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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(12)
扩展卡尔曼滤波技术可以利用序列观测重力异常数据以及航行区域重力异常基准图来校正惯性导航系统漂移误差。针对因重力测量环境的变化、测量仪器扰动等因素造成的重力异常观测噪声不确定问题,提出了基于量测残差自适应估计观测噪声协方差(residual-based adaptive estimation,RAE)的重力异常滤波匹配算法;设计了一组并行卡尔曼滤波器,并简化了最优滤波器的选择准则。不同重力特征区域的实验表明,该算法能够有效降低惯性导航系统经纬向漂移误差,提高系统的导航定位精度。 相似文献
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扩展卡尔曼滤波技术可以利用序列观测重力异常数据以及航行区域重力异常基准图来校正惯性导航系统漂移误差。针对因重力测量环境的变化、测量仪器扰动等因素造成的重力异常观测噪声不确定问题,提出了基于量测残差自适应估计观测噪声协方差(residual-based adaptive estimation,RAE)的重力异常滤波匹配算法;设计了一组并行卡尔曼滤波器,并简化了最优滤波器的选择准则。不同重力特征区域的实验表明,该算法能够有效降低惯性导航系统经纬向漂移误差,提高系统的导航定位精度。 相似文献
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本文利用Kalman滤波方法对动态测量进行数据处理,由于高动态的GPS测量,不易确定系统动态噪声和观测噪声.同时标准的Kalman滤波在应用过程中由于状态模型确定的误差存在,滤波效果不佳.因此本文结合动态导航的实时性和高动态性,建立了动态导航系统中滤波状态方程和观测方程,采用改进的Sage-Husa自适应滤波对来进行实时定位数据处理,利用已有测量数据进行了实例分析.改进的Sage-Husa自适应滤波在计算过程中计算量小,结果稳定,有较强的自适应性. 相似文献
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卷积自编码器融合了适于处理相同维度数据映射的自编码器神经网络,以及近年来在图像处理领域取得广泛应用的卷积神经网络。基于深度学习处理重力观测数据图像, 利用卷积自编码器从含噪声的重力图像中重建重力观测图像。首先,随机建模生成大量不同参数的重力异常体,正演其重力异常, 将加入噪声的重力异常和原始重力异常分别作为卷积自编码器的输入和输出进行训练;然后,模拟数据测试表明训练得到的神经网络重建效果良好;最后,用Kauring实验场实测重力数据测试该神经网络的泛化性能,并与快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)滤波、db小波(Daubechies wavelet)滤波方法进行了比较。结果表明,训练好的卷积自编码器重建实测重力数据的平均误差小于FFT滤波方法及db小波滤波,且能避免重力异常特征过度滤波而消失,受噪声干扰小于db小波滤波,综合效果理想。 相似文献
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针对城市环境中GPS动态定位系统的特点,提出了一种基于粒子滤波的GPS动态定位算法。与传统卡尔曼滤波算法相比,该算法利用观测伪距误差分布建立重要的密度函数,能够处理噪声符合非高斯分布的情况,且无需对观测方程线性化,提高了GPS动态定位的精度。通过实际算例分析,验证了该算法的有效性。 相似文献
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动态定位有色噪声影响函数--以一阶AR模型为例 总被引:17,自引:3,他引:17
动态定位的精度和可靠性除受观测偶然误差和系统误差的影响外,还受时间相依的有色噪声的影响。任何基于高斯白噪声假设而忽略实际有色噪声影响的数据处理理论和方法均不能保证估计结果的实际可靠性。基于动态数据处理的2种主要方法,即序贯平差法和Kalman滤波法,将有色噪声分为有色观测噪声和有色状态噪声分别进行讨论。结果表明,有色噪声对状态参数的影响是明显的,由影响函数所计算的结果是可靠的。 相似文献
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在星载GPS精密定轨或单点定位中,尤其单频接收机的情况下,仅利用相位观测值,由于需要解算模糊度方程通常奇异,仅利用伪距观测资料,由于伪距观测值的噪声影响使得难以实现高精度定位要求。鉴于此,本文讨论了基于加权的伪距和历元间相位差分模型的GPS单点定位方法,该方法既能改善方程奇异性,又无需考虑模糊度因素,能确保观测值的精度。本文分别探讨了伪距观测方程和历元间差分相位观测方程,并给出了联合误差模型,推导了权值的计算公式和参数解算公式,最后基于动态单点定位考虑,探讨了基于加权的伪距和历元间相位差分模型的序贯最小二乘参数解算一般表达式。 相似文献
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P. Novak M. Kern K.-P. Schwarz M. G. Sideris B. Heck S. Ferguson Y. Hammada M. We 常晓涛 《测绘文摘》2003,(2)
随着近年来航空重力的发展,航空重力数据的精度和分辨率不断提高,其精度可达1 mGal,分辨率可达10km,这使得用航空重力数据计算精密大地水准面成为可能。本研究介绍利用满足一定条件的稳定、精确的航空重力数据计算大地水准面的一种新途径。它根据布隆公式,分离大地水准面与参考椭球,把航空重力观测值转换为大地水准面上的重力位,从而确定大地水准面。其具体步骤如下: 1.对重力扰动观测数据进行低通滤波,除去高频观测噪声; 2.利用全球重力场模型从低通滤波的重力 相似文献
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标准卡尔曼滤波公式是基于白噪声推导出来的,在同一时刻状态噪声与观测噪声互相关,相应的卡尔曼滤波公式复杂,计算繁琐.通过改化观测方程的方法,导出一种新型基于噪声相关的卡尔曼滤波公式,并证明标准卡尔曼滤波是噪声相关卡尔曼滤波的一个特例.本文导出的基于噪声相关的卡尔曼滤波公式计算只比标准卡尔曼滤波增加了观测方程改化过程,便于编程计算. 相似文献
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动态测量系统与卡尔曼滤波 总被引:12,自引:0,他引:12
本文简述了动态测量系统的一般概念,按广义最小二乘原理推导了卡尔曼滤波方程。讨论了动态测量系统的基本模型,并以动态水准监测系统为例,说明动态测量系统中建立状态方程和观测方程的具体方法,从而指出了卡尔曼滤波方法在大地测量、工程测量中的应用前景。 相似文献
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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。 相似文献
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有色噪声作用下的卡尔曼滤波 总被引:2,自引:0,他引:2
利用GPS载波相位三差观测量进行动态定位(或精密导航),就必须研究有色噪声滤波的理论问题.根据需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的线性系统滤波公式,并证明白噪声卡尔曼滤波是有色噪声卡尔曼滤波的特例,或者说有色噪声的卡尔曼滤波是白噪声卡尔曼滤波的推广. 相似文献
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通过改化观测方程,将有色噪声观测值转化为白噪声的虚拟观测值,用白噪声逐步拟合推估公式进行计算。递推公式的第一步是拟合推估,第二步以后实际上是滤波。 相似文献
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动力学法的卫星重力反演算法特点与改进设想 总被引:1,自引:0,他引:1
根据卫星轨道计算的积分公式,导出了以参考轨道为初值的线性化解算地球重力场的观测方程,给出了其系数矩阵的积分计算公式,阐明了动力学法本质上是观测值相对于参考轨道的线性摄动方法,因此其变分方程力模型参数的偏导数初值必定为0。在此公式的基础上,分析了动力学法观测方程的主要特点,即线性化误差随轨道弧段增长而快速增大,其观测方程的性质也随弧段增长而变差,且积分计算误差将是下一代重力卫星数据处理的重要瓶颈问题。提出了进一步提高动力学法重力反演精度的方法,主要归结为:改进以几何轨道为初值的线性化方法以减小线性化误差,改变参数化方式以改善观测方程的性质,综合应用解析公式与数值积分公式以提高轨道计算精度。 相似文献
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针对水下载体动态导航定位中状态方程和观测方程噪声增加引起的卡尔曼滤波发散问题,提出了一种以高斯混合模型为框架,基于信息熵计算导航融合权重的新方法。首先给出了水下组合导航系统的整体结构和各子滤波器的状态方程以及观测方程;然后研究了各子滤波器输出信息熵值的计算方法,并且定义了熵积的概念用于计算高斯混合模型中各分量的权重;最后总结出了用于水下载体导航信息融合的熵权高斯混合模型滤波算法的计算流程。仿真实验表明,相比于传统的加权卡尔曼滤波算法,新方法的计算精度更高,对噪声引起滤波发散的抑制能力也更强。 相似文献
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当一个载体(比如飞机)处于一般运动状态时,它不仅“感受”到引力,同时还“感受”到惯性力。因此,在动态航空重力测量中(载体是飞机),为了提取出重力(或引力)信息,关键的问题是解决如何有效地将引力与惯性力分离开来。引力与惯性力的分离涉及到内部分离(不借助外部观测信号)和外部分离(仅利用外部观测信号)。本文的研究仅限于内部分离问题。本文以广义相对论为基础,在仔细研究了受力质点的世界线偏离方程之后得出结论,纯引力场信息可通过黎曼张量反映出来,而黎曼张量可以用重力梯度仪加惯性平台(惯性陀螺)来测定。同时,本文还讨论了黎曼张量与牛顿引力理论中的重力梯度之间的关系并建立了仅用内部观测手段实施航空重力测量的模型。 相似文献
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本文论述了四维整体大地测量的基本概念。根据Hein和Grafarend等人的基本思想,推导了四维整体大地测量模型中的重力向量观测方程。其中顾及了地球固体潮和地壳形变所引起的观测量的时间相依变量。 相似文献
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陆态网络绝对重力基准的建立及应用 总被引:4,自引:0,他引:4
利用陆态网络100个基准站的首期观测数据,建立了基本覆盖我国大陆范围的高精度绝对重力基准,各基准站点值精度均小于5.0μGal/a,为相对重力联测提供了高精度起算基准点,可获得真实的相对重力联测平差结果,避免重复重力观测获得的重力场动态变化图出现畸变。成都基准台重复重力观测获得的重力变化规律表明,汶川地震前长期重力变化率达5.01±0.7μGal/a,如此大的震前重力变化很可能是由于地下物质运移引起的。联合绝对重力和GRACE卫星长期测量数据,根据二者系统偏差确定了武汉地区的地壳沉降速率,为-3.27±0.65mm/a。 相似文献