融合小波变换和自适应Kalman滤波在GPS监测中的应用研究

针对自适应卡尔曼滤波只适用于滤除高斯分布的白噪声,本文提出了融合小波变换和自适应卡尔曼滤波的算法。该算法利用小波变换的多尺度分解,将GPS高频的监测时间序列进行多层分解,重构出新的GPS监测时间序列,将其作为新的自适应卡尔曼滤波初始值,进行滤波处理。将融合算法的滤波结果与单一的自适应卡尔曼滤波结果进行对比分析,结果表明融合算法的滤波效果较为显著。同时,对融合算法滤除的噪声信息进行统计分析,结果表明融合算法滤除的噪声符合正态分布,进一步说明了该融合算法的有效性,为GPS的高频率、高精度的监测提供了技术支持。     

无迹卡尔曼滤波衰减记忆算法研究

无迹卡尔曼滤波算法作为典型的卡尔曼滤波改进算法,有效地解决了线性化时高阶项的舍弃误差和强非线性模型的无法线性化问题。但是常规的无迹卡尔曼滤波对旧的数据和当前数据的利用率是相同的,很容易导致滤波的发散。通过引进衰减因子加强了对当前数据的利用,降低了旧数据对滤波结果的影响。本文基于此提出了衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法,并对衰减因子的确定进行了分析。仿真试验分析表明,衰减记忆无迹卡尔曼滤波算法能够提高滤波结果的精度。     

顾及模型误差的卡尔曼滤波相位解缠

本文提出一种顾及模型误差的卡尔曼滤波相位解缠算法,该算法在卡尔曼滤波的状态空间模型中引入一与误差因素有关的控制变量,对相位误差进行补偿,通过在解缠过程中将卡尔曼滤波增益限制在一定范围内,把误差阻遏在相当小的区域,最后对解缠相位进行卡尔曼滤波平滑操作,减少了误差的传播。分别采用仿真数据和真实InSAR数据进行实验,并与原卡尔曼滤波相位解缠结果进行对比分析,验证了本文方法的有效性。     

惯性测量数据的最优实时处理方法

如何提高惯性测量的精度,是惯性测量工作者面临的主要问题。本文首先对目前惯性测量系统中采用的几种实时处理方法进行了分析和比较,提出一种改进的卡尔曼滤波算法。仿真结果表明:改进的卡尔曼滤波算法较卡尔曼滤波定位精度高。     

Sage-Husa随机加权无迹卡尔曼滤波及其在导航中的应用

在吸收Sage-Husa滤波和无迹卡尔曼滤波优点的基础上,利用随机加权估计算法将传统的定义在线性系统上的Sage-Husa噪声估计器推广到非线性系统中,提出一种非线性Sage-Husa随机加权无迹卡尔曼滤波算法。该算法首先利用Sage滤波的开窗平滑方法求得观测残差向量和新息(预测残差)向量的协方差阵;然后用随机加权自适应因子对观测残差和预测残差进行调节;最后对状态预报向量的协方差矩阵进行自适应随机加权估计,以控制观测残差和预测残差对导航精度的影响。计算结果表明,提出的非线性Sage-Husa随机加权无迹卡尔曼滤波算法,滤波精度明显优于无迹卡尔曼滤波和自适应无迹卡尔曼滤波算法,能够提高组合导航的解算精度。     

自适应抗差KF-UKF的超宽带导航定位方法

针对超宽带导航定位中量测信息异常误差和非线性滤波问题,该文提出了一种基于自适应抗差卡尔曼滤波-无迹卡尔曼滤波(KF-UKF)的超宽带导航定位算法。该算法首先利用卡尔曼滤波计算预测状态向量及其协方差矩阵,利用无迹卡尔曼滤波进行量测更新;然后利用先验阈值和预测残差构建量测噪声的抗差协方差矩阵,以减少量测信息异常误差的影响,同时利用自适应因子对算法进行调节和修正。结果表明,该算法能有效地抑制并消除超宽带测距中量测信息异常误差的影响,能有效地处理状态模型误差的影响,提高超宽带导航定位的精度和稳定性,同时拥有比无迹卡尔曼滤波算法更高的计算效率。     

分布式导航星座自主导航算法研究

针对卫星导航系统本身提供的服务中存在可用性、可靠性和地面测站布设不足的缺陷,一些国家和地区相继采用自主导航技术来提升导航星座性能。概要分析介绍了导航星座自主导航技术发展,讨论了EKF和UKF算法的发展情况,对新近发展的多模型自适应卡尔曼滤波、基于神经网络调节的自适应卡尔曼滤波、基于自适应因子的卡尔曼滤波和自适应抗差卡尔曼滤波算法等改进滤波算法进行了综合分析与比较,并对分布式自主导航方法的发展方向进行了展望。     

有偏卡尔曼滤波及其算法

从理论角度分析了观测矩阵的复共线性对卡尔曼滤波的影响,并在均方误差最小意义下,给出了一种有偏卡尔曼滤波算法。分别对观测矩阵和观测量施加扰动进行了试验和分析,证明观测矩阵的病态性会对卡尔曼滤波估计造成严重危害。数值模拟结果表明,本文算法能够有效改善观测矩阵病态性对卡尔曼滤波估计的影响,提高解算质量。     

移动机器人SLAM位姿估计的改进四元数无迹卡尔曼滤波EI北大核心CSCD

在全自主运动控制的移动机器人系统中,自身位姿的估计和校正对于移动机器人的运动至关重要。卡尔曼滤波是解决移动机器人同步定位与地图构建(SLAM)常用方法。相较于卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波(UKF)无须对复杂的非线性函数进行雅可比矩阵运算。本文基于无迹卡尔曼滤波,根据先验协方差的平方根选择sigma点,计算协方差以及加权均值。用四元数表示姿态,将四元数矢量转换为旋转空间进行矩阵运算,在此基础上设计了一种位姿估计算法——基于四元数平方根的无迹卡尔曼滤波(QSR-UKF)算法。试验将EKF、QSR-UKF、SR-UKFEKF 3种算法的位姿估计结果进行仿真分析,并通过相关定量指标进行了描述,验证了本文算法的有效性。     

基于均方误差最小的卡尔曼滤波实用算法

卡尔曼滤波在各种动态数据处理中应用广泛,为了使滤波结果更加接近实际情况,在经典卡尔曼滤波的基础上,提出均方误差作为评价标准的卡尔曼滤波实用算法。通过经典卡尔曼滤波和该算法对数据处理结果的分析,表明该算法的滤波结果更加有效。     

自适应卡尔曼滤波法用于变形监测数据处理

卡尔曼滤波作为一种动态数据处理方法广泛应用在变形监测数据处理中。文中针对传统卡尔曼滤波因动态噪声不准或不容易确定影响结果准确度的问题,提出并探讨了方差补偿自适应卡尔曼滤波,并通过传统卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波对GPS变形监测数据进行处理,其结果表明方差补偿自适应卡尔曼滤波对GPS变形监测具有很好的剔除噪声的作用,效果明显。     

多源传感器动、静态滤波融合导航

首先给出联邦滤波各局部输出量之间的相关协方差矩阵，进而给出了基于各传感器独立观测信息的动、静态滤波解法，这种解法避免了重复使用载体状态方程信息的问题，保证了多传感器数据融合的最优性，而且很容易扩展到抗差滤波和自适应滤波融合。     

UKF在GPS/INS组合导航系统中的应用

扩展卡尔曼滤波(EKF)是GPS/INS组合导航系统工程实现中常用的一种数据融合方式。但EKF线性化误差在一定程度上影响了GPS/INS组合导航系统精度的提高。Unscented卡尔曼滤波器(UKF)是一种非线性滤波器,它能有效地减小线性化误差对GPS/INS组合导航系统精度的影响。基于四元数法建立了GPS/INS组合导航系统的非线性误差方程模型;最后通过数字仿真验证了UKF组合导航系统应用中的性能。     

一种基于抗差自校正Kalman滤波的GPS导航算法

为减弱异常观测值对自校正Kalman滤波精度的影响,引入抗差M估计的等价权函数,建立了抗差自校正Kalman滤波算法,并用实例进行了验证。计算表明,该自适应滤波算法在完全未知噪声统计的情况下,不仅能够自适应地求解状态参数,而且还能在一定程度上有效地抵制观测异常对导航解的影响。     

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Kalman滤波的高耸建筑物沉降预测模型研究

为了提高高耸建筑物沉降监测数据的可信性与实时预测的准确性,利用小波分析与Kalman滤波在数据处理方面的优势,采用小波分析先对沉降数据进行去噪,并采用Kalman滤波理论进行预测。通过实验数据的对比分析,结合小波去噪分析与Kalman滤波理论对原始沉降变形量进行沉降预测,能克服只使用单一Kalman滤波方法进行沉降预测中噪声处理的不足,验证了小波分析及结合Kalman滤波理论进行沉降预测的可行性,且预测精度比较高。     

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。     

基于模糊理论构造的自适应滤波算法

本文在自适应滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊控制的自适应滤波方法,它是基于滤波处理后的数据残差构造一模糊控制器来自适应控制卡尔曼滤波器的自适应因子α,从而合理调节动力学模型对导航解的贡献。并通过算例验证了该方法的可行性、有效性。     

动态非线性滤波模型非线性强度的曲率度量及其应用

基于微分几何的两种曲率——参数影响曲率和固有曲率,给出了定量描述非线性滤波问题的非线性强度的方法,分别采用扩展Kalman滤波方法和Unscented Kalman滤波方法进行了模拟实验。结果验证了这些曲率确实能够度量非线性滤波问题的非线性强度,且能够评估非线性滤波算法的状态估计性能。     

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。