一种顾及有色噪声的四星座GNSS动态导航滤波算法

经典Kalman滤波要求噪声是高斯白噪声，而动态GNSS定位的观测误差和状态预测误差往往是有色噪声。本文提出一种简便的有色噪声函数模型拟合滤波算法，采用前面历元的观测残差和状态残差建立有色噪声模型，削弱有色噪声对动态导航解算的影响。采用四星座GNSS接收机观测数据进行动态导航实验，结果表明，顾及有色噪声的动态导航滤波算法比未顾及有色噪声的经典Kalman滤波算法定位精度更高，三维位置精度提升9%以上。     

一种多传感器组合导航系统的自适应分布式滤波算法北大核心CSCD

针对联邦滤波器和集中式卡尔曼滤波器在实际应用中存在的问题及组合导航中量测噪声统计特性不准确引起滤波精度下降的问题,提出利用变分贝叶斯估计和分布式估计的多传感器组合导航系统自适应分布式滤波方法。首先,基于集中式卡尔曼滤波技术,推导分布式滤波的一种表达方法,该方法具有估计最优性、故障自动隔离且对导航系统无污染的特点;然后,结合变分贝叶斯估计技术,提出自适应分布式滤波方法,对系统状态和时变的量测噪声方差进行同步实时估计;最后,采用SINS/GNSS/CNS/ADS组合导航系统进行仿真验证。仿真结果表明,本文算法能实时跟踪突变或缓变的量测噪声方差,较联邦滤波算法可有效降低量测噪声统计特性不准确给系统带来的不利影响,进而提高组合导航系统的滤波精度。     

陕西连续GPS基准站坐标时间序列分析

对陕西省GPS连续基准站2011-01-01~2013-05-30坐标时间序列进行分析,利用区域叠加滤波分离出共模误差,滤波后站坐标时间序列N、E、U方向的平均均方根分别减小69%、60%和41%。通过谱指数计算发现,空间滤波后的时间序列含有白噪声和有色噪声;利用CATS软件对各噪声分量估计发现,垂直方向噪声分量大于水平方向;空间滤波使闪烁噪声大幅减小,部分站出现随机漫步噪声。     

形态学和小波域滤波级联的杂波抑制算法研究

为保留目标的同时尽可能多地抑制图像背景杂波,在研究形态学滤波、空域平滑滤波、小波域平滑滤波以及它们级联的背景杂波抑制算法的基础上,提出形态学滤波和小波域平滑滤波级联的杂波抑制算法。该算法先对含有微弱目标和白高斯噪声的原始图像进行空域形态学滤波,然后对形态学滤波结果进行小波变换,在小波域中对各小波系数分别平滑滤波,用滤波前的小波系数减去滤波后的小波系数得到差值系数,对差值系数再进行逆小波变换。仿真测试表明,提出的算法在得到的残差图像中目标邻域信杂比(SCNR)平均增益比空域形态学滤波算法和空域平滑滤波算法等均有较明显的提高,为后续的目标检测与跟踪提供了良好的保障。     

非高斯有色噪声影响下的高斯混合滤波算法

针对GNSS/SINS紧组合定姿定位系统在非高斯有色噪声环境下直接使用高斯混合扩展卡尔曼滤波（Gaussian mixture extend Kalman filter, GMEKF）出现的随机模型失配现象,提出一种顾及非高斯有色噪声影响的GMEKF优化算法。该算法在高斯混合模型对非高斯噪声近似的基础上,通过状态扩增和量测组差对非高斯噪声序列中的有色噪声成分进行白化处理,从精化随机模型的角度改善了GMEKF算法的性能。实验结果表明,在非高斯有色噪声环境下,相比于GMEKF,该算法对随机模型建模更准确,将其用于受非高斯有色噪声影响的定姿定位场合中可进一步提高导航解算精度。     

GNSS/SINS组合导航的改进Sage-Husa自适应滤波算法

针对组合导航系统中标准Sage-Husa自适应滤波算法存在滤波发散的问题,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法。首先,对组合导航系统的线性卡尔曼滤波算法采用补偿反馈校正算法获得最优估计,并对滤波器新息向量进行简化;然后,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,该算法具有实现简单并且可以避免状态估计发散的特点;最后,进行基于该算法的GNSS/SINS组合导航实验。结果表明,该算法可以对量测噪声突变方差和缓变方差进行准确跟踪,并且量测噪声方差估计精度与变分贝叶斯滤波方法相当;当量测噪声方差变化时,相对于标准KF算法,该算法可分别提高约20%和21%的位置精度和速度精度,能有效降低未知量测噪声统计特性对组合导航系统滤波精度的影响。     

顾及时变非高斯噪声的高斯和滤波及其导航应用

高斯和滤波可利用高斯混合模型精化非高斯噪声随机模型来提高估计精度,但导航测量环境的动态性和复杂性使非高斯噪声具有时变性特征,若GMM不随之调整会导致滤波解算失真。针对该问题,本文提出一种基于位移参数自适应估计的高斯和滤波算法。首先分析GMM位移参数对非高斯噪声拟合精度的影响,然后利用位移参数自适应技术修正GMM,进而改善高斯和滤波性能。实验结果表明,当GNSS/SINS量测模型存在时变非高斯噪声时,本文算法的滤波结果较传统高斯和滤波算法的波动小,抗干扰能力强,在实际应用中可进一步改善估计精度和稳定性。     

基于相似像素选择的双边滤波图像去噪

针对双边滤波在一定程度上模糊了图像特征的缺陷,提出一种基于相似像素选择的图像双边滤波算法。该算法首先在图像中搜索所处理像素的邻域内所有相似像素(与其像素值相近的像素),然后依据相似像素占全部邻域像素比例,确定该像素为特征像素或非特征像素。对于特征像素,采用其相似像素进行双边滤波;对于非特征像素,采用全部邻域像素进行双边滤波。仿真实验表明,该算法相对一般双边滤波,能够在去除噪声的同时,更好地保持图像特征。     

一种去除图像中脉冲噪声的自适应滤波算法

针对灰度图像中的脉冲噪声滤波的问题,提出一种具有细节保护的自适应滤波算法.算法分为两步:第一步是对图像中的噪声进行识别,第二步利用噪声点周围的相关信息,对噪声点进行修复.经实验表明算法与其他算法相比,在图像的细节保护,自适应性以及噪声的消除方面具有一定的优势.     

一种改进的SAR影像斑点噪声抑制方法

合成孔径雷达(SAR)影像的应用越来越广泛,但斑点噪声很大程度上影响了SAR的应用。本文首先研究了常用斑点噪声滤波方法,在此基础上,将中值滤波与常用的Lee,Frost,Kuan滤波结合。实验结果表明,该方法在斑点噪声抑制及边缘保持上明显优于传统的滤波方法。     

轻小型无人机遥感组网飞行的高程安全监测冗余 容错算法研究

针对轻小型无人机遥感组网飞行的高程安全要求,本文设计了基于INS/GPS/气压计的多源信息冗余容错测量方案。通过分析轻小型无人机遥感组网应用时复杂多变的工作环境对可靠性与容错能力的要求,采用了联邦滤波算法进行多传感器冗余信息融合。本文分析了联邦滤波结构及算法,通过计算得出了系统容错性好以及滤波精度高的信息分配系数取值原则,并在此基础上提出一种基于故障特征信息熵的Pignistic概率转换容错信息分配方法。该算法可得到清晰准确的故障概率分布,根据此概率分布运用信息熵来确定系统故障概率,进而结合信息分配系数的取值原则得出组合测量系统各个子系统的权重比。通过算例仿真验证了不同信息分配系数主要影响子系统的估计误差和容错性能,而对联邦主滤波器的融合估计误差影响较小,说明了本文的容错信息分配方法能够为各子系统分量提供可靠的分配系数。在旋翼无人机平台上的定高悬停实验证明了该方法能将无人机高程误差减小为传统联邦滤波算法的四分之一,进一步说明了该方法能提高无人机高程安全监测系统的精度及容错性。     

顾及共模误差的四川连续GPS基准站坐标时间序列噪声分析

使用GAMIT/GLOBK软件处理四川省内23个连续GPS基准站2010～2015年数据，获取各测站的坐标时间序列，然后利用堆栈法对其进行空间滤波以剔除共模误差，通过谱指数计算和最大似然估计法（MLE）对滤波后的GPS站坐标时间序列进行噪声分析。结果表明，四川连续GPS基准站坐标时间序列N、U方向最优噪声模型为WN+FN，E方向最优噪声模型为WN+FN+RWN；空间滤波可以降低闪烁噪声，同时使一些测站显现出随机漫步噪声；根据GPS站坐标时间序列估计基准站速度时，应当顾及有色噪声的影响。     

顾及共模误差的西南极GPS坐标时间序列噪声分析

使用Bernese 5.2软件双差定位程序处理西南极区域24个GPS基准站9 a的观测资料,获得各站单日解坐标时间序列.利用主分量分析法和独立分析法对其进行空间滤波,对比分析2种方法的滤波效果,然后采用极大似然估计法分析滤波前后各站时间序列的噪声特征,建立最优噪声模型,并分析共模误差对测站速度的影响.结果表明,2种方法...     

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核自适应滤波算法在地磁秒数据干扰抑制中的研究

为解决地磁台站受干扰的问题，对不同干扰源进行相应特征与频谱分析发现，多噪声源干扰并无优势频段，并且相互叠加，呈现高度非线性。针对地磁观测信号易受轨道交通噪声、仪器自身噪声、高压直流噪声和行车脉冲噪声等干扰，提出一种能根据外部环境激励而自主调节滤波参数的非线性核自适应滤波算法。通过对实际受干扰地磁信号进行处理，验证核自适应滤波具有抑制台站常见地磁噪声的特性，可为地磁干扰抑制技术提供新方法。     

滑坡监测的自适应约束抗差滤波算法研究

在滑坡的动态监测中通常存在先验几何信息和物理信息,现有的滤波算法并不能够充分利用这些信息,为控制几何观测异常对形变参数估计的影响,提出一种利用滑坡力学状态信息的约束滤波模型.同时,利用约束方程获得有益信息,精确地确定测量的等价权,给出相应的自适应约束抗差滤波算法,并通过实例说明了带有约束的滤波算法更能提高状态参数估计的...     

城市CORS坐标时间序列噪声模型建立与分析

以GAMIT/GLOBK处理得到高精度常州CZCORS坐标时间序列,用奇异谱分析方法对其进行空间滤波,使用最大似然估计方法对剔除共性误差的坐标时间序列进行噪声特征分析,得出最优白噪声模型为“WH”,N、U分量最优有色噪声模型为“WH+FN”,E分量最优有色噪声模型为“WH+FN+RWN”。根据最优有色噪声模型估计出的CZCORS站速度场表现为东南方向整体运动的趋势,其整体位移变化值及运动方向与周围IGS站基本一致。     

中国沿海海洋站GNSS坐标时间序列噪声模型的建立与分析

选取中国沿海海洋站中与验潮室并址的22个GNSS基准站近9 a的观测资料,利用最大似然估计法分析各站时间序列的噪声特性,建立最优噪声模型;然后顾及有色噪声,利用最优噪声模型估计测站速度,并与纯白噪声模型和GLOBK获取的速度及误差进行对比分析。结果表明：1）沿海海洋站的GNSS时间序列均含有有色噪声,各分量的噪声特性不完全一致,E方向和U分量均以白噪声+闪烁噪声为主,N分量以白噪声+闪烁噪声和白噪声+一阶马尔科夫噪声+随机漫步噪声为主。2）全国沿海3个海区N、E分量的白噪声和闪烁噪声基本呈现越往南噪声越大的规律,南海海区U分量的白噪声和闪烁噪声最大。3）顾及有色噪声的速度中误差是仅考虑白噪声和GLOBK估计的速度中误差估计值的5～10倍,这种差异比内陆观测站的要大。4）在对海洋站GNSS时间序列进行速度分析时,为获取正确的速度值,应该先准确判断噪声的类型,再顾及有色噪声的影响估计测站速度。