正反向Kalman滤波用于动态精密单点定位参数估计

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。     

利用固定模糊度的动态精密单点定位算法

首先,采用序贯最小二乘法计算无电离层组合观测值的模糊度;然后,固定宽巷组合模糊度;再固定窄巷组合模糊度;最后,得到无电离层组合观测值的模糊度最终解。谱密度的取值影响状态参数预测值的协方差矩阵元素的大小,因此,采用自适应滤波进行处理。利用机载GPS数据进行验证,结果表明,与其他方案相比,利用固定模糊度的自适应滤波加快了收敛速度,提高了动态精密单点定位的解算精度;无论谱密度取何值,自适应滤波都能够得到较稳定的解。     

两种滤波方法在SINS/GPS组合导航中的分析比较

本文针对SINS/GPS组合导航系统中卡尔曼滤波发散的情况:介绍并分析了自适应滤波和H∞滤波算法原理,并进行仿真计算,验证了这两种滤波用于SINS/GPS组合导航系统的可行性和有效性,对实际应用中组合导航系统滤波器的设计具有一定的指导意义。     

一种Kalman滤波系统误差及其协方差矩阵的半参数估计方法

提出用半参数估计理论来解决系统误差对Kalman滤波解的影响问题。即用半参数模型中的非参数分量表达观测模型和动力学模型中未知的系统误差,在移动的窗口内,基于观测残差和状态向量预测残差拟合模型系统误差,进而修正相应的观测向量和状态预测向量的协方差矩阵,以消除系统误差对滤波的影响。同时这种方法还有明显的优点,就是在滤波过程中不需要对系统误差做任何假设。文中推导了基于正则核估计来解算导航系统半参数模型的相应公式,并根据一个模拟的算例,证明了算法的有效性。     

一种基于平面拟合的LIDAR点云滤波方法

LIDAR点云滤波是将LIDAR点云数据中的地面点和非地面点分离的过程。根据在较小区域内可以近似认为地面为一平面,本文提出了一种应用平面拟合的方法,首先在一个局部区域内拟合出一个近似平面,通过判断LIDAR点是否属于该平面来获取平面点,并通过分类处理从平面点中得到地面点,最后用得到的地面点内插出DEM。滤波前,需要剔除高程异常点,本文应用了高程差约束算法抑制高程异常点,从而较好地保持了原始数据的局部细节信息。     

GPS/DR组合Kalman滤波模型及性能分析

设计了一种适用于融合GPS、DR两种不同导航输入信息的Kalman滤波器,能够将GPS导航解、GPS伪距观测值、GPS多普勒观测值以及DR原始观测值进行融合,实现最优的滤波效果。实际车载试验比较分析了GPS/DR松组合、基于伪距的GPS/DR紧组合、基于伪距与伪距率的GPS/DR紧组合三种不同组合模式的导航定位精度。结果表明,紧组合较松组合而言,充分利用了GPS和DR的原始观测信息,增加了系统的可观测度,提高了滤波跟踪精度,进一步提高了组合导航系统的可靠性和稳定性。     

处理有色观测噪声的粒子滤波算法

针对经典Kalman滤波无法直接处理有色噪声的问题,采用多项式长除法将有色观测噪声模型展开成无穷级数,截断取其有限项获得有色噪声的先验信息,然后利用粒子滤波能够处理非高斯噪声的特点对有色观测噪声进行处理.通过一个GPS定位算例,将此新方法与观测扩增方法进行了分析和比较.结果证明,利用该方法能有效地控制有色观测噪声的影响.     

基于Kalman滤波的断层扫描初步层析水汽湿折射率分布

给出了基于GPS信号湿延迟的层析格网模型的建立方法,对Kalman滤波层析水汽算法给出了详细的推导说明,采用给定的算法初步层析了香港区域水汽湿折射率分布。结果显示,基于Kalman滤波的层析算法可以较好地重构水汽的空间分布,较之附加约束条件的层析算法更加容易实现与计算。     

基于数学形态学算法的机载LiDAR点云数据快速滤波

机载LiDAR点云数据滤波是LiDAR数据处理领域研究的重点和难点之一.针对LiDAR点云数据量大的特点,以规则格网组织数据,按离散点或格网移动结构窗口,提出基于数学肜念学算法的LiDAR点云数据快速滤波方法,并详细介绍滤波的方法和流程.试验结果表明,该算法计算速度快,滤波效果好.最后选取两组小同区域的点云数据进行实验,并给出滤波前后的数字表面模型和局部断面图.     

叠前逆时偏移影响因素分析

反射地震勘探中的偏移成像技术是获取地下介质构造形态最有效的手段之一.在叠前深度域偏移方法中,目前工业界采用的方法包括基于射线理论的波动方程积分解法和基于波动理论的微分波动方程单程波解法,这两类方法难以处理地震波横向速度变化剧烈的高陡倾角构造成像问题.近年来勘探地震学研究领域发展起来的叠前逆时偏移采用了双程波求解微分波动方程的算法,这种方法具有相位准确、不受介质横向速度变化和高陡倾角构造的影响、成像精度高、可以利用回转波正确成像等优点,从理论上弥补了当前工业界常规地震偏移所面临的成像缺陷.然而,叠前逆时偏移成像方法从理论走向实用尚需解决如下问题:计算速度和数据存储空间的节省、初始速度模型的建立、震源子波的选择、数值模型边界条件的定义和假像的消除等等.对于计算速度和存储量大的问题,随着计算机硬件的快速发展,将会不断得到改善,同时可以采取一些计算技术和存储策略来加以缓解.本文主要针对初始速度模型的建立、震源子波的选择、数值模型边界条件的定义和假像的消除这些因素,利用简单模型进行了分析.对于反射波造成的传播路径上的假像,给出了一种振幅补偿滤波方法.对勘探地球物理学界给出的SEG/EAGE二维盐丘模型、Marmousi模型和本研究设计的崎岖海底模型进行了叠前逆时偏移成像,均取得了较好的成像效果.