自适应Kalman滤波在地表沉降观测中的应用

地下采煤引起的地表沉陷是一个时间和空间的过程,据此提出了观测站动态数据处理模型Kalman滤波和自适应Kalman滤波,通过实例验证了自适应Kalman滤波比普通Kalman滤波在观测站数据滤波和预测中具有优越性。     

利用部分状态不符值构造的自适应因子在GPS/INS紧组合导航中的应用

提出了一种通过部分状态不符值来构造自适应因子的方法。实测算例结果表明,当观测无异常时,由预测残差构造的自适应因子和由部分状态不符值构造的自适应因子都能够较好地抑制动态模型误差的影响,相比于标准Kalman滤波精度都有所提高,并且这两种自适应滤波的精度相当;但是当观测存在异常时,由预测残差构造的自适应因子不能分辨模型误差和观测误差,而由部分状态不符值构造的自适应因子能够抵制观测异常的影响,因此,滤波结果优于由预测残差构造的自适应因子的滤波结果。     

自适应抗差滤波理论及应用的主要进展

近十年来,中国学者建立了一种用于动态导航定位的新自适应抗差滤波理论,该理论应用抗差估计原理抵制观测异常误差的影响,构造自适应因子控制动力学模型误差的影响。本文旨在归纳、总结自适应抗差滤波理论与应用的主要进展。首先介绍自适应抗差滤波的原理;随后给出四种自适应因子模型,包括三段函数模型、两段函数模型、指数函数模型以及选权函数模型;陈列了4种误差学习统计量,包括状态不符值统计量、预测残差统计量、方差分量比统计量以及速度统计量;将新的自适应抗差滤波理论与标准Kalman滤波以及其他自适应滤波理论进行了比较与分析;最后利用两个实际算例展示了自适应抗差滤波在导航中的成功应用。     

自适应卡尔曼滤波在建筑物变形监测中的应用

卡尔曼滤波由于能够实时快速地处理大量的变形数据,并能够预测下一时刻的变化状态等特点,被广泛应用于多个领域的动态数据处理。本文论述了方差补偿自适应卡尔曼滤波模型,将自适应卡尔曼滤波模型应用到光纤光栅动态变形监测上,基于MATLAB编程实现模型的建立并运用该模型对建筑物变形进行分析与预测,取得了较好的效果,证实了方差补偿自适应卡尔曼滤波在滤波和预测方面的可行性。     

基于衰减因子的虚拟应答器信息融合方法研究

针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性.      

GPS动态定位中自适应卡尔曼滤波方法的应用研究

采用描述机动载体运动的“当前”统计模型,直接从GPS接收机输出的定位结果入手,建立一种GPS动态定位自适应卡尔曼滤波模型,提出一种改进的自适应滤波算法,对GPS动态定位数据进行滤波。实验结果表明该模型简单,实时性好,滤波后的定位精度得到了提高。     

基于自适应 Kalman 滤波的边坡变形预测研究

研究Kalman滤波和自适应Kalman滤波算法,结合边坡监测点的运动模型将其应用于边坡变形监测动态数据变形预测。利用小湾水电站二号山梁高边坡GPS监测数据进行实验研究。结果表明,自适应Kalman滤波在边坡三维形变预测及变形速率估算方面有很好的预测结果。     

函数模型误差弹性自适应滤波修正

多源导航信息融合过程中,观测模型和动力学模型随时间和空间变化复杂,高精度的动态载体导航与定位需要观测模型和动力学模型具有准实时或实时修正的能力。针对包含观测模型误差以及动力学模型误差的滤波系统,提出了一种基于信息滤波的弹性自适应滤波算法。所提算法以不含模型误差的标准信息滤波器为主滤波器,分别构造了观测函数模型及动力学函数模型误差补偿滤波器,对两类模型误差进行补偿。所提方法强调模型补偿项的弹性自适应估计和状态参数的弹性组合,提高了时变模型误差估计的稳定性。半物理仿真实验结果表明,基于函数模型补偿的弹性自适应滤波算法可以有效地估计观测模型和载体动力学模型误差项,水下拖体的三维位置偏差在0.2 m以内,两类模型误差的影响基本消除,明显提高了载体动态参数的估计精度。     

改进的Sage—Husa自适应滤波在GPS动态导航定位中的应用

本文利用Kalman滤波方法对动态测量进行数据处理,由于高动态的GPS测量,不易确定系统动态噪声和观测噪声.同时标准的Kalman滤波在应用过程中由于状态模型确定的误差存在,滤波效果不佳.因此本文结合动态导航的实时性和高动态性,建立了动态导航系统中滤波状态方程和观测方程,采用改进的Sage-Husa自适应滤波对来进行实时定位数据处理,利用已有测量数据进行了实例分析.改进的Sage-Husa自适应滤波在计算过程中计算量小,结果稳定,有较强的自适应性.     

观测卫星不足时的GPS/INS紧组合抗差自适应滤波

常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。     

带约束条件的自适应滤波及其在GPS定位中的应用

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.     

组合导航抗差自适应卡尔曼滤波

针对组合导航系统的定位精度与稳定性要求不断提高的现状,该文引入一种观测噪声协方差与抗差自适应相结合的Kalman滤波算法。利用新息向量和移动窗口协方差分析法,动态自适应修正观测噪声协方差阵;通过分析基于状态不符值、方差分量的统计量构造的自适应因子所存在的问题,提出一种由预测残差向量构造的自适应因子。仿真结果表明,该方法能够有效抑制观测异常对组合导航定位精度的影响。     

Neuro-Fuzzy Prediction-Based Adaptive Filtering Applied to Severely Distorted Magnetic Field Recordings

This letter presents an adaptive filtering technique, based upon neuro-fuzzy prediction, to enhance magnetic field signal recordings affected by significant anomalies of magnetotelluric origin such as magnetic storms, rain, and cultural noise. A neuro-fuzzy model has been developed and trained to predict the magnetic field signal in the absence of any sizeable disturbances. Thus, at the occurrence of a significant distortion of nonmagnetotelluric origin, the neuro-fuzzy model predicts the healthy magnetic field signal in parallel to the distortion, thereby significantly reducing the latter. Testing the trained system using unseen data verifies the reliability of the model and demonstrates the effectiveness of the neuro-fuzzy prediction-based adaptive filtering method     

强跟踪抗差自适应滤波算法及其在无人机导航定位中的应用

针对Sage-Husa自适应滤波算法在无人机导航定位应用中存在滤波发散和定位精度低的问题,本文提出一种强跟踪抗差自适应滤波算法。该算法在Sage-Husa自适应滤波算法基础上,引入强跟踪技术,通过自适应渐消因子降低历史数据对当前滤波的影响,从而抑制滤波发散,增强算法的稳健性;结合量测噪声和系统噪声进行实时估计,并且在估计中加入抗差因子抑制粗差对滤波的干扰,提高定位精度。仿真结果表明,该算法在发生滤波发散和粗差干扰的情况下能够表现出良好的滤波性能,较Sage-Husa算法有更强的稳健性。     

自适应卡尔曼滤波法用于变形监测数据处理

卡尔曼滤波作为一种动态数据处理方法广泛应用在变形监测数据处理中。文中针对传统卡尔曼滤波因动态噪声不准或不容易确定影响结果准确度的问题,提出并探讨了方差补偿自适应卡尔曼滤波,并通过传统卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波对GPS变形监测数据进行处理,其结果表明方差补偿自适应卡尔曼滤波对GPS变形监测具有很好的剔除噪声的作用,效果明显。     

基于GIS的交通噪声评价和预测系统

交通噪声评价与预测对于城市环境保护、城市交通规划和建筑设计具有重要的意义。本文将交通噪声数据与G IS相结合,详细分析和评价了惠州市惠城区交通噪声污染现状分布、影响。并在基于数理统计的基础上通过构建回归分析模型,预测了惠城区未来城市道路交通噪声污染状况。实验结果表明该模型简单、有效。交通噪声评价和预测系统已应用于惠州市交通噪声污染现状评价及预测,并取得了良好的效果。     

顾及系统噪声和观测噪声的分级自适应信息滤波算法

高精度的载体动态导航与定位不仅需要对载体异常扰动和观测异常有良好控制,还需要对状态方程系统噪声及观测噪声的时变特性有准确认识和处理。首先针对包含系统噪声的动力学模型和包含时变观测噪声的导航系统,提出一种基于信息滤波形式的分级自适应滤波算法。然后针对系统噪声的渐变性和突变性,增加了遗忘因子和二段自适应因子,提高了对突变噪声估计的稳定性;顾及观测噪声的时变特性,采用传感器间差分和观测数据历元差分法估计观测噪声协方差。最后进行了仿真实验和深海拖体实验,结果表明,该算法不仅可以有效地估计系统噪声,还能准确地估计时变观测噪声的协方差阵,提高水下载体动态参数的估计精度。     

改进Sage-Husa算法在飞机组合导航中的应用

针对机载组合导航系统,考虑不同飞行阶段的气压高度,提出一种改进的Sage-Husa自适应滤波算法,以提高组合导航系统定位精度. 该算法通过引入气压高度,实时计算并修正滤波异常判定的调节因子,以满足飞机不同飞行阶段的滤波需求. 通过捷联式惯性导航系统(SINS)、全球卫星导航系统(GNSS)定位误差特性仿真、卡尔曼滤波组合算法仿真、以及改进的Sage-Husa自适应滤波算法仿真,并对相关结果进行比较验证. 仿真结果表明,改进Sage-Husa自适应滤波可以提高滤波的自适应性,降低组合导航系统定位误差,取得较好的效果.