GPS导航解算中几种非线性Kalman滤波的理论分析与比较

GPS导航解算中常采用离散线性Kalman滤波模型.由于线性化忽略高次项,加之线性化受初始值精度的影响,导致线性化模型精度很难满足高动态用户需求.为此,分别讨论了扩展Kalman滤波和Bancroft算法以及利用观测信息迭代精化观测方程三种算法,并结合算例进行了比较与分析.     

集合卡尔曼滤波估计水文地质参数的局域化修正

集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)作为一种有效的数据同化方法,在众多数值实验中体现优势的同时,也暴露了它使用小集合估计协方差情况下精度较低的缺陷。为了降低取样噪声对协方差估计的干扰并提高滤波精度,应用局域化函数对小集合估计的协方差进行修正,即在协方差矩阵中以舒尔积的形式增加空间距离权重以限制远距离相关。在一个二维理想孔隙承压含水层模型中的运行结果表明,局域化对集合卡尔曼滤波估计地下水参数的修正十分有效,局域化可以很好地过滤小集合估计中噪声的影响,节省计算量的同时又可以防止滤波发散。相关长度较小的水文地质参数(如对数渗透系数)更容易受到噪声的干扰,更有必要进行局域化修正。     

一种改进的SAR干涉图综合滤波算法研究

SAR干涉图作为相位信息的载体,其质量直接影响对研究区域形变状况的进一步分析,采取有效的滤波算法能抑制干涉图相位噪声,提高干涉测量精度。在获得的干涉相位图中,由于矿区开采而造成的地表沉降会体现出近环状相位条纹的特征。针对这一特点,对传统的基于梯度的滤波算法做出了改进,并结合Goldstein频域滤波和改进的梯度自适应滤波,提出了一种适用于矿区沉降形成的SAR干涉相位模式滤波方法。选取河北峰峰煤矿的PALSAR干涉相位图作为实验数据,对该滤波方法做出了详细的性能评价和对比。结果表明,采用本文提出的综合滤波方法在显著降低实验区SAR干涉图相位噪声的同时,也很好地保持了相位分辨率,使由于矿区沉降而造成的形变相位环的边缘形态更加清晰。     

GPS非差相位精密单点定位算法研究

在VC++开发环境下编写了非差精密单点定位的软件,利用该软件分析了在给定不同初始方差的情况下,对滤波结果的影响,以及采用不同采样率的数据进行计算时,定位精度的比较。实验分析表明:选择合适的初始协方差能使滤波快速的收敛,选择的经验方差能使滤波达到较好的收敛速度,但对滤波稳定后的定位精度没有影响。通过不同采样率数据的定位结果比较证明了高采样率数据的定位精度高于低采样率数据的精度。     

基于粒子滤波的雷达弱目标检测前跟踪

检测前跟踪(TBD)是在低信噪比下检测跟踪及定位目标的一种实用的技术,粒子滤波(PF)在处理非线性、非高斯的跟踪问题有独特优势。介绍了粒子滤波技术和检测前跟踪技术,给出了基于粒子滤波的检测前跟踪(PF-TBD)的算法模型,通过MATLAB仿真分析了PF-TBD算法在各种信噪比下检测性能和跟踪性能。     

基于Kalman滤波器的卫星钟差预报精度分析

Kalman滤波器稳态条件下的卫星钟差预报精度可作为评估星地时间同步性能的重要依据,研究了基于Kalman滤波器的卫星钟差预报精度问题。在卫星钟差包括3阶白噪声情况下,建立了卫星钟差的状态方程和测量方程,利用离散Riccati方程的非递归代数解,得到了Kalman滤波器的稳态解,进一步得到了卫星钟差预报误差,做了典型参数情况下的数值分析。     

单频RTK动态解算的卡尔曼滤波算法研究

本文针对单频RTK提出了一种快速动态定位卡尔曼滤波算法,该方法使用C码和L1观测值,用模型改正对流层干延迟,双差大气延迟分解为测站大气天顶延迟和投影函数,与流动站位置以及站间单差模糊度组成观测方程进行卡尔曼滤波,得到单差模糊度浮点解及方差阵,通过星间求差得到双差模糊度浮点解及方差阵,结合MLAMBDA方法实时动态确定模糊度。经实测数据和IGS站数据验证该算法具有较好定位结果。     

GRACE反演南极冰盖质量变化的高斯与Wiener滤波比较

本文利用UTCSR 2003年1月到2008年8月间的GRACE Level-2 RL04重力场模型估计了南极冰盖质量变化。计算过程中分别采用高斯和Wiener滤波两种平滑方法,分别采用22、43和65个月重力场模型计算Wiener滤波信号与噪声函数,得出以下结论:在实际的计算过程中需要具体计算Wiener滤波平滑因子值,65个月GRACE重力场模型计算得到的Wiener滤波权值非常接近于平滑半径为540km高斯滤波权值;采用两种不同的滤波方法在相同区域质量变化率基本相同。     

一种利用级联滤波和松弛法的SAR图像配准方法

提出了一种利用级联滤波和松弛法的SAR图像配准方法。首先利用基于Beltrami流的偏微分方程与增强Lee滤波的级联滤波算法去除SAR图像噪声,然后对滤波后的参考图像提取边缘,对边缘特征点采用松弛法特征匹配,同时应用金字塔分级匹配策略由粗到精增加匹配的正确性。实验证明,本方法具有较高的配准精度。     

自协方差最小二乘噪声估计的改进算法

针对现有自协方差最小二乘噪声估计结果非正定的问题,提出了一种能够有效克服数据长度不够以及先验信息不准的改进算法,保证噪声估计结果的正定性,从而提高自协方差最小二乘噪声估计的精度。数值仿真实验验证了该方法的正确性和有效性。