抗差估计在多站多星卡尔曼滤波精密定轨中的应用

针对在多站多星卡尔曼滤波定轨中,粗差探测判断标准选择不合适时会影响卡尔曼滤波解精度的问题,采用放宽粗差探测阈值并在滤波阶段采用抗差估计的方法来控制滤波的精度。利用IGS站和BD站的观测数据,分别计算了GPS、BD卫星单天弧度的定轨结果,并与IGS精密星历、武大精密星历作比较。结果表明,利用抗差卡尔曼滤波方法轨道精度得到了提高。     

抗差卡尔曼滤波在矿山地表沉降监测中的应用研究

在实际地表沉降观测过程中,各种误差致使观测向量中粗差对状态滤波值产生影响。根据标准卡尔曼滤波理论导出了地表移动观测站数据处理的抗差卡尔曼滤波模型,将抗差卡尔曼滤波模型应用到淮南某矿开采沉陷地表监测站沉降监测数据处理中,对该矿地表沉降监测实例进行模拟计算,结果表明该模型能够有效减弱或消除观测值中粗差的影响,提高数据处理的可靠性,获得可靠的分析结果。     

卡尔曼滤波粗差修正方法应用

基于标准卡尔曼滤波,提出对含有粗差的观测值进行整体修正和局部修正。最后,通过工程实例验证,两种修正方法均能够有效抵抗粗差的影响,并可获得比标准卡尔曼滤波更准确的滤波结果。     

基于方差补偿自适应卡尔曼滤波的南京铁路隧道沉降变形处理分析

当测量数据中存在粗差时,使用传统卡尔曼滤波对数据进行处理,状态向量的滤波估计值精度和可靠性会明显变差,甚至可能导致滤波发散而无法获得预测结果。通过使用方差补偿自适应卡尔曼滤波进行处理,结果表明能够减弱或消除粗差对数据的影响,从而提高模型的预测精度。结合工程实例分析表明,当观测数据中存在粗差时,使用方差补偿自适应卡尔曼滤波能有效地抵抗粗差的影响,提高数据处理的精度。     

基于双因子抗差卡尔曼滤波在动态导航中的应用

针对动态导航卡尔曼（Kalman）滤波的异常扰动影响问题,根据观测量中的粗差对状态向量滤波值的影响规律,引入了双因子算法,导出基于预报残差的抗差卡尔曼滤波模型,该模型具有良好的抗差性,利用实测数据加模拟粗差进行验证,结果表明：抗差卡尔曼滤波可以很好的控制状态对滤波估值的影响,精度相对于标准卡尔曼滤波有明显的提高。     

卡尔曼滤波在GPS精密单点定位中的应用研究

GPS精密单点定位是对非差观测值进行各项系统误差的改正,利用相应的模型直接得到测点在ITRF框架下的坐标。本文研究并采用卡尔曼滤波方法对经过各项改正后的非差观测数据进行处理,详细阐述滤波模型中各种参数与噪声矩阵的取值方法,并说明GPS接收机钟的稳定性对模型误差的影响,给出描述接收机钟差的状态转移模型。采用C#语言编制基于卡尔曼滤波的数据处理程序,对IGS站24 h的观测数据进行处理与分析,得到厘米级的定位精度。     

低轨卫星星载GPS数据伪距粗差及相位周跳探测与分析

研究了星载GPS观测数据中伪距粗差与相位周跳的探测方法,重点阐述了粗差与周跳探测有效性检验的方法。采用自主编制的软件对国内外9颗低轨卫星(包括我国的HY2-A与ZY3-A卫星)的星载GPS观测数据的粗差与周跳进行了处理与分析。     

多频组合数据在原始载波观测值预处理中的应用

周跳及粗差的产生将破坏GPS原始载波观测数据的连贯性,而传统的探测修复方法由于受到采样间隔的影响,不能完全对大采样率条件下原始观测数据周跳进行修复及较小粗差探测。随着GPS现代化中3个频率的应用,将多频组合观测值中好的特性应用到周跳及粗差的探测与修复已成为可能。通过多频载波相位组合观测值的波长特性,结合传统的伪距/载波探测原理,利用模拟的GPS多频数据进行各种情况下周跳与粗差的探测及修复,同时对一条GPS基线进行原始观测数据预处理作实例分析。结果表明,通过多频数据组合能够完全实时修复大采样率条件下各种情况的周跳,可以实时探测出0.2周以上的粗差。     

精密单点定位不等精度观测值的RKF研究

推导了精密单点定位含有粗差观测数据的M-LS滤波原理,对等价权阵采用三段降权函数实现抗差。从新息和残差的协方差关系出发,利用对粗差敏感的残差标准差作为抗差因子。通过迭代减弱卫星间载波残差及其抗差因子的相关性。针对载波和伪距观测值不等观测精度和不相关性,采用双抗差因子实现静态抗差卡尔曼滤波（robust Kalman filtering,RKF）。采用标准卡尔曼滤波、基于新息RKF、基于残差的增益矩阵双抗差因子RKF、基于残差的等价权阵双抗差因子RKF等4种模型,分别对一组实测数据解算分析。结果表明,基于新息RKF对精度较高的载波粗差不敏感;基于残差的增益矩阵RKF对载波较小的粗差抗差效果较差,且发生粗差历元时刻的状态参数与真值偏差较大;而基于残差构造的等价权阵双抗差因子RKF可以非常精确和高效地实现抗差,单个卫星粗差对测站位置参数影响小于1 mm。     

GNSS高程拟合中的粗差探测

测量数据中不可避免的存在粗差,当观测值中含有粗差,会严重的影响观测成果的质量。为了对粗差进行探测,选取了数据探测法、稳健估计、多维粗差的同时定位与定值法(LEGE法)对观测值中的粗差进行检验,并进一步利用数据探测法对LEGE法进行改进,将数据探测法、稳健估计、LEGE法以及改进得到的LEGE+数据探测法应用于GNSS高程拟合的粗差探测中。在实验区域,计算结果表明:稳健估计、LEGE法、LEGE+数据探测法具有良好的抵抗粗差的能力;随着含有粗差的观测值数量增多,与稳健估计、LEGE法、LEGE+数据探测法相比,数据探测法的精度会降低;LEGE法和LEGE+数据探测法对含有粗差的观测值具有一定的修正能力。