函数模型误差弹性自适应滤波修正

多源导航信息融合过程中,观测模型和动力学模型随时间和空间变化复杂,高精度的动态载体导航与定位需要观测模型和动力学模型具有准实时或实时修正的能力。针对包含观测模型误差以及动力学模型误差的滤波系统,提出了一种基于信息滤波的弹性自适应滤波算法。所提算法以不含模型误差的标准信息滤波器为主滤波器,分别构造了观测函数模型及动力学函数模型误差补偿滤波器,对两类模型误差进行补偿。所提方法强调模型补偿项的弹性自适应估计和状态参数的弹性组合,提高了时变模型误差估计的稳定性。半物理仿真实验结果表明,基于函数模型补偿的弹性自适应滤波算法可以有效地估计观测模型和载体动力学模型误差项,水下拖体的三维位置偏差在0.2 m以内,两类模型误差的影响基本消除,明显提高了载体动态参数的估计精度。     

双自适应因子滤波算法

抗差自适应滤波算法先求解状态参数抗差解,然后根据抗差解求出的自适应因子来调节动力学模型误差对状态估计的影响。本文针对模型信息不精确和存在观测粗差的情况,提出双自适应因子滤波的思想,采用两个自适应因子分别调节动力学模型信息不精确和观测模型误差对滤波估计的影响,推导出双自适应因子滤波公式,并参考单因子计算方法给出双因子计算公式,最后通过仿真试验比较了双自适应因子滤波算法和抗差自适应滤波算法。仿真结果表明,针对观测粗差,此算法基本能够达到正常观测所得到的状态估值。对于动力学模型短时间内出现的小范围异常误差,此算法可在一定程度上削弱模型不精确对估值的影响。     

GNSS／INS组合导航误差补偿与自适应滤波理论的拓展

对GNSS/INS组合导航误差补偿与自适应滤波理论进行了系统而深入的研究。针对GNSS/INS组合导航实际应用中存在的随机模型不精确、GNSS观测条件不佳、INS误差累积迅速等问题,引入Allan方差、ARMA模型、载波相位平滑伪距、伪距差分求解速度、自适应滤波、误差模型修正等算法,对其进行改进并进一步提高了导航精度和可靠性。     

一种改进的遥感图像自适应加权滤波算法

遥感图像在其获取、传输的过程中，受到多种因素的影响，会含有各种噪声而降质。文中在分析传统的去噪处理算法和自适应中值滤波算法的(AMF)基础上，提出了一种自适应加权的遥感图像去噪滤波方法。该算法针对噪声图像上每一点，应用自适应加权算子，对于不同的图像区域，算子自适应地进行窗口大小和输出像素值的改变。试验证明，该方法优于传统的去噪滤波算法和AMF滤波算法，在滤除噪声的同时尽可能地保留了图像细节，对于遥感图像去噪增强具有很好的效果。     

GPS码跟踪环自适应多径消除算法

根据多径信号的产生机理,在对GPS接收机中的码跟踪环多径信号模型研究的基础上,提出了采用自适应滤波的来消除GPS多径效应的算法。自适应滤波的方法不需要估计模型的系统参数,而直接通过自适应滤波将多径信号滤除。在有噪声的情况下,自适应滤波的RLS算法是最小二乘意义下的最优估计,仿真的结果表明采用自适应滤波算法可以快速的消除多径的影响,修正鉴相函数的过零点偏差,提高码跟踪环的跟踪精度。由于自适应滤波算法是递推算法,易于软、硬件实现。     

自适应卡尔曼滤波在地表沉降监测中的应用

方差补偿自适应卡尔曼滤波是在对观测数据进行递推滤波的同时,不断的对难以确定的模型参数和噪声进行估计和修正,以减小模型误差,使滤波结果更准确。本文采用方差补偿自适应卡尔曼滤波预测模型,对某矿区首采工作面地表沉降监测数据进行计算,得到相应的预测值,并与标准卡尔曼滤波预测值进行比较。探讨了方差补偿自适应卡尔曼滤波预测模型进行矿区地表沉降预测的可行性。     

动力学模型自适应滤波算法研究

在全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）动态测量中,常采用Kalman滤波进行导航解算。但是,载体运动的不规则性经常会导致动力学模型偏差增大,从而出现定位精度下降的问题。针对此,在实时估计协同转弯模型（coordinated turn,CT）转弯率的基础上提出了两种减弱动力学模型偏差影响的自适应滤波算法。一种是实时估计转弯率的CT模型与改进的椭球约束方程相结合的滤波算法;另一种是通过对载体运动规律的分析,推导了实时估计转弯率的三维转弯模型,提出了一种三维转弯模型与新息向量构造的自适应因子相结合的自适应滤波算法。实验结果表明,这两种算法在不同的机动情况下都能较好地控制动力学模型误差的影响,其精度明显优于标准Kalman滤波和CT模型与常速度模型相结合的滤波算法。尤其是第二种算法,不仅通过自适应估计提高了动力学模型的精确性,还通过自适应因子进一步控制了动力学模型扰动的影响,显著提高了动态导航解的精度和可靠性。     

结合自适应滤波和神经网络的GNSS/INS抗差组合导航算法

针对GNSS/INS松组合导航系统观测信息无冗余,而且观测信息可能存在异常的情形,结合自适应滤波算法和神经网络算法,提出了两种GNSS/INS抗差自适应组合导航解算方案,根据观测信息和动力学模型信息异常情况,给出了4种GNSS/INS抗差自适应滤波算法。利用实测数据进行了验证,结果表明,4种抗差自适应滤波算法在观测信息不足的情况下,不但能够抑制动力学模型扰动异常对导航解的影响,而且能够较好地抑制异常观测信息对导航解的影响。     

新型自适应滤波算法在惯导/双星组合中的应用

在系统模型误差和噪声统计特性未知时,为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种模糊自适应Kalman滤波算法。该算法利用滤波异常判据获得一个滤波状态因子,进而利用模糊推理系统在线调整量测噪声协方差阵的值,使滤波实现自适应。将该算法应用到惯导/双星组合导航系统中,并和简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明：在滤波精度相当的情况下,该算法简化了运算,提高了实时性。     

变分优化的高斯混合滤波及其在导航中的应用

针对时间差分载波相位/捷联惯导紧组合系统在非高斯噪声环境工作时,采用高斯混合滤波遇到的混合模型参数估计问题,提出了一种变分贝叶斯学习优化的高斯混合自适应滤波算法。该算法借鉴变分学习理论,准确高效地实现了高斯混合模型参数的自适应估计,进一步精化了滤波算法中的随机模型,能够显著提高估计精度,降低计算负担,改善滤波性能。实验结果表明,相比传统滤波算法,该算法的估计精度得到了进一步改善,运算耗时仅与拓展卡尔曼滤波相当。     

两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析(英文)

Two kinds of fading filters and their principles are introduced. An adaptive robust filter is given with corresponding principle. The basic abilities of the fading filters and adaptively robust filter in controlling the in- fluences of the kinematic model errors are analyzed. A practical example is given. The results of the fading filter and adaptively robust filter are compared and analyzed.     

两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析

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。     

Comparison of Two Fading Filters anc Adaptively Robust Filter

Two kinds of fading filters and their principles are introduced. An adaptive robust filter is given with corresponding principle. The basic abilities of the fading filters and adaptively robust filter in controlling the influences of the kinematic model errors are analyzed. A practical example is given. The results of the fading filter and adaptively robust filter are compared and analyzed.     

Comparison of two fading filters and adaptively robust filter

Two kinds of fading filters and their principles are introduced. An adaptive robust filter is given with corresponding principle. The basic abilities of the fading filters and adaptively robust filter in controlling the influences of the kinematic model errors are analyzed. A practical example is given. The results of the fading filter and adaptively robust filter are compared and analyzed.     

基于抗差卡尔曼滤波的GM(1,1)模型在变形预计中的应用

针对传统灰色模型建模过程中易受观测数据随机噪声干扰的影响,利用抗差卡尔曼滤波理论能够有效地估计含有噪声的观测值的优点,构建了基于抗差卡尔曼滤波的GM(1,1)模型。结合实例,验证了该模型在一定程度上可以提高变形监测预测精度,更好地反映观测对象的变形趋势。     

基于EKF和自适应抗差滤波的星载GPS定轨方法

针对在星载GPS卫星定轨中由于卫星动力学模型误差和不可避免的观测异常严重影响定轨精度的问题,通过采用适当的自适应控制因子和应用抗差估计原理,构造自适应抗差扩展卡尔曼滤波(RAEKF)来实现星载GPS卫星定轨。实测计算表明,自适应抗差扩展卡尔曼滤波对观测误差和状态扰动有一定的抵制能力,与一般扩展卡尔曼滤波相比提高了精度,证明其理论的可行性。     

非线性混合边值问题及其抗差解

本文从函数模型和随机模型两方面入手综合讨论大地测量混合边值问题及其解。函数模型方面，首先对混合边值问题进行了一般描述；继而分别建立了垂直边值和水平边值问题的二阶近似模型；随机模型方面，考虑到重力场的随机模型与随机观测量及其重力场本身的随机性有关，任何假设的理想模型都可能偏离实际模型。故文章中介绍了能抵制随机模型偏差影响的抗差估计原理。如果将重力场看成随机场，则建议采用抗差拟合推估解。     

自适应联邦滤波器在GPS-INS-Odometer组合导航的应用

针对多传感器观测信息较多、计算效率较低、对动力学模型误差稳键性不佳的问题,提出了一种自适应联邦滤波器并应用于GPS-INS-Odometer组合导航。首先介绍GPS-INS-Odometer组合导航的动力学模型和观测模型,比较分析了信息分配因子和自适应因子的共同特性,论证了联邦滤波器和自适应滤波器的等价性及其等价成立条件,提出了自适应联邦滤波器的信息分配因子构造方法。最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明,相比于基于GPS和Odometer(里程计)初始方差构造信息分配因子的联邦滤波器,本文提出的自适应联邦滤波器兼容了联邦滤波器高效计算效率,且具有较好的抵抗动力学模型误差效果,能够有效削弱多传感器动力学模型误差对于导航解算的影响,对直接可测参数和间接可测参数的精度提高均起到了积极的作用。     

GPS导航中的抗差自适应Kalman滤波算法

GPS导航与定位的质量取决于对动态载体函数模型和随机模型的认知。本文首先基于机动载体的当前统计模型 ,设计了离散系统的Kalman滤波器 ,进而基于方差分量估计给出了一种适合GPS动态定位的抗差自适应卡尔曼滤波算法。该算法模型简单 ,实时性好。实测数据计算结果表明 ,滤波导航解能有效地控制观测异常和动态扰动异常对导航解的影响 ,使导航解更能反映导航目标的真实情况     

有色噪声作用下的抗差卡尔曼滤波

根据用GPS载波相位三差观测量进行动态定位或精密导航的需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的抗差卡尔曼滤波公式。白噪声的抗差卡尔曼滤波是有色噪声的抗差卡尔曼滤波的特例,有色噪声的抗差卡尔曼滤波为白噪声的抗差卡尔曼滤波的推广。