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.     

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。     

抗差估计在多站多星卡尔曼滤波精密定轨中的应用

针对在多站多星卡尔曼滤波定轨中,粗差探测判断标准选择不合适时会影响卡尔曼滤波解精度的问题,采用放宽粗差探测阈值并在滤波阶段采用抗差估计的方法来控制滤波的精度。利用IGS站和BD站的观测数据,分别计算了GPS、BD卫星单天弧度的定轨结果,并与IGS精密星历、武大精密星历作比较。结果表明,利用抗差卡尔曼滤波方法轨道精度得到了提高。     

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。     

预测残差判别统计量抗差因子在UKF算法中的应用

在UKF滤波中,针对观测信息存在粗差的问题,基于预测残差构建了预测残差判别统计量。结合三段函数组成了一种新的抗差因子函数,并给出抗差UKF算法公式。该算法计算过程无需迭代,实现一步抗差,适合实时滤波估计。计算结果表明,该抗差因子函数不仅能够有效地控制含粗差观测值对滤波结果的影响,得到可靠的滤波解,而且可以提高滤波精度。     

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。     

方差分量估计的抗差总体最小二乘算法

应用等价权函数建立总体最小二乘抗差估计算法,算法的有效性受到随机模型的影响。为减小随机模型误差对抗差算法的影响,提出方差分量估计确定总体最小二乘随机模型的思想;利用等价权函数对观测元素进行迭代定权,分类确定等价权函数的域值,提高权函数抗差算法的有效性。最后,通过算例验证算法可行性,结果表明本文算法是有效的。     

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。     

改进M估计的抗多个粗差定位解算方法

随着导航卫星数量的增多,观测数据中出现多个粗差的概率显著增大,基于单个粗差假设的RAIM算法不能保证多个粗差的有效抑制。抗差估计在定位可靠性要求高的场合受到了广泛关注。针对传统M-估计受初值误差影响的问题,提出了一种基于改进M-估计的抗差定位解算方法。该算法采用S-估计方法计算初值,根据可用卫星数实时调整S-估计中的参数使得初值能够最大限度抑制粗差。GPS观测数据处理结果表明改进的M-估计能够有效抑制多个粗差。     

基于中位数法的抗差总体最小二乘估计

针对现有总体最小二乘抗差算法存在的缺陷,应用中位数法确定模型参数的初值,提出了对模型的观测向量与系数矩阵中的观测元素进行分类定权的思想,避免了中误差估计偏差与随机模型误差对等价权函数抗差性的影响。基于中位数法建立总体最小二乘抗差迭代算法,并结合算例对算法进行验证。结果表明,在相同观测样本条件下,本文提出的算法拟合的精度高于传统算法拟合的精度。     

非线性自适应抗差滤波定轨算法

讨论了应用卡尔曼滤波进行卫星精密定轨所遇到的一些问题,提出了一种新的非线性自适应抗差滤波定轨算法.该方法首先采用非线性滤波来提高定轨精度,避免了模型线性化误差的影响.另外,采用双因子方差膨胀模型来自适应地调节观测噪声的协方差阵,以控制观测异常对定轨结果的影响;通过自适应因子实时调节状态噪声协方差阵,以降低状态异常对定轨结果的影响.通过CHAMP卫星定轨计算,验证了新方法的可行性和有效性.     

分布式导航星座自主定轨性能评估

针对星座自主导航定轨任务需求问题,该文分析了卫星自主定轨的原理,提出了一种基于分布式Kalman滤波的星座自主定轨性能评估方法,着重从星间链路有效数、星座布局、定轨精度等方面给出了评估结论。评估结果表明:合理的星间链路有效数和星座布局是实现分布式导航星座自主定轨的前提条件;仅依靠星间链路是无法提供足够的信息以区分星座中是否存在旋转,存在自主定轨星座旋转的不可观测性问题;对于全网交联且星间测距残差满足自主滤波条件的分布式导航星座,所有卫星的自主定轨精度基本相当。     

抗差方差分量估计在GPS/GLONASS组合导航中的应用

运用GPS/GLONASS组合导航时,由于卫星系统的测距精度不同,需要在组合解算中采用方差分量估计进行合理定权和平差计算。但是,当GPS和GLONASS观测值中含有粗差时,若采用最小二乘方差分量估计则无法抵抗粗差的影响,从而降低平差结果的精度和可靠性。为了提高GPS/GLONASS组合解算的抗差性,本文引入了基于IGGⅢ等价权函数的抗差估计方法,经过对GPS/GLONASS实测数据的计算和分析,证明这是一种可行的和有效的方法。     

基于抗差EKF的GNSS/INS紧组合算法研究

提出了GNSS/INS紧组合导航的抗差EKF算法,采用21状态GNSS/INS紧组合状态方程,根据多余观测分量及预测残差统计构造抗差等价增益矩阵,建立抗差EKF算法,通过迭代给出GNSS/INS组合导航的抗差解,并开发GNSS/INS紧组合导航模拟平台,通过对观测值加入单粗差、多粗差及缓慢增长三类误差,测试本文算法对不同粗差的抑制能力。分析表明,抗差EKF可以将三类粗差抑制在相应观测值的残差中,达到削弱其对状态参数估计的影响。本文算例证明,抗差EKF算法可将导航解的误差精度从dm级提高为cm级甚至mm级,导航精度及可靠性得到明显提高。     

抗差自适应Kalman滤波模型的可行性分析

将抗差估计原理引入到经典Kalman滤波(CKF)方法中,即抗差自适应Kalman滤波(RAKF),在抑制观测粗差及状态扰动方面,存在明显的优势。通过大坝变形监测实例说明,在变形监测数据处理中RAKF比CKF解算结果更可靠有效。RAKF在抑制状态预报粗差及观测粗差方面的优势是显而易见的,是一种可行的有效估值方法。     

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。     

大型高精度GNSS基线向量网并行抗差估计

针对大型GNSS基线向量网的特点,在改进的相关观测抗差估计RECO方案的基础上采用并行计算技术进行相关抗差估计的并行计算(简称"并行抗差估计"),并给出了可行的解算步骤。通过算例分析,验证了大型GNSS基线向量网的并行相关抗差估计,不仅有效抑制了观测异常对参数估值的影响,而且显著提高了计算效率。     

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。     

基于抗差估计的实时单站GPS同震速度获取方法

基于实时单站GPS载波相位历元差分测速模型,引入抗差最小二乘估计,并根据IGGⅢ方案选择合适的等价权因子来削弱小周跳和粗差对结果的影响,并采用一组静态数据和2011年日本"3.11"地震期间MIZU站的高频数据对算法进行测试。结果表明,在含有小周跳和粗差的情况下,抗差最小二乘估计能够明显改善解算速度,可以实时获取测站毫米级的同震速度。     

GPS向量网的抗差方差分量估计

GPS向量网的整体平差中，基线向量间的精度往往存在评定标准不一的问题，如各同步区采用不同的基线解算软件，各同步区观测环境不同等。这类问题可能会造成权比的失调，并因此影响最后的平差结果。另外，由于GPS观测量的粗差出现率也较常规大地控制网的粗差出现率高，若不采用有效措施，也会影响最后的平差结果，本文针对上述情况，讨论了抗差方差分量估计，并给出了算例。