基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法

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质量.在实践中,观测向量及其动态模型信息均可能存在异常,此时若仍利用标准Kalman滤波,则状态滤波解将极不可靠.在标准Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出了一种基于模糊理论的抗差Kalman滤波算法.该方法是依据滤波处理后的数据残差,利用模糊理论构造等价权,从而有效控制粗差对导航解的影响,并用算例验证了该方法的可行性和有效性.     

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     

自适应抗差联邦滤波算法

简要介绍了抗差估计理论;在顾及扰动异常的情况下,把自适应抗差Kalman滤波应用到联邦滤波上,对联邦滤波进行了改进,提出了一种自适应抗差联邦滤波算法.由计算结果可知,自适应抗差联邦滤波能较好地抑制载体观测异常和状态扰动异常对动态系统参数估值的影响,较好地提高导航解的精度.     

自适应抗差联邦滤波算法

简要介绍了抗差估计理论；在顾及扰动异常的情况下，把自适应抗差Kalman滤波应用到联邦滤波上，对联邦滤波进行了改进，提出了一种自适应抗差联邦滤波算法。由计算结果可知，自适应抗差联邦滤波能较好地抑制载体观测异常和状态扰动异常对动态系统参数估值的影响，较好地提高导航解的精度。     

基于当前加速度模型的抗差自适应Kalman滤波

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。首先介绍机动载体的当前统计模型,分析该模型存在的问题,提出一种基于“当前”加速度模型的抗差自适应卡尔曼滤波算法。跟以往建立的自适应KALMAN滤波进行比较,计算结果表明,该算法不仅可以提高滤波器的精度,而且更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系统的真实情况。     

基于双因子抗差卡尔曼滤波在动态导航中的应用

针对动态导航卡尔曼（Kalman）滤波的异常扰动影响问题,根据观测量中的粗差对状态向量滤波值的影响规律,引入了双因子算法,导出基于预报残差的抗差卡尔曼滤波模型,该模型具有良好的抗差性,利用实测数据加模拟粗差进行验证,结果表明：抗差卡尔曼滤波可以很好的控制状态对滤波估值的影响,精度相对于标准卡尔曼滤波有明显的提高。     

一种迭代的GPS／INS组合导航滤波算法

简要介绍了GPS/INS松组合导航系统状态方程和观测方程。针对标准Kalman滤波算法存在的状态方程截断误差、噪声统计特性的不确定性以及状态扰动异常的影响,给出了一种应用于GPS/INS组合导航系统的迭代滤波算法。该算法采用迭代策略,不断利用观测信息实时修正状态预报值。实测数据计算结果表明,通过对状态预报值的实时修正,该算法能够很好地抑制状态预报信息的不确定性和扰动异常等对导航解的影响。其滤波解精度明显优于标准Kalman滤波。     

一种迭代的GPS/INS组合导航滤波算法

简要介绍了GPS/INS松组合导航系统状态方程和观测方程.针对标准Kalman滤波算法存在的状态方程截断误差、噪声统计特性的不确定性以及状态扰动异常的影响,给出了一种应用于GPS/INS组合导航系统的迭代滤波算法.该算法采用迭代策略,不断利用观测信息实时修正状态预报值.实测数据计算结果表明,通过对状态预报值的实时修正,该算法能够很好地抑制状态预报信息的不确定性和扰动异常等对导航解的影响.其滤波解精度明显优于标准Kalman滤波.     

论动态自适应滤波

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。本文首先介绍了目前广泛使用的Sage自适应滤波，讨论了自适应滤波的残差向量、新息向量及状态参数预报值残差向量的解析关系，以及它们之间的协方差矩阵之间的关系；分析了基于新息向量、残差向量和状态参数预报值残差向量的自适应协方差估计存在的问题。对新近发展起来的抗差滤波、Sage自适应滤波及抗差自适应滤波进行了综合比较与分析，结果表明抗差自适应滤波解算理论与方法除自适应地估计载体状态预报向量的协方差矩阵外，还能自适应地估计任意历元观测量的权。计算结果证实，抗差自适应滤波不仅计算简单，而且能有效地控制观测异常和载体状态扰动异常对动态系统参数估值的影响。     

一种两步自适应抗差Kalman滤波在GPS/INS组合导航中的应用

当GPS观测可用时,如何提高组合导航的可靠性、连续性以及导航精度是组合导航重要的研究主题。针对伪距、伪距率紧组合导航精度低、姿态角误差修正不精确的缺点,本文从参数可观测性角度提出一种两步自适应Kalman滤波算法。首先简单介绍了紧组合Kalman滤波的过程,然后给出了两步自适应抗差滤波的公式和具体步骤,并且进行了分析和比较。最后用实测算例对提出的算法进行验证。结果表明,相比较于伪距、伪距率紧组合Kalman滤波,两步自适应抗差滤波能够控制动态扰动异常和观测异常的影响;导航精度不会随着组合周期的增长、INS惯性元件误差的增大而降低;在惯性元件误差较大的情形下也能够很好地估计元件误差,提高姿态角精度。     

基于Kalman滤波的动力学模型误差估计算法

本文分析介绍了模型误差对滤波解和预报残差影响的表达式.随后,针对GPS/INS松组合导航系统观测信息无冗余的情况,给出了基于Kalman滤波的动力学模型误差估计算法.最后利用一个车载实测数据证明了算法的有效性.     

一种基于多普勒频移的GPS自适应滤波算法研究

针对接收机的动态模型对GPS定位精度的影响,提出了一种基于多普勒频移观测的高动态GPS自适应滤波算法。该算法利用GPS伪距测量值以及利用信号载波的多普勒频移所获得的伪距率测量值,在GPS动态滤波中同时观测伪距和伪距率。借助于移动目标的运动矢量模型以及GPS定位误差模型建立了滤波方程。重点讨论了运用该模型进行Kalman滤波的实现过程。仿真实验表明,该模型与传统的方差自适应模型相比,位置精度提高了32%、速度精度提高了25%,应用本文算法能够提高定位精度和改善接收机的动态性能,拓宽高精度、高动态导航的应用范围。     

一种基于抗差自校正Kalman滤波的GPS导航算法

为减弱异常观测值对自校正Kalman滤波精度的影响,引入抗差M估计的等价权函数,建立了抗差自校正Kalman滤波算法,并用实例进行了验证。计算表明,该自适应滤波算法在完全未知噪声统计的情况下,不仅能够自适应地求解状态参数,而且还能在一定程度上有效地抵制观测异常对导航解的影响。     

多传感器融合导航方法的比较

多源传感器融合导航有多种算法，但不同算法之间存在理论和计算方面的差异。本文试图从理论上探讨联邦滤波融合法、动静态滤波融合法、基于观测信息的融合法以及基于各传感器几何导航解融合法的基本原理，分析各种方法的优劣，为多传感器融合导航的应用打下基础。     

Adaptive fitting of systematic errors in navigation

To use Kalman filtering for kinematic positioning and navigation, we have to deal with both observational and kinematic models. Both of the functional models may contain global or local systematic errors. The influence functions of the systematic errors on the estimates of kinematic states are derived. An adaptive fitting method for systematic errors of the observations and kinematic model errors is presented. The systematic errors are fitted with a mean or a weighted mean by using the residuals of observations and residuals of predicted states within a chosen time window. The covariance matrices of the modified observations and the predicted states are estimated within the same window. The estimation formulae and calculation strategy, as well as a real example, are given. It is shown by theory and calculations that Kalman filtering based on the adaptive fittings of the systematic errors and covariance matrices can, to some degree, resist the influences of systematic errors on the estimated states of navigation.     

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。     

粒子滤波在高动态GPS定位中的应用

针对高动态GPS定位系统的特点,引入了一种基于粒子滤波的高动态GPS定位系统滤波算法。借助于移动目标的速度矢量模型建立了系统状态方程,论文给出了标准的卡尔曼滤波算法模型,重点讨论了粒子滤波算法在高动态GPS定位中的应用,详细描述了算法的推导过程。对算法进行仿真,结果表明当GPS接收机作大范围机动或GPS信号受到干扰时,粒子滤波要优于标准的卡尔曼滤波。     

导航解算中的系统误差及其协方差矩阵拟合

利用Kslman滤波进行导航定位计算不得不涉及观测函数模型和动力学模型,而观测函数模型和动力学模型经常含有系统误差或区域性系统误差.本文提出了一种基于移动窗口的函数模型和随机模型系统误差自适应拟合法.基于相同的窗口给出了相应的观测向量和状态预测向量的协方差矩阵估计方法,其协方差矩阵的估计与现有的Sage滤波不同.利用经系统误差修正后的观测向量和状态预测向量及相应的协方差矩阵,再进行动态导航滤波计算,能有效提高导航解的精度.文中给出了开窗估计系统误差的公式,并利用实测数据验证了该算法的可行性和实用性.计算结果表明该算法能有效地抵制系统误差对导航滤波结果的影响.     

渐消滤波原理及其理论分析

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。