的观测异常严重影响定轨精度的问题,通过采用适当的自适应控制因子和应用抗差估计原理,构造自适应抗差扩展卡尔曼滤波(RAEKF)来实现星载GPS卫星定轨。实测计算表明,自适应抗差扩展卡尔曼滤波对观测误差和状态扰动有一定的抵制能力,与一般扩展卡尔曼滤波相比提高了精度,证明其理论的可行性。     

星载GPS地球静止轨道卫星自主定轨的新算法

针对地球静止轨道卫星的特点，提出了一种自主定轨的新算法——积分滤波算法，即利用Kalman滤波进行动力学模型数值积分与GPS定轨的有效融合。讨论了该算法的基本过程及其中Kalman滤波的数学模型和重要参数。最后给出了仿真实验过程和结果，证明了该算法的可行性。     

自适应滤波在LEO星载GPS实时定轨中的应用

针对低轨卫星LEO星载GPS实时定轨中存在的问题,提出了以单点定位结果为观测值,采用自适应卡尔曼滤波(AKF)方法进行动力平滑来实现LEO星载GPS实时动力法定轨。采用2004-03-29~31日的GRACE-A卫星实测数据进行了实时定轨计算,并分析了自适应因子、噪声补偿方差、GPS信号中断对自适应定轨的影响。通过计算分析发现,采用AKF进行LEO星载GPS实时定轨可有效解决采用EKF噪声补偿方差难以确定的难题。同时还发现,采用AKF进行LEO星载GPS实时定轨具有较强的稳定性。     

将GPS广播星历算法作为低轨卫星动力学模型的综合定轨方法

根据GPS广播星历算法的预报特性和自适应抗差滤波原理,提出了一种将GPS广播星历算法作为低轨卫星动力学模型的自适应抗差滤波综合定轨方法。计算结果表明,所提出的自适应抗差滤波综合定轨方法不仅充分利用了几何观测信息,而且通过自适应因子合理地控制了不可靠的广播星历预报信息对滤波解的贡献,有效地保证了定轨的精度和可靠性。     

静止轨道共位卫星相对轨道确定

静止轨道共位卫星相对轨道的确定,对于多星共位任务是十分重要的。根据静止轨道的特性,推导了标准静止轨道定点经度坐标系下共位卫星的相对运动状态方程,提出了采用微波测距和比相测角法获取多颗共位卫星星间测量信息;利用自适应Kalman滤波进行了相对轨道估计。仿真结果表明,利用该算法能够获得较理想的相对位置精度,且自适应滤波解好于标准滤波解。     

基于全球导航卫星系统的高轨卫星定轨理论研究及仿真实现

由于地基定轨系统的局限性,提出基于全球导航卫星系统(GNSS)的高轨卫星定轨方法,并设计实现了高轨卫星天基定轨仿真软件。结合高轨卫星天基定轨的特点和GNSS的建设现状,研究卫星可见性算法和星间观测模型,综合轨道积分和Kalman滤波方法的优点,提出确定高轨卫星轨道的积分滤波方法。仿真结果表明基于GNSS完成天基定轨增加了卫星的观测量,提高了定轨精度。最后在理论研究的基础上,自主开发了集STK、Matlab和Visual C++为一体的高轨卫星天基定轨仿真平台。为北斗系统应用于高轨卫星天基定轨提供了理论上的参考依据和模拟工具。     

基于星间测距的导航星座自主定轨研究

导航星座的自主定轨是提高其生存能力的重要方面,利用星间测量信息可以实现星座的自主定轨。提出了一种利用改进的Kalman滤波融合动力学信息和星间测距信息,并实时修正积分初值的自主定轨算法。采用IGS精密星历仿真星间测量值,运算结果表明该算法能获得较高的定轨精度。     

不同观测技术的Jason-2卫星精密定轨评估

针对GPS、SLR和DORIS三种不同手段的各自定轨精度问题,本文基于不同的轨道评估方法进行了深入分析。以JASON-2卫星为例,分析了姿态模型误差及其对定轨精度的影响,分别讨论了GPS、SLR和DORIS的定轨策略和定轨精度,并基于轨道评估结果进行了轨道叠加。基于实测数据进行了试验,试验结果表明,JASON-2卫星姿态模型误差对DORIS、GPS和SLR轨道影响分别为0.040、0.036和0.033m;DORIS定轨结果优于GPS和SLR,SLR定轨精度最差;基于SLR验证和轨道重叠结果加权,对GPS、SLR和DORIS轨道进行轨道叠加,其精度一致,通过与JPL轨道比较,其径向精度为2cm。     

SWARM卫星简化动力学厘米级精密定轨

联合星载GPS双频观测值与简化的动力学模型,在卫星运动方程中引入适当的伪随机脉冲参数,对SWARM卫星进行精密定轨。采用星载GPS相位观测值残差、重叠轨道以及与外部轨道对比等3种方法对SWARM卫星简化动力学定轨结果进行检核。结果表明:SWARM星载GPS相位观测值残差RMS为7~10mm;径向、切向以及法向6h重叠轨道差值RMS均在1cm左右,3个方向均无明显的系统误差。通过与欧空局(ESA)发布的精密轨道进行对比分析,径向轨道差值RMS为2~5cm,切向轨道差值RMS为2~5cm,法向轨道差值RMS为2~4cm,3D轨道差值RMS为4~7cm;SWARM-B定轨精度优于SWARM-A与SWARM-C。因此,采用简化动力学法与本文提供的定轨策略进行SWARM卫星精密定轨是切实可行的,定轨结果良好且稳定,定轨精度达到厘米级。