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两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了两种渐消滤波解及其相应的原则,介绍了自适应抗差滤波原理和相应的解,分别从原理和解的表达式上分析了两种渐消滤波和自适应抗差滤波解算的基本性能。利用一个实际算例比较了渐消滤波与自适应抗差滤波解在控制状态异常影响方面的能力。 相似文献
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针对建议分布函数的选择问题,系统地分析比较了改进的粒子滤波算法.在此基础上提出了一种新的粒子滤波算法--自适应渐消扩展Kalman粒子滤波方法.该方法用渐消扩展Kalman滤波产生建议分布函数,由于参数的可在线调节性,使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性.与用转移先验、扩展Kalman滤波、自适应扩展Kalman滤波、迭代扩展Kalman滤波以及无迹Kalman滤波产生建议分布函数的粒子滤波方法相比,自适应渐消扩展Kalman粒子滤波进一步提高了粒子滤波的精度.通过对GPS与航位推算(DR)组合导航系统GPS/DR的试验,验证了该方法的有效性. 相似文献
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针对建议分布函数的选择问题,系统地分析比较了改进的粒子滤波算法。在此基础上提出了一种新的粒子滤波算法——自适应渐消扩展Kalman粒子滤波方法。该方法用渐消扩展Kalman滤波产生建议分布函数,由于参数的可在线调节性,使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性。与用转移先验、扩展Kalman滤波、自适应扩展Kalman滤波、迭代扩展Kalman滤波以及无迹Kalman滤波产生建议分布函数的粒子滤波方法相比,自适应渐消扩展Kalman粒子滤波进一步提高了粒子滤波的精度。通过对GPS与航位推算(DR)组合导航系统GPS/DR的试验,验证了该方法的有效性。 相似文献
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渐消滤波原理及其理论分析 总被引:1,自引:0,他引:1
动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制。本文首先分析了渐消滤波的理论背景和基本原则;基于其基本原则,推导了渐消滤波解;然后从理论模型、极值原则全面分析了渐消滤波理论存在的问题。分析认为,理论上,渐消滤波具有控制状态模型误差影响的能力;现有渐消因子的求解在实践中可能出现负定现象,求解时必须附加条件。 相似文献
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Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差,Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动,应当对状态模型误差进行实时控制。对此,引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子,利用统计量实时计算渐消因子的量值,控制状态预测协方差阵的增长,降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明,相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法,基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度,改进时间尺度的稳定度。 相似文献
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030601 动态自适应滤波解的性质/杨元喜(西安测绘研究所)//测绘学报.-2003,32(3).-189-192 推导了动态自适应滤波与经典Kalman滤波解的解差,给出了状态向量估值的数学期望和均方误差,分析了在自适应因子调控下解的偏差和均方误差的变化规律及其对状态估值和均方误差的影响。 相似文献
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IMU/GPS组合导航系统自适应Kalman滤波算法 总被引:10,自引:0,他引:10
给出了IMU在地固坐标系中的误差方程,介绍并分析了自适应滤波和渐消Kalman滤波算法原理,然后将渐消因子引入到自适应滤波算法中。并将其应用到IMU/GPS松组合导航系统中,最后利用一个实际算例证明了该组合导航系统的有效性。 相似文献
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卡尔曼滤波常常被用于惯性导航系统初始对准算法,其使用前提是对系统状态进行建模,从而得到比较准确的系统噪声和观测噪声统计特性。在模型失配和观测噪声干扰的情况下,常规卡尔曼滤波会出现精度下降甚至发散,从而影响初始对准精度。针对这一问题,提出了一种新型渐消卡尔曼滤波算法,引入了多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,设计了基于新息向量统计特性的滤波状态χ2检验条件,使渐消因子的引入时机更加合理,算法的自适应性得到增强。将改进的卡尔曼滤波算法应用到惯性导航系统的初始对准问题中,仿真试验和实测数据试验结果表明,与常规渐消因子滤波算法相比,新算法可以有效提高滤波精度及鲁棒性。 相似文献
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GPS/INS组合导航非线性系统最优估计算法中,基于统计信息和假设检验理论的多渐消因子自适应滤波算法的应用前提条件是残差向量为高斯白噪声。本文针对观测异常会影响残差向量的数字特性分布,提出了一种神经网络辅助的多重渐消因子自适应SVD-UKF算法。该算法采用神经网络算法削弱观测异常对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,利用奇异值分解抑制UKF中先验协方差矩阵负定性变化,同时构造多重渐消因子对预测状态协方差阵进行调整,使得不同的滤波通道具有不同的调节能力,高效地应用于多变量复杂系统。最后利用车载实测数据进行了验证。结果表明,神经网络算法极大削弱了观测粗差对残差序列高斯白噪声分布特性的影响,拓展了多重渐消因子的应用范围,使其能在观测值含有粗差的条件下自适应调节不同滤波通道,消除滤波状态中的异常,提高组合导航解的精度和可靠性。 相似文献
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强跟踪抗差自适应滤波算法及其在无人机导航定位中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Sage-Husa自适应滤波算法在无人机导航定位应用中存在滤波发散和定位精度低的问题,本文提出一种强跟踪抗差自适应滤波算法.该算法在Sage-Husa自适应滤波算法基础上,引入强跟踪技术,通过自适应渐消因子降低历史数据对当前滤波的影响,从而抑制滤波发散,增强算法的稳健性;结合量测噪声和系统噪声进行实时估计,并且在估... 相似文献
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卡尔曼滤波方法是一种高效的处理动态数据的方法。近年来,随着其应用领域的扩大,为了克服传统卡尔曼滤波方法的不足,逐渐出现了抗差卡尔曼、渐消记忆卡尔曼、自适应卡尔曼等滤波方法,本文通过对不同卡尔曼滤波方法原理的介绍,归纳总结了三种不同的卡尔曼滤波方法。 相似文献
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在分析Kalman滤波层析方法的基础上,将基于指数渐消因子的自适应Kalman滤波方法用于层析大气湿折射率,并结合香港地区CORS网观测资料及探空气象观测资料进行了分析.结果表明,该方法能够长时间以较高精度反演湿折射率垂直轮廓线,较好地反映了大气的实际状况,有效避免了一般Kalman滤波可能出现的发散. 相似文献
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《测绘文摘》2005,(1)
CH20050504基于GPS的CCD相机同步控制器=CCD CameraSynchronizationControlDeviceBasedonGPS/高文武,贺赛先(武汉大学电子信息学院)∥武汉大学学报(信息科学版).-2004,29(8).-744~746介绍了一种基于复杂可编程逻辑器件(CPLD)和GPS的CCD相机同步控制器,阐述了控制器的硬件、软件设计思想,讨论了高精度时钟的实现,并给出了测试结果。CH20050505卫星激光测距仪发散角系统的设计=La serDivergenceDesigningforSatelliteLaserRanging/项清革,卫志斌,程伯辉,瞿锋,王谭强(中国测绘科学研究院)∥测绘科学.-2004,29(5).-44~46介绍了… 相似文献