基于方差分量估计原理的自适应卡尔曼滤波及其应用

简单介绍了GPS伪距动态定位的卡尔曼滤波模型的建立，针对传统卡尔曼滤波中动态噪声不准或不容易确定以及因动态目标机动而导致滤波发散的现象，提出了一种根据方差分量估计原理，利用预报残差计算模型的动态噪声方差分量的自适应滤波算法，当利用预报残差进行计算时，这一方面增加的计算量不大，能有效地克服由上述原因而导致的滤波不稳定现象，适用于GPS动态定位数据的实时处理。     

方差分量估计卡尔曼滤波在地铁深基坑变形预测中的应用

在地铁附近基坑工程的施工阶段,通常要对地铁隧道结构进行水平位移监测、分析和预测。采用卡尔曼滤波能实时估计出水平位移状态向量,实现水平位移预测,如果卡尔曼滤波中动态噪声不准或不易确定,就会导致滤波发散而无法获得准确的预测结果。研究和采用基于方差分量估计的卡尔曼滤波,利用预报残差实时更新模型的动态噪声方差,可以避免滤波发散,提高预测精度。实际应用表明,基于方差分量估计的卡尔曼滤波能获得较好的水平位移预测效果。     

基于自适应kalman滤波的高铁桥梁变形预测应用研究

针对传统卡尔曼滤波中动态噪声不准或难以确定等原因而导致模型估计值与真实值不符合,甚至滤波发散现象,已不足以满足高铁变形分析要求。本文采用两种自适应滤波方法优化这一问题,即方差分量估计自适应卡尔曼滤波与方差补偿自适应卡尔曼滤波。采用后验差检验法对比分析两模型精度并进行相关系数评估,结合某高铁段实测数据的处理分析,结果表明:方差补偿卡尔曼滤波模型更优于方差分量估计卡尔曼滤波模型。     

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.     

GPS动态相对定位的自适应Kalman滤波算法

GPS动态数据处理中广泛应用卡尔曼滤波,经典Kalman滤波认为预报误差是白噪声,服从零均值的正态分布,并利用动态噪声协方差矩阵来控制它对当前信息的影响,但实际测量定位中难以保证观测对象的规则运动,因而容易出现模型误差。针对GPS动态定位的这一问题,探讨了在实际应用中存在模型误差时的卡尔曼滤波,介绍了一种自适应Kalman滤波算法,该法顾及了载体机动加速及接收机发生周跳时的影响,减少了滤波发散的机会。     

GPS导航中的抗差自适应Kalman滤波算法

GPS导航与定位的质量取决于对动态载体函数模型和随机模型的认知。本文首先基于机动载体的当前统计模型 ,设计了离散系统的Kalman滤波器 ,进而基于方差分量估计给出了一种适合GPS动态定位的抗差自适应卡尔曼滤波算法。该算法模型简单 ,实时性好。实测数据计算结果表明 ,滤波导航解能有效地控制观测异常和动态扰动异常对导航解的影响 ,使导航解更能反映导航目标的真实情况     

有色噪声作用下的卡尔曼滤波

利用GPS载波相位三差观测量进行动态定位(或精密导航),就必须研究有色噪声滤波的理论问题.根据需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的线性系统滤波公式,并证明白噪声卡尔曼滤波是有色噪声卡尔曼滤波的特例,或者说有色噪声的卡尔曼滤波是白噪声卡尔曼滤波的推广.     

GPS非差相位动态定位中的质量控制过程

论述了在GPS非差相位动态定位卡尔曼滤波系统中,利用预报残差提供的预警信息,建立了基于预报残差的类似于Baarda的粗差探测过程,并对这种假设检验过程进行了试验论证。     

基于自适应卡尔曼滤波的高层建筑物沉降预测模型研究

由于传统卡尔曼滤波处理实时动态数据中所建立的数学模型不精确或动态噪声特性不准确,导致状态估计失真,甚至导致滤波发散的现象。为了提高高层建筑物沉降监测实时预测的准确性与可靠性,克服传统卡尔曼滤波进行沉降预测中噪声的不足,本文采用方差补偿自适应卡尔曼滤波理论进行分析预测,并通过实测数据对比分析,验证了方差补偿自适应卡尔曼滤滤波理论进行沉降预测的可行性,且预测精度较高。     

载波相位平滑伪距的自适应衰减因子Kalman滤波算法研究

载波相位平滑伪距是削弱伪距观测噪声,提高伪距观测数据质量的常用方法。在标准卡尔曼滤波的基础上,针对GPS伪距观测噪声未知的情况,利用极大验后估计对观测噪声的方差进行估算,并采用自适应衰减因子对观测噪声方差值进行调整,从而优化滤波效果,避免出现发散现象。最后,利用本文算法对实测GPS伪距观测数据进行滤波计算,并对结果进行比较和分析。计算结果表明:改进后的卡尔曼滤波算法相对于标准卡尔曼滤波能取得更好的平滑效果。