观测值含有粗差的抗差粒子滤波算法

作为非线性滤波的代表，粒子滤波得到广泛应用。该算法通过随机生成的具有权重的样本（粒子）来计算后验概率密度。其中赋权的过程需要综合系统信息和观测信息，当观测值含有粗差时，会使粒子错误赋权影响滤波结果。提出一种新的基于抗差估计的抗差粒子滤波算法，通过计算粒子等价权，抑制观测值粗差的影响。模拟计算分析表明，当观测值含有粗差时，与标准粒子滤波相比，该方法能有效提高滤波精度。     

基于MRPs无陀螺卫星姿态确定的抗差估计算法

针对精确航天器姿态问题,采用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,分别基于等价协方差和观测残差统计特性的协方差调整方法,实现UKF算法的抗差效果,并通过仿真验证该方法的有效性。仿真结果表明：在含有粗差的情况下,两种抗差UKF算法均能得到稳定的状态估计值,而第二种方法计算效率更高。     

一种Kalman滤波系统误差及其协方差矩阵的半参数估计方法

提出用半参数估计理论来解决系统误差对Kalman滤波解的影响问题。即用半参数模型中的非参数分量表达观测模型和动力学模型中未知的系统误差,在移动的窗口内,基于观测残差和状态向量预测残差拟合模型系统误差,进而修正相应的观测向量和状态预测向量的协方差矩阵,以消除系统误差对滤波的影响。同时这种方法还有明显的优点,就是在滤波过程中不需要对系统误差做任何假设。文中推导了基于正则核估计来解算导航系统半参数模型的相应公式,并根据一个模拟的算例,证明了算法的有效性。     

顾及时间相关噪声的单频GPS精密单点定位

扩展Kalman滤波(EKF)常常被用于单频GPS精密单点定位.Kalman滤波的前提假设之一是观测噪声为白噪声,即时间不相关,这在实践中往往不能满足.因为单频GPS观测值中包含有很难被完全消除的电离层、对流层等大气折射误差,以及多路径影响误差.这些误差在时间上是相关的,严重地影响了滤波解的精度和收敛时间.这里提出一种顾及时间相关噪声的Kalman滤波,在移动窗口内,利用核估计预测时间相关噪声的系统部分,进而实时修正当前历元的观测值和观测向量的协方差矩阵.该方法还有一个明显的优点就是,在滤波过程中不需要对时间相关误差做任何假设.最后通过一个实测算例验证了该算法的适用性.     

一种新的自适应滤波及在单频GPS精密动态单点定位的应用

应用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行单频GPS精密动态单点定位时,只有当动力学模型和随机模型准确无误时,卡尔曼滤波才能提供系统状态向量的最优解。而实际上,卡尔曼滤波解会受到许多因素的影响。尝试利用支持向量机来辅助卡尔曼滤波,先选择具有全局意义的样本,把信息向量作为支持向量机的输入,输出是相应的滤波解差值。然后在动态定位中,在线利用训练好的支持向量机预测出当前历元的滤波解差值,实时地修正滤波解,从而提高定位精度。最后通过一个实际算例验证该算法的适用性。     

云阳长江公路大桥主梁施工测量技术研究

结合云阳长江公路大桥主梁施工的特点,介绍了动态施工中大跨斜拉桥主梁施工测量的有关技术。     

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基于随机模型改正的有色状态噪声处理新方法

控制有色状态噪声影响除了通过状态向量扩展的方法外,也可以通过修正随机模型.提出采用多项式长除法将有色状态噪声模型展开成无穷级数,截断取其有限项,进而求取有色状态噪声方差.利用该方差对随机模型进行修正,再结合现代时间序列分析方法,构造出新的ARMA新息模型,并根据该新息模型设计状态最优滤波器.为了说明该方法的正确性和合理性,将它与标准的Kalman滤波和状态向量扩展法进行分析和比较.结果证明利用该方法能有效地控制有色状态噪声的影响.     

一种自适应两阶段卡尔曼滤波算法

当动力学模型存在未知的随机系统偏差时,两阶段卡尔曼滤波要优于标准卡尔曼滤波。两阶段卡尔曼滤波的基础是准确的知道随机系统偏差的统计特性,这在实际过程中是很难做到的。提出了基于新息向量的自适应两阶段卡尔曼滤波。它不仅能够很好的估计随机系统偏差,而且在随机系统偏差的先验统计特性不准确时也能取得良好的效果。最后通过一个仿真算例,验证了自适应两阶段卡尔曼滤波的适用性。     

混合整数最小二乘在GPS定位中的应用

目前针对载波相位双差观测模型中具有整型和浮点型两类参数的特点,常用的方法是先将混合整数最小二乘估计转换为整数最小二乘估计,并以此为准则搜索确定整周模糊度,然后回代解算基线向量。这里提出了一种基于混合整数最小二乘对两类参数同时估计的方法;推导了在未知参数具有先验信息的条件下混合整数最小二乘及整数最小二乘的参数估计准则。最后给出算例验证了基于混合整数最小二乘的参数估计的正确性和优越性。