一种次优并行Sage自适应滤波器

提出了一种新的次优Sage自适应卡尔曼滤波算法，该算法针对经典次优Sage滤波器经常存在的结果偏移现象，设计了一种附加伴随滤器的并行滤波结构，消除了结果偏移，提高了滤波精度。     

一种次优并行Sage自适应滤波器

提出了一种新的次优Sage自适应卡尔曼滤波算法,该算法针对经典次优Sage滤波器经常存在的结果偏移现象,设计了一种附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了结果偏移,提高了滤波精度.     

基于SPRT检验的并行递推次优Sage滤波器

提出了一种新的并行递推次优Sage滤波算法，在新方法中，设计了一种附加伴随滤波器的并行滤波结构，消除了结果常值偏差，并引入SPRT检验方法，通过检验模型的噪声统计是否发生了扰动，达到对噪声统计调整进行控制的目的，使得滤波器可以有效跟踪时变噪声，并减少了计算量。     

Sage滤波器的发散问题解决

提出了一种新的次优Sage自适应卡尔曼滤波算法。该算法通过对滤波器发散的综合抑制，有效提高了滤波器的数值稳定性。     

一种新的综合Kalman滤波及其在星载GPS 低轨卫星定轨中的应用

针对将Kalman滤波方法应用到星载GPS定轨时，由于动态噪声和观测噪声确定不准而造成滤波的发散、污染观测值造成Kalman滤波估值的扭曲及计算舍入误差可能带来协方差阵的不正定性等缺陷，提出了一种新的综合Kalman滤波方法。该方法用拟准检定法准确地探测和修正量测方程中存在的粗差；用UD分解算法克服了数值的不稳定性，改进了计算精度；用Sage自适应滤波器克服滤波器的发散。算例结果表明，这种综合卡尔曼滤波方法具有数值稳定性好、较强的自适应性和较好地削弱粗差影响等优点。     

基于容错型联邦强跟踪滤波的多星座组合导航算法研究

在多星座组合导航应用于高动态场景时,由于受加速度变化范围大、动态噪声和观测噪声难以准确预测等因素影响,常规联邦滤波估计精度将会严重下降甚至发散。针对这一问题,提出将强跟踪滤波算法应用到容错型联邦滤波器中,构成容错型联邦强跟踪滤波器。对COMPASS/GPS/GLONASS组合导航系统进行的仿真结果表明:该算法设计灵活,容错性强,对高动态目标有较强的跟踪能力,能够显著提高导航定位的精度和可靠性。同时,由于组合应用了无重置联邦滤波结构和渐消矩阵一步次优算法、残差χ2检验算法等实用算法,使得该算法整体计算量适中,易于实现,具有一定的工程实用价值。     

用于GIS道路信息修测的动态GPS自适应滤波试验

利用车载GPS进行GIS道路信息修测与更新已在西安地区进行了试验。试验中使用了三种动态定位算法 ,即GPS接收机的随机软件、Sage滤波算法及新发展起来的抗差自适应滤波算法。试验表明 ,新的自适应抗差滤波不仅计算简单 ,而且能控制GPS伪距观测和载体状态异常扰动的影响。     

海洋SAR图像小波Speckle滤波及边缘信息提取

以海洋SAR图像的speckle滤波和边缘信息提取为研究目标，构造了以低通带通窄和时域冲击响应系数分布呈左右对称为特征的小波滤波器。这些特征使该小波滤波器在处理突变信号方面具有优良的特性。应用该小波滤波器，采用Wiener滤波算法，对海洋SAR图像进行了speckle滤波及采用Prewitt算子对边缘信息进行提取。用几种经典小波函数采用相同的滤波算法和边缘增强算子进行了处理，并将它们的结果进行了对比分析。结果表明，虽然小波基函数在用于speckle滤波方面，稍逊其它几种经典小波基函数，但是在边缘信息保留方面，效果要明显优于其他小波基函数。     

噪声协方差矩阵加权估计的Sage自适应滤波

介绍了经典 Kalm an滤波和目前广泛使用的 Sage自适应滤波 ,分析了基于新息向量、残差向量和状态改正数向量的自适应协方差估计存在的问题 ,提出了一种改进 Sage自适应滤波的新方法。计算结果表明 ,该方法能有效地控制观测异常和动态扰动异常对噪声协方差估计的影响 ,在高动态 GPS数据处理中具有较强的数值稳定性和自适应性。     

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.     

基于模糊逻辑的自适应强跟踪卡尔曼滤波在GPS定位中的应用

当载体速度频繁发生突变时,针对卡尔曼滤波在GPS定位解算中对系统模型依赖性强、鲁棒性差的问题,提出了一种基于模糊逻辑的自适应强跟踪卡尔曼滤波算法。该算法主要利用模糊逻辑自适应控制器监测系统输出的残差均值,并根据模糊规则动态调整弱化因子,从而对强跟踪滤波器中次优渐消因子进行自适应调整,来实现抑制载体突变影响。仿真结果表明,该算法在载体突变的跟踪精度高于扩展卡尔曼滤波和强跟踪卡尔曼滤,其稳定性也有所提高。      

Improved adaptive filter with application to relative navigation

An improved adaptive Kalman filter algorithm is presented to model error and process noise uncertainty. The adaptive algorithm for model error is obtained by using an upper bound for the state prediction covariance matrix. The process noise is estimated at each filter step by minimizing a criterion function, which was determined by measurement prediction. A recursive algorithm is provided for solving the criterion function. The proposed adaptive filter algorithm was successfully implemented in GPS relative navigation for spacecraft formation flying in high earth orbits with real orbit perturbations. Software simulation results indicated that the proposed adaptive filter performed better in robustness and accuracy compared with previous adaptive algorithms.     

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。     

粒子滤波算法在GPS/DR组合导航中的应用

针对建议分布函数的选择问题,系统地分析比较了改进的粒子滤波算法。在此基础上提出了一种新的粒子滤波算法——自适应渐消扩展Kalman粒子滤波方法。该方法用渐消扩展Kalman滤波产生建议分布函数,由于参数的可在线调节性,使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性。与用转移先验、扩展Kalman滤波、自适应扩展Kalman滤波、迭代扩展Kalman滤波以及无迹Kalman滤波产生建议分布函数的粒子滤波方法相比,自适应渐消扩展Kalman粒子滤波进一步提高了粒子滤波的精度。通过对GPS与航位推算(DR)组合导航系统GPS/DR的试验,验证了该方法的有效性。     

基于改进高斯-牛顿法的位场向下延拓

本文针对位场向下延拓的不适定问题,在分析最优化算法中高斯-牛顿法基本原理及滤波函数滤波特性的基础之上,提出基于正则参数指数递增计算方法和残差最小步长准则的改进高斯-牛顿法。基于理论重力模型和航磁实测数据的对比实验表明,改进后得到的自适应迭代法具有相对较高的位场向下延拓精度和很好的收敛性。     

基于EMD-自适应滤波的干涉图去噪方法研究

提出了一种基于EMD-自适应滤波干涉图去噪方法,该方法基于信号和噪声经过经验模态分解后在不同的IMF上有不同的特征,即先对信号进行经验模态分解,然后对各个高频IMF信号分别选用不同的滤波梯度参数进行自适应滤波处理,从初始干涉图上减去与斑点噪声所对应尺度信息,从而达到噪声抑制的目的。通过实验对比研究了该算法与Goldstein滤波、圆周期中值滤波、EMD分解方法和梯度-自适应滤波去噪的降噪效果。实验表明,该方法不仅能有效地去除InSAR干涉图的噪声,并且能很好地保持相位的细节信息和条纹的边缘信息。