顾及时间相关噪声的单频GPS精密单点定位

扩展Kalman滤波(EKF)常常被用于单频GPS精密单点定位。Kalman滤波的前提假设之一是观测噪声为白噪声,即时间不相关,这在实践中往往不能满足。因为单频GPS观测值中包含有很难被完全消除的电离层、对流层等大气折射误差,以及多路径影响误差。这些误差在时间上是相关的,严重地影响了滤波解的精度和收敛时间。这里提出一种顾及时间相关噪声的Kalman滤波,在移动窗口内,利用核估计预测时间相关噪声的系统部分,进而实时修正当前历元的观测值和观测向量的协方差矩阵。该方法还有一个明显的优点就是,在滤波过程中不需要对时间相关误差做任何假设。最后通过一个实测算例验证了该算法的适用性。     

基于增量Kalman滤波的GPS多路径效应系统误差研究

在GPS高精度定位应用中,由于多路径效应系统误差影响,将会很大程度上影响Kalman滤波估计值的精度和可靠性,但是在实际应用中相邻2个观测向量的多路径系统误差大小比较接近,那么相邻观测向量之差即观测向量增量中所含的系统误差较小,其能够满足Kalman滤波观测噪声为白噪声的假设条件。文中基于增量Kalman滤波方法对于GPS多路径效应系统误差进行研究,并以具体实例例证该方法所具有的可行性和有效性。     

有色噪声观测量的逐次静态滤波与配置

通过改化观测方程,将有色噪声观测值转化为白噪声的虚拟观测值,用白噪声逐次滤波公式进行滤波计算.有色噪声观测值的逐次静态滤波理论可用于GPS数据处理.GPS载波相位观测值经过测站间、卫星间、历元间的3次差分计算,消除了大部分误差和整周模糊度,并使周跳成为孤值,但是相邻历元间隔的三差观测值误差相关造成其协方差阵呈现出分块三对角阵,使所求矩阵占据的时间和内存太大.利用有色噪声观测值的逐次静态滤波的理论,可消去相关性,减少计算时间和内存.这种顾及三差观测值的相关性的算法是严密的.     

Kalman滤波模型误差的修复

基于预测残差分析和滤波误差估计,提出了一种新的Kalman滤波模型误差的修正方法。该方法在预测残差分析的基础上,利用观测模型误差和动力学模型误差的相互影响,基于滤波误差估计,从修正观测模型入手,有效地消除了以往历元所有观测模型误差和动力学模型误差对当前历元滤波值的影响。GPS动态导航模拟实验表明,该方法不仅有效地消除了整个Kalman滤波模型误差的影响,而且结果比较理想。     

一种新的综合Kalman滤波及其在星载GPS 低轨卫星定轨中的应用

针对将Kalman滤波方法应用到星载GPS定轨时，由于动态噪声和观测噪声确定不准而造成滤波的发散、污染观测值造成Kalman滤波估值的扭曲及计算舍入误差可能带来协方差阵的不正定性等缺陷，提出了一种新的综合Kalman滤波方法。该方法用拟准检定法准确地探测和修正量测方程中存在的粗差；用UD分解算法克服了数值的不稳定性，改进了计算精度；用Sage自适应滤波器克服滤波器的发散。算例结果表明，这种综合卡尔曼滤波方法具有数值稳定性好、较强的自适应性和较好地削弱粗差影响等优点。     

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。     

基于抗差Kalman滤波算法的单频BDS周跳探测

提出了一种基于抗差Kalman滤波算法的单频BDS周跳探测方法。该方法以Kalman滤波算法为基础,构建了历元间差分观测值,使周跳以粗差的形式表现出来,并采用IGGⅢ等价权函数调整滤波增益矩阵实现抗差处理,从而达到准确探测周跳的目的。采用单频BDS实测数据对本方法进行验证,并以现有Kalman滤波方法作为对比。结果表明,在无周跳情况下,Kalman滤波法预报残差序列中误差为0.140,抗差Kalman滤波法预报残差序列中误差为0.121,本方法对观测噪声的灵敏性更强;在加入多个具有不同特征的模拟周跳后,Kalman滤波法存在滤波多次初始化问题而不能探测出少量历元的连续周跳,本方法则实现了所有周跳的探测,准确率为100%,同时保证了滤波过程只需初始化1次。     

北斗/GPS抗差移动窗口定权位移探测

蠕变状态下Kalman定位精度通常与观测值方差有极大关系,BDS(BeiDou Navigation Satellite System)/GPS组合观测值方差易受观测值权比精确度的影响。为了提高位移探测精度、缩短初始坐标收敛时间及降低监测成本,本文采用时钟同步双天线BDS/GPS接收机,在构建单频单差组合定位模型基础上,分别对GPS和BDS观测值等价权进行抗差处理,利用引入时间相关遗忘因子的Helmert方差估计,精确确定GPS与BDS观测值权比,最后通过实时更新观测值方差,实现扩展Kalman滤波的逐历元定位。试验结果表明,针对短基线(1km),BDS/GPS抗差精密定权Kalman方法可显著缩短初始坐标收敛时间,位移探测精度可达到亚毫米级,位移收敛速率与移动窗口参数基本成反比关系,适用于具有蠕变特征形变体的监测。     

一种迭代的GPS/INS组合导航滤波算法

简要介绍了GPS/INS松组合导航系统状态方程和观测方程.针对标准Kalman滤波算法存在的状态方程截断误差、噪声统计特性的不确定性以及状态扰动异常的影响,给出了一种应用于GPS/INS组合导航系统的迭代滤波算法.该算法采用迭代策略,不断利用观测信息实时修正状态预报值.实测数据计算结果表明,通过对状态预报值的实时修正,该算法能够很好地抑制状态预报信息的不确定性和扰动异常等对导航解的影响.其滤波解精度明显优于标准Kalman滤波.     

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.