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提出了一种基于Lebesgue积分理论的时间序列信号背景重建方法,该方法利用测度函数对时间域进行划分,进而实现对信号能量的划分,最终实现对背景信号的重建。 相似文献
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本文采用方差-协方差分量估计分析GPS残差时间序列噪声特性。介绍了该方法如何运用于GPS时间序列分析,详细的推导了函数模型,建立了数据处理流程。对比传统的极大似然估计,该方法可以定量计算各噪声分量的大小,并且具有计算速度快,数学模型严谨等优点。 相似文献
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比较分析了极大似然估计法、最小二乘方差分量估计法以及最小范数二次无偏估计法对GPS站坐标时间序列噪声的估计效果,确定最小范数二次无偏估计法为最优的噪声方差估计方法。在此基础上对中国及其周边区域20个IGS站坐标时间序列中各方向噪声方差进行一元线性回归分析。结果表明,中国及其周边区域IGS站不同方向的噪声间具有中等强度以上的相关性,其中N方向闪烁噪声与其他方向闪烁噪声的相关性要强于白噪声。水平方向的噪声振幅能够解释垂直方向噪声振幅变化的40%~60%,而N方向噪声振幅能够解释E方向噪声振幅变化的60%~80%,获得的线性回归方程具有使用价值。 相似文献
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遥感时间序列影像变化检测研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
同一区域、不同时期大量历史数据的积累,以及同一区域能够方便地获取高时间分辨率遥感数据,使遥感时间序列影像变化检测成为近年来遥感技术与应用的研究热点。本文系统总结和评述了当前遥感时间序列影像变化检测的相关研究进展和应用状况,在阐明遥感时间序列分析的意义,以及时间序列影像在变化检测中的优势的基础上,从非遥感领域时间序列变化检测方法出发,针对遥感时间序列影像变化检测的需求,明确和归纳了遥感时间序列变化检测的问题与类型,并对当前最新研究进行了综述,总结了各种方法的优点与不足,重点介绍了基于经验模态分解的遥感时间序列影像异常信息检测方法和基于隐马尔可夫模型的土地利用/覆盖变化检测方法,以期能够为相关研究提供参考。最后总结了该研究领域的发展趋势和存在问题,并对今后的研究工作和未来发展方向进行了展望。 相似文献
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设计一种组合GPS/速率陀螺定姿系统。系统以方向余弦矩阵表示姿态,建立GPS/速率陀螺组合状态模型和观测模型。结合kalman滤波算法,提出一种状态矩阵卡尔曼滤波(StateMatrixKalmanKilter,SMKF)姿态估计算法,并采用拉格朗日算法对姿态矩阵进行正交化约束。与传统的基于四元数的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相比,基于方向余弦矩阵的姿态系统状态方程与测量方程均为线性方程,无需线性化处理,对初始姿态误差更具有较好的鲁棒性。数值仿真表明,该方法具有精度高和稳定性强等优点。 相似文献
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地心运动时间序列的抗差谱分析 总被引:6,自引:1,他引:6
本文将抗差估计与谱分析相结合,提出了抗差谱分析。用该方法对全球约120个IGS站5年GPS观测结果求得的地心运动时间序列进行了分析,发现地心运动在各方向有不同的主周期变化。X方向受地球物理交叉影响较大,无法分离出对该方向影响较大的主周期变化;而Y,Z方向都有明显的主周期变化。Y方向有明显的年周期变化、半年周期变化、季节性变化和月周期变化,其中,年周期变化的贡献最大;Z方向的主周期是年周期变化、半年周期变化、51天和609天的周期变化。与X,Y方向相比,Z方向振幅明显偏大。 相似文献
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针对短周期降水序列模型估计困难、滤波误差不确定问题提出了在线向量机与Unscented Kalman滤波相结合的降水时间序列预测与滤波方法。从理论推导到真实数据的实验以及详细的误差分析证明了本方法对短周期降水序列滤波有较好的合理性和有效性。相比传统Kalman滤波方法和向量机滤波方法,该方法有更好的滤波性能和实用性。 相似文献
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提出了采用正反向Kalman滤波进行动态精密单点定位事后处理参数估计的方法,连续实施两次方向相反的Kalman滤波,第一次滤波结果作为第二次滤波的初始信息,第二次滤波结果作为最终结果。该方法克服了传统Kalman滤波方法在模糊度参数收敛之前定位精度不高的缺陷,同时还具有原理简单、易于实现的优点。实测数据解算实验表明,该方法正确有效,可以获得理想的动态精密单点定位结果。 相似文献
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冉典 《测绘与空间地理信息》2014,(8):84-86
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。 相似文献
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UKF滤波器性能分析及其在轨道计算中的仿真试验 总被引:5,自引:0,他引:5
讨论了UT(unscented transform)变换的性质,给出了一种新的扩展型卡尔曼滤波器UKF(unscentedKalman filter),它不仅具有较高的精度,而且不必计算偏导数阵。仿真分析的结果表明,UKF有良好的状态估计性能,使用简便,适合于非线性系统状态估计。 相似文献
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当动力学模型存在未知的随机系统偏差时,两阶段卡尔曼滤波要优于标准卡尔曼滤波。两阶段卡尔曼滤波的基础是准确的知道随机系统偏差的统计特性,这在实际过程中是很难做到的。提出了基于新息向量的自适应两阶段卡尔曼滤波。它不仅能够很好的估计随机系统偏差,而且在随机系统偏差的先验统计特性不准确时也能取得良好的效果。最后通过一个仿真算例,验证了自适应两阶段卡尔曼滤波的适用性。 相似文献
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全球定位系统/航位推算组合导航定位中,由于目标运动的不确定性,GPS接收机与DR器件接收的数据存在噪声,使预置目标运动模型通常很难得到较高跟踪精度,针对应用常规卡尔曼滤波进行组合导航解算由于噪声统计特性未知而引起滤波不稳定的问题,本文提出了一种基于新息序列的量测计算进行自适应估计的卡尔曼滤波算法。该算法通过对新息方差强度进行极大似然估计,将新息计算引入卡尔曼滤波器的增益计算,达到控制发散的目的。最后对改进的算法与一般卡尔曼滤波算法做了对比仿真试验分析,结果表明了改进算法的有效性。 相似文献
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利用重力梯度反演局部地形可获取较高的反演精度。传统地形反演算法以大尺度离线反演为主,不便于算法移植和与其他系统的组合。研究了利用卡尔曼滤波对潜艇周围局部地形进行反演的方法。重点在地形坡度理论基础上对卡尔曼滤波系统误差方程建模,介绍了详细的推导过程。仿真结果证实了该误差模型的有效性。 相似文献