GPS／DR组合导航自适应Kalman滤波算法

针对GPS/DR组合导航Kalman滤波的异常扰动影响问题,引入了自适应滤波算法.给出了由预测残差确定自适应因子的过程.利用实测数据进行验证,结果表明无论是单因子自适应滤波还是多因子自适应滤波都能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均优于标准Kalman滤波导航解;而且因为多因子自适应滤波避免损失可靠的状态参数信息,较单因子自适应滤波,精度又有明显提高.     

临界值可变的抗差估计等价权函数

抗差估计等价权函数一般由正态分布统计量构造,其临界值(或称准则)一般由实际经验确定。首先分析了正态分布统计量和学生化残差统计量的区别,然后分别讨论了基于这两种统计量构造的等价权函数的区别。研究表明,利用学生化残差统计量构造的等价权函数以及顾及误差显著性水平确定的临界值,不仅考虑了观测误差的大小,而且还可以顾及了实际观测的图形强度和多余观测数,可以克服人为确定临界值可能带来的参数估计的有效性和抗差性方面的风险。     

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.     

基于原子干涉测量技术的卫星重力梯度测量

原子干涉测量技术的发展促进了重力梯度仪技术的发展,使得在测量地球重力场方面有了新的方法,从而能够获得更高分辨率和精度的重力场信息。介绍原子干涉测量技术的基本原理和发展现状,对利用原子干涉重力梯度仪进行卫星重力测量的优势和可行性进行分析。     

利用粒子滤波进行动态精密单点定位观测异常影响控制

采用粒子滤波控制观测异常影响,提高动态精密单点定位精度。粒子滤波是一种非高斯噪声分布的动态滤波,通过重点概率密度进行随机采样以获取高精度状态参数;根据观测噪声概率密度、状态噪声概率密度以及重点概率密度等因素确定粒子权值,降低受污染粒子对定位结果的影响;采用Kalman滤波进行重点采样,减缓粒子退化;采用单差无电离层固定模糊度,减少状态参数维数,进而减少粒子的选取个数。实测数据结果表明,粒子滤波有效控制了观测异常影响,提高了动态精密单点定位的精度。     

捷联式航空重力扰动矢量解算及误差补偿

介绍捷联式航空重力矢量测量的基本原理，利用波数相关滤波（WCF）、比力线性校正的方法对重力扰动的水平和垂向分量进行误差补偿，评定内符合精度。对国产捷联式航空重力矢量仪的某次试验数据进行处理，以验证和评估航空重力矢量仪的性能。结果表明，在半波长分辨率为7.5 km时，6条重复测线的重力扰动水平分量经波数相关滤波处理后，东、北向分量的平均内符合精度分别从9.77 mGal、9.18 mGal提高到5.95 mGal、3.83 mGal；对比力的垂向分量线性校正后，将解算的重力扰动垂向分量再用WCF方法处理，其平均内符合精度从1.27 mGal提高到0.59 mGal。     

利用GNSS数据分析大港验潮站地壳沉降

青岛大港验潮站的地壳沉降关系到该站平均海平面的绝对变化,因而也就关系到我国高程基准面的变化。本文利用青岛GNSS基准站约10年的观测数据对该站的地壳沉降变化进行分析。首先将青岛GNSS基准站纳入由50个国际IGS站和43个国内陆态网络基准站组成的全球网中,进行单日松弛解和单日约束解解算,获得该站坐标时间序列。然后对该站垂向坐标时间序列进行分析,利用粗差探测、偏差探测、趋势项分析、频谱分析等方法对粗差、偏差、趋势项和周期项进行探测、分析,并通过时间序列模型估计获得时间序列中的周期项振幅和偏差估值。分析表明青岛GNSS基准站垂直方向近一段时间未发现存在显著性的地壳沉降变化,但受到比较明显的周年和半周年周期变化影响。结合青岛大港验潮站验潮数据分析结果得出结论:青岛大港验潮站平均海平面的绝对上升速率是1.62mm/a。     

1PN近似下脉冲星导航的观测方程及精度分析

完整推导1PN度规形式下脉冲到达时间方程与脉冲星导航的观测方程。分析导航观测中的相对论影响;给出观测方程的级数展开形式,在此基础上分析脉冲星历表参数对观测时间的影响;讨论行星星历误差对观测时间的影响;推导星体扁率引起的测量时延表达式,分析不同星体扁率引起的时延量级。     

受外界随机干扰影响的光纤陀螺信号分析与处理

针对受外界随机干扰影响的光纤陀螺信号进行分析并作了相应处理。分别比较了小波变换和建立在AR模型基础上的Kalman滤波两种滤波方法,并用实测数据进行验证。结果表明,相对于小波变换,建立在AR模型基础上的Kalman滤波不仅能够削弱有色噪声的影响,还能够部分削弱高频噪声的影响,滤波效果较好;将小波变换和Kalman滤波两种方法的优点结合起来,可以获得更好的滤波效果,有效地削弱了信号中各种干扰噪声的影响。     

顾及有色噪声的光纤陀螺信号的抗差谱分析

在惯导系统中，对光纤陀螺仪的零位漂移一般采取滤波的方法对其进行补偿或削弱。本文针对信号中含有低频有色噪声，在Kalman滤波和小波变换消噪不理想的情况下，提出一种新的处理零位漂移的方法。首先对信号中的有色噪声进行拟合和预报，然后对信号进行抗差谱分析，以期将有用信号、有色噪声以及周期噪声分离开。利用模拟数据对该方法进行验证，发现该方法能够剔除信号中的周期噪声，并能够削弱有色噪声的影响。