有色噪声观测量的逐步拟合推估

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,用白噪声逐步拟合推估公式进行计算。递推公式的第一步是拟合推估,第二步以后实际上是滤波。     

非线性静态逐次滤波

在顾及二次项的非线性静态滤波与推估公式基础上进一步推导白噪声情况下的非线性逐次滤波与推估公式、白噪声驱动下的有色噪声情况下的非线性逐次滤波与推估公式.可以证明,线性静态逐次滤波是顾及二次项的非线性静态逐次滤波的特例.     

有色观测噪声下的无迹卡尔曼滤波算法

传统的无迹卡尔曼滤波算法(UKF)要求噪声是高斯白噪声,但在实际应用中,噪声往往呈现非高斯特性。本文在有色观测噪声满足一阶AR模型的条件下,基于观测信息扩增法及最小方差估计准则,通过Unscented变换(UT变换)计算出非线性状态后验均值,进而得出一类具有处理有色观测噪声的无迹卡尔曼滤波处理算法。通过实际数据验证了该算法能有效控制有色噪声的影响。     

非线性拟合推估

首先讨论了非线性系统的拟合推估线性化算法、迭代算法和顾及二次项的非线性算法,推导了相应计算公式。证明了非线性拟合推估理论是线性拟合推估理论的拓展,线性拟合推估是非线性拟合推估的一个特例。     

有色噪声对动态寻北的影响

在动态定位测量中,有色噪声的存在严重影响着动态滤波的精度和可靠性。为了分析有色噪声对动态寻北中参数估计的影响,本文在一阶自回归AR模型的假设下推导了有色噪声对参数最小二乘估值的影响函数,分析了其影响性质。利用观测残差建立了有色噪声的一阶AR模型,对有色噪声进行了拟合与预报,并利用改正后的观测信息进行了参数估计。计算结果表明,当陀螺信号中包含有色噪声时,采用一阶AR模型对有色噪声进行拟合与预报,能够有效削弱有色噪声的影响。采用一次启动漂移稳定性为0.03°/h的动调陀螺,在4min 之内系统寻北精度优于0.3′,远高于不考虑有色噪声影响得到的精度。     

含有色噪声的几何导航解自适应融合算法

组合导航系统的精度和可靠性，除受各传感器偶然误差和系统误差的影响外，还受时间相依的有色噪声的影响。任何基于高斯白噪声假设而忽略实际有色噪声影响的数据处理理论和方法均不能保证估计结果的实际可靠性。本文基于多源几何导航结果的融合算法，通过对状态方程有色噪声的拟合和预报，给出了含有有色噪声的几何导航结果的融合算法。并利用模拟数据进行了试算与比较。     

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.     

处理有色噪声的现代时间序列分析法

在动态导航定位中,目前绝大多数数据处理理论和软件都假设系统状态误差和观测模型误差为高斯白噪声。但在实际应用中,由于卫星轨道误差、大气环境等因素的干扰,使得观测误差和动力学模型误差往往不属于白噪声序列,而是具有一定时间相关或空间相关性的有色噪声。本文将有色噪声归为随机模型进行研究,采用多项式长除法将有色噪声模型展开成级数形式,再根据误差理论求取有色噪声的方差,由该方差修正有色噪声的随机模型,利用现代时间序列分析理论求出状态参数的最优估计值。为了说明该方法的正确性和有效性,用一组动态GPS实测数据进行验证,计算结果表明该方法能有效地抑制有色噪声对动态系统参数估值的影响。     

有色噪声作用下的抗差卡尔曼滤波

根据用GPS载波相位三差观测量进行动态定位或精密导航的需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的抗差卡尔曼滤波公式。白噪声的抗差卡尔曼滤波是有色噪声的抗差卡尔曼滤波的特例,有色噪声的抗差卡尔曼滤波为白噪声的抗差卡尔曼滤波的推广。     

有色噪声的自协方差最小二乘估计

针对传统自协方差最小二乘估计(autocovariance least squares,ALS)方法只能用于估计白噪声协方差的局限性,提出有色噪声的自协方差最小二乘估计方法,给出状态噪声或者观测噪声为有色噪声以及两者均为有色噪声时的噪声估计模型。最后通过数值仿真,验证了本文方法的正确性和有效性。     

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。     

结合BM3D和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法

提出了一种基于三维块匹配（BM3D）和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法，使用coief3小波和sym2小波替换传统三维块匹配算法中的bior1.5和hear参数，将三维块匹配算法和多级非线性加权平均中值滤波相结合以提高算法对混合噪声的去噪能力。进行一个仿真对比试验和一个真实遥感影像去噪试验，试验表明，本文提出的方法在遥感影像混合噪声去噪方面效果要优于传统混合噪声去噪方法。     

利用Allan方差分析GPS非差随机模型特性

非差GPS定位中,通常采用以观测值服从高斯白噪声条件的估计准则进行参数求解。研究表明卫星端误差、传播路径误差、测站环境误差等会破坏观测值的白噪声特性,并且未模型化误差同样具有不利影响。这不仅破坏了估计准则的假设条件,而且部分非白噪声有可能被状态参数吸收,影响估计的准确性。本文将观测值白噪声、有色噪声和未模型化误差一同纳入GPS非差随机模型,以验后残差来表征GPS数据的随机特性,进行Allan方差分析,研究噪声成分及其参数。结果表明,GPS非差噪声组合主要为WN+GM,相位白噪声为2.392mm,GM过程噪声为4.450mm/s,相关时间为52.074s,伪距白噪声为0.936m,GM过程噪声为0.833m/s,相关时间为14.737s,相位的GM过程噪声与卫星相关性较大,而其余噪声则与测站相关性较大,大量分析结果表明GPS非差随机模型并不服从高斯白噪声假设,有待精化。     

顾及共模误差的大区域GPS网坐标时间序列噪声分析

噪声分析对GPS时间序列分析有着重要影响,然而针对时间跨度较长的大尺度GPS网的共模误差相关研究较少。本文选取了平均基线长度大于2000 km的欧洲地区9个GPS台站2006-2014年的数据,使用主成分分析法剔除坐标时间序列的共模误差,同时利用极大似然估计的方法对滤波前后的时间序列进行了噪声分析。结果表明,欧洲地区广域GPS网的噪声模型存在多样性,各个分量具有不同的噪声特性,主要表现为白噪声+闪烁噪声、白噪声+幂率噪声,少部分台站N、E两个方向含有随机漫步噪声。经过空间滤波后,部分台站最优噪声模型发生改变,但仍以白噪声+闪烁噪声、白噪声+幂率噪声为主。滤波对N、E方向速度场影响为0.2 mm/a,U方向速度场影响为0.5 mm/a。     

顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法

传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布，在UWB室内定位中，由于载体本身的机制等干扰，观测噪声不仅仅是白噪声，也存在有色噪声的情况，而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度，同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时，拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪；观测噪声为有色噪声时，自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。     

GPS高程数据时间序列分析

对GPS台站时间序列进行了研究，对我国IGS连续跟踪站高程分量的数据进行谱分析和小波分析，用最小二乘法将时间序列的白噪声与有色噪声分离，并利用AR模型建模。通过分析，获得拉萨、上海和武汉GPS连续跟踪站的有色噪声特征。     

误差与先验信息对导航卫星自主定轨的影响研究

介绍了利用星间距离观测值和由预报星历提供的先验信息采用最小二乘配置法进行导航卫星自主定轨的方法、模型及软件;采用自编软件进行了一系列的模拟计算,分别探讨了观测值随机噪声、残余系统误差和先验信息的好坏对自主定轨精度的影响。结果表明,随机噪声对自主定轨精度的影响不明显,而系统误差和先验信息的影响则较为重要,值得关注。     

Marine gravity and geoid determination by optimal combination of satellite altimetry and shipborne gravimetry data

. Satellite altimetry derived geoid heights and marine gravity anomalies can be combined to determine a detailed gravity field over the oceans using the least-squares collocation method and spectral combination techniques. Least-squares collocation, least-squares adjustment in the frequency domain and input-output system theory are employed to determine the gravity field (both geoid and anomalies) and its errors. This paper intercompares these three techniques using simulated data. Simulation studies show that best results are obtained by the input-output system theory among the three prediction methods. The least-squares collocation method gives results which are very close to but a little bit worse than those obtained using input-output system theory. This slightly poorer performance of the least-squares collocation method can be explained by the fact that it uses isotropic structured covariance (thus approximate signal PSD information) while the system theory method uses detailed signal PSD information. The method of least-squares adjustment in the frequency domain gives the poorest results among these three methods because it uses less information than the other two methods (it ignores the signal PSDs). The computations also show that the least-squares collocation and input-output system theory methods are not as sensitive to noise levels as the least-squares adjustment in the frequency domain method is. Received 19 January 1996; Accepted 17 July 1996