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GPS动态定位自适应卡尔曼滤波算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
Sage-Husa滤波和强跟踪滤波是2种常规的自适应卡尔曼滤波,有各自的优缺点。综合2种滤波的特点,给出一种抗粗差的修正算法,实验效果比较好,能有效抑制少部分粗差带来的影响,计算结果表明效果比较理想。 相似文献
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卡尔曼滤波可靠性分析及其在动态GPS定位中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
从预测残差入手,通过假设检验,给出了卡尔曼滤波内外可行性量度,并将其和模型偏差分离估计递推公式引入GPS动态定位之中。通过对WADGPS用户站的动态数据处理得到了一些结论。 相似文献
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为了解决在单系统动态过程中伪距单点定位精度不足的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波并顾及多普勒频移的双系统伪距单点定位算法。通过实测数据的处理发现,在静态和慢动态两种测试环境下,基于卡尔曼滤波方法并顾及多普勒频移算法定位精度要优于最小二乘算法。 相似文献
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本文对动态定位数据处理中应用卡尔曼滤波方法进行研究,通过模拟数据和实测数据采用自编软件进行数据处理,并对成果进行统计分析,最后,讨论了采用卡尔曼滤波方法的缺点,得出了一些有益的结论。 相似文献
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应用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行单频GPS精密动态单点定位时,只有当动力学模型和随机模型准确无误时,卡尔曼滤波才能提供系统状态向量的最优解。而实际上,卡尔曼滤波解会受到许多因素的影响。尝试利用支持向量机来辅助卡尔曼滤波,先选择具有全局意义的样本,把信息向量作为支持向量机的输入,输出是相应的滤波解差值。然后在动态定位中,在线利用训练好的支持向量机预测出当前历元的滤波解差值,实时地修正滤波解,从而提高定位精度。最后通过一个实际算例验证该算法的适用性。 相似文献
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基于Kalman滤波的GPS动态定位中,动态观测量及其相应的动态模型可能存在异常,若数据处理不考虑对这些异常的特别处理,则模糊度的估值及其所提供的动态信息将极不可靠.按抗差估计原理,文中构造了状态向量和观测值对模糊度的影响函数,并由此建立了动态GPS定位的抗差Kalman滤波解法.实际计算验证了该方法的实用性和可靠性. 相似文献
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抗差卡尔曼滤波在GPS动态定位中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于Kalman滤波的GPS动态定位中,动态观测量及其相应的动态模型可能存在异常,若数据处理不考虑对这些异常的特别处理,则模糊度的估值及其所提供的动态信息将极不可靠,按抗差估计原理,文中构造了状态向量和观测值对模糊度的影响函数,并由此建立了动态GPS定位的抗差Kalman滤波解法,实际计算验证了该方法的实用性和可靠性。 相似文献
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GPS动态测量连续周跳检验 总被引:27,自引:2,他引:27
本文针对GPS动态测量中经常出现的连续周跳,提出了一种新的连续周跳的检验方法。该方法在理论上是最优的,与Kalman滤波平行操作,能够实行处理周跳引起的偏差;而且,在偏差估计的同时,兼顾后续偏差检验,因而可利用尽可能多的观测历元信息来获取精度较高的偏差估值。实例计算表明,该方法在应用中是很有效的。 相似文献
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论动态自适应滤波 总被引:55,自引:10,他引:55
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。 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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动态定位自适应滤波解的性质 总被引:21,自引:4,他引:21
自适应抗差滤波具有控制观测异常及状态方程信息异常干扰的能力。着重研究自适应滤波解的性质。首先推导了动态自适应滤波与经典Kalman滤波解的解差,继而给出了状态向量估值的数学期望和均方误差,并分析了在自适应因子调控下解的偏差和均方误差的变化规律。由状态解向量的数学期望和均方误差的表达式可以看出,自适应因子能够控制状态异常对状态估值和均方误差的影响。 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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基于方差分量估计原理的自适应卡尔曼滤波及其应用 总被引:9,自引:0,他引:9
简单介绍了GPS伪距动态定位的卡尔曼滤波模型的建立,针对传统卡尔曼滤波中动态噪声不准或不容易确定以及因动态目标机动而导致滤波发散的现象,提出了一种根据方差分量估计原理,利用预报残差计算模型的动态噪声方差分量的自适应滤波算法,当利用预报残差进行计算时,这一方面增加的计算量不大,能有效地克服由上述原因而导致的滤波不稳定现象,适用于GPS动态定位数据的实时处理。 相似文献
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Adaptive Kalman Filtering for INS/GPS 总被引:69,自引:0,他引:69
After reviewing the two main approaches of adaptive Kalman filtering, namely, innovation-based adaptive estimation (IAE)
and multiple-model-based adaptive estimation (MMAE), the detailed development of an innovation-based adaptive Kalman filter
for an integrated inertial navigation system/global positioning system (INS/GPS) is given. The developed adaptive Kalman filter
is based on the maximum likelihood criterion for the proper choice of the filter weight and hence the filter gain factors.
Results from two kinematic field tests in which the INS/GPS was compared to highly precise reference data are presented. Results
show that the adaptive Kalman filter outperforms the conventional Kalman filter by tuning either the system noise variance–covariance
(V–C) matrix `Q' or the update measurement noise V–C matrix `R' or both of them.
Received: 14 September 1998 / Accepted: 21 December 1998 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