基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波在变形监测中的应用

在抗差Kalman滤波的基础上引入双自适应因子,分别对动态模型不准确和观测模型存在粗差进行调节,构建双自适应因子滤波模型。针对抗差自适应Kalman滤波效率较低的缺点,通过构建基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波,先用卡方检验对粗差进行检验,再调用抗差自适应Kalman滤波进行处理。工程实例表明,双自适应因子滤波模型可以很好地抵御粗差,并减弱模型不精确的影响。基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波不仅可以削弱粗差对滤波估值的影响,而且可以提高数据处理的效率。     

Kalman 滤波几种异常检验法

为了检测动态导航观测异常和动力学模型异常,采用预测残差构造观测误差和动力学模型误差整体检验法,对观测异常可分别采用以模型为准的观测异常检验、以当前历元可靠观测为基准的异常检验或以Kalman滤波估值为基础的异常检验的方法;对于动力学模型异常检验,可以分别采用状态不符值检验法、以状态参数Kalman滤波估值为基础的动力学模型异常检验或以可靠观测为基础的动力学模型误差整体检验的方法.分析了以上几种检验方法的特点,并用实测数据进行了检验.结果表明:在观测异常或动力学模型异常处,异常检验对导航数据精度有一定程度地提高.     

基于抗差自适应SITAN算法的水下重力匹配导航方法

针对水下重力匹配导航SITAN算法中动力学模型误差以及重力异常观测数据存在粗差的问题,提出一种抗差自适应匹配算法。通过构建自适应因子和抗差因子来调节状态预测信息与量测信息对滤波贡献的权重,有效抑制粗差和预测信息异常的影响,提高匹配算法的稳定性和可靠性。在南海选取一块重力异常特征变化丰富的海域进行仿真实验,结果表明,与常规SITAN算法相比,该算法能够显著降低异常观测值的影响,系统的定位精度和鲁棒性均有提升。     

Kalman滤波在地震电离层TEC异常探测中的应用

基于中国地壳运动观测网络GPS观测资料解算的电离层TEC数据,利用Kalman滤波方法对2008年5月12日汶川Ms8.0地震前的电离层TEC进行异常探测研究,并与以前的处理结果进行对比,对比结果表明：利用Kalman滤波方法能够有效地探测到震前的电离层TEC异常扰动。     

改进抗差自适应EKF算法在GNSS/INS组合导航中的应用

在车载GNSS/INS组合导航中,抗差自适应滤波以其具有控制动力学异常和观测异常的能力成为实现综合PNT的关键技术之一。然而,不合适的决策算法和抗差因子会导致滤波进一步劣化。针对该问题,提出一种双窗口Sage-Husa抗差算法和一种改进的异常新息占比决策方法。采用松组合结构,利用异常新息占比决策对组合过程中出现的模型异常作出判断,针对观测模型异常和动态模型异常分别采用对应的抗差或自适应滤波。利用武汉市城区林荫道、街区多遮挡环境下动态实测数据进行分析。实验结果表明,该方案在复杂多遮挡环境下东、北、天3个方向上位置精度分别提升35.78%、38.94%、66.00%,位置均方根误差达到0.70 m、0.69 m、1.16 m。     

抗差估计在自由落体式绝对重力仪中的应用

针对自由落体式绝对重力仪中的异常数据,提出抗差参数估计的数据处理方法。对比分析传统最小二乘拟合与抗差最小二乘拟合计算的重力值,结果表明,抗差参数估计通过合理调整权重因子抑制了异常数据的影响,提高了重力测量精度。     

基于异常误差补偿的多期水准网动态平差

针对水准网中的异常误差,采用函数模型异常误差补偿方法抑制其影响,提高水准网平差精度。首先采用最小二乘方法获得各观测值残差,通过假设检验确定异常误差位置;将异常误差作为待估参数进行解算;最后扣除异常误差,利用"干净"观测数据进行平差获取水准网点的高程与垂直运动速度。采用山东省两期二等水准网观测数据进行试验,该方法进一步提高了水准网平差的可靠性。     

等价权函数为连续可变函数的抗差Kalman滤波

设计了一种等价权函数为连续可变函数的抗差Kalman滤波,通过与现有常用抗差Kalman滤波方案比较,新设计的抗差权方案具有更优的抗差效果。     

基于交互多模型的组合导航观测异常影响控制

为了控制观测值异常对组合导航精度的影响,提出基于交互多模型的观测数据异常影响控制算法,即建立观测正常和异常的多模型集,各模型间通过马尔可夫模型进行切换,当观测值正常时,正常模型起作用;观测值异常时,故障模型起作用,从而可有效地抑制观测数据异常对滤波精度的影响。     

一种适用于PPP动力学模型异常的自适应Kalman滤波

为了削弱PPP参数估计中动力学模型异常对Kalman滤波解的影响,针对PPP状态向量中各类参数不符值对动力学模型异常描述特性的不同,以位置相关为条件对参数进行分类,构建分类因子自适应Kalman滤波用于PPP参数估计。选取6个IGS站点3 d的数据,使用标准Kalman滤波与构建的自适应Kalman滤波进行PPP解算分析。结果表明,相较于标准Kalman滤波,自适应Kalman滤波能通过自适应因子调节状态预测协方差,加速PPP收敛。静态模式下,平均收敛时间从28.2 min缩减到19.4 min,N、E、U方向的平均精度为1.50 cm、3.34 cm、5.55 cm,分别提高7%、14%、19%;动态模式下,构建的自适应Kalman滤波解N、E、U方向偏差的RMS值为2.7 cm、3.6 cm、6.3 cm,较标准Kalman滤波分别提高13%、28%、43%。     

���ڿ���EKF��INS/GNSS������㷨Ӧ���о�

???INS/GNSS????????GNSS????????????????о?????????EKF???????????????????INS?????????????μ???????INS/GNSS?????????????????????????????С?????????????????С????в??????????????Э???????????????????????????????????????????????????????????????GNSS?????д???????????????EKF??????????????????????????????????????????????????     

桥梁变形监测数据小波去噪与Kalman滤波研究

针对跨海大桥三维变形监测问题,实施了测量机器人与三维激光扫描仪测量方案,二者三维监测数据最大较差不超过0.5 mm,而且测量机器人监测数据精度高,说明三维激光扫描技术应用于桥梁变形监测是可行的。根据小波分析与Kalman滤波理论,建立小波去噪后的桥梁变形监测Kalman滤波模型。实验表明,经过小波去噪的监测数据再进行Kalman滤波处理,提高了桥梁变形预测与变形分析的可靠性。通过标准Kalman滤波、自适应Kalman滤波桥梁变形观测数据处理,及平方和误差、均方误差、平均相对误差精度分析知,自适应Kalman滤波要优于标准Kalman滤波方法。     

抗差自适应卡尔曼滤波模型及其在塌陷区监测中的应用

针对塌陷区等地表快速沉降区域的动力学特点及观测向量中存在的粗差对卡尔曼滤波结果的影响，设计一种抗差自适应卡尔曼滤波模型。该模型能识别稳定沉降与快速沉降2种状态，通过抗差估计减小观测向量中粗差的影响，并采用自适应因子调整动力学模型，减少状态模型的误差，提高滤波结果的精度。将该模型应用于某矿区沉降监测数据的处理，结果表明，其效果优于抗差卡尔曼滤波。     

��������ӦUnscented Kalman�������˲�

???????????????????????????????UKF?????????????÷??????????????????Unscented Kalman????????????????????????????????????Э????????????????????Kalman?????????????Kalman?????Unscented Kalman??????????????????????UKF?????????????????????????????     

Kalman滤波在GPS/BDS组合伪距差分定位中的应用

随着各国卫星导航系统的蓬勃发展,单一的GPS系统时代正逐步转变为多系统并存且兼容的全球性卫星导航系统(GNSS)时代。相比于单一卫星导航系统,多系统组合将显著增加可视卫星数目、改善卫星空间几何结构,多系统组合导航定位将是必然的发展趋势。滤波算法是减小GNSS定位随机误差的重要方法,利用非线性滤波方法可消除多种随机误差,从而提高导航定位精度。该文实现了基于Kalman滤波的GPS/BDS组合的伪距差分定位,并将其与最小二乘方法进行比较。实验结果表明:基于Kalman滤波的GPS/BDS伪距差分的定位精度能达到分米级,在差分定位解算过程中,多卫星系统伪距差分精度明显优于单卫星系统伪距差分精度,Kalman滤波解算的精度明显优于最小二乘解算的精度。     

相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波算法分析

根据卡尔曼滤波理论以及抗差理论,本文推导出了相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波模型,其对观测值中含有粗差有良好的抗差性。通过对含有粗差的变形监测数据分析,与相邻历元误差相关的卡尔曼滤波模型进行比较,采用本文构造的抗差卡尔曼滤波模型处理数据,无论是否有粗差存在观测值里,变形计算结果与实际结果大体一致,粗差对计算结果的影响不敏感。在对变形监测数据分析时,可得出卡尔曼滤波方法估计的状态向量,没有寄存大量的以往观测数据,而是使用最近的观测数据,经过不断的预测和改正,把新的状态展示在系统中。     

用顾及大气层延迟的PVA模型Kalman滤波解算载体运动加速度

为解算航空重力测量中的载体运动加速度,对GPS载波相位伪距双差观测量进行分析。考虑对流层延迟和电离层延迟的影响,并通过对载体的运动学建模,提出一种基于PVA模型的Kalman滤波算法。相对于传统的差分方法,该算法可从相位观测量中直接解算载体运动加速度。通过仿真分析验证,采用自适应Kalman滤波,得到的未经低通滤波处理的载体加速度标准差为7.26×10-3 m/s2。     

��������ӦKalman�˲���BP�����絼���е�Ӧ��

?????BP??????????????????Kalman????????????????????????????????????BP???????÷????????BP?????????????????????????????????????????????÷??????????????????????Ч??????     

基于卡尔曼滤波的D-InSAR和水准监测数据融合方法研究

针对面状监测的D-InSAR技术在沉降最大值附近精度较低,而高精度水准测量只能得到有限个监测点变形值的缺陷,利用集合卡尔曼滤波方法对D-InSAR和水准监测结果进行同化,从而对目标进行高精度面状沉降变形监测。结果表明,基于集合卡尔曼滤波同化结果相比于反演值和D-InSAR监测结果有了很大改善。将该方法应用于济宁邹济公路,经同化值的总均方根误差为17.7 mm,满足高等级公路变形监测的精度要求。     

����Kalman�˲���BP�����緽���ڴ�ӱ���Ԥ���е�Ӧ��

??????????????BP?????緽??????????ι???????????????????????????????BP????????,???????ж?????????С????????????????С????????,???????????????????????????,?÷??????к??????????????????????