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基于灰关联分析方法卡尔曼滤波器的精度效能评估

针对综导系统卡尔曼滤波器的特点,深入研究了灰关联分析法在滤波器精度效能评估中的应用。给出卡尔曼滤波器进行灰关联分析的方法和步骤,并对某一类型的滤波器进行精度效能评估。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

Consideration of time-correlated errors in a Kalman filter applicable to GNSS

An algorithm for considering time-correlated errors in a Kalman filter is presented. The algorithm differs from previous implementations in that it does not suffer from numerical problems; does not contain inherent time latency or require reinterpretation of Kalman filter parameters, and gives full consideration to additive white noise that is often still present but ignored in previous implementations. Simulation results indicate that the application of the new algorithm yields more realistic and therefore useful state and covariance information than the standard implementation. Results from a field test of the algorithm applied to the problem of kinematic differential GPS demonstrate that the algorithm provides slightly pessimistic covariance estimates whereas the standard Kalman filter provides optimistic covariance estimates.     

基于AR（p）的卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用

由于AR（p）模型结构比较简单且计算比较方便,在变形分析中,目前常采用此模型建立变形模型。然而单纯的AR模型把模型参数作为定值,变形数据拟合误差及变形预测误差可能会比较大。介绍了将卡尔曼滤波引入AR模型,利用观测数据建立AR模型,即建立观测方程;以AR模型的参数为状态向量建立状态方程。从而形成动态系统的卡尔曼滤波函数模型,动态计算出AR模型的参数以便预测。此方法快速、实时,且占有较少内存,充分利用了AR模型和卡尔曼滤波二者的优点。     

GPS车载导航的交互式多模型算法

GPS动态定位数据的处理广泛采用卡尔曼滤波技术,而应用卡尔曼滤波要求运动模型准确可靠,但由于载体真实运动的复杂多变,任何单一模型都难以全面描述,致使单一模型的滤波都容易出现模型误差。针对这一问题,将机动目标跟踪领域广泛应用的交互式多模型算法引入到车载导航中。通过分析车辆的运动特点,选取匀速直线模型和当前统计模型进行交互;同时考虑到车载终端计算能力有限,将状态变量在各方向解耦。仿真显示,在机动时改进的算法和单一模型的自适应算法基本相当,但在非机动时改进的算法明显占优。     

均方根信息滤波和平滑及其在低轨卫星星载GPS精密定轨中的应用

从均方根信息滤波和平滑的基本原理出发,结合卫星定轨的实际特征,导出了其在精密定轨软件中实现的详细公式;针对均方根滤波的特点,提出了快速高效地探测和修复GPS观测数据中周跳的新方法。利用实测星载GPS数据验证了基于均方根滤波的质量控制算法的可靠性,得到了有益的结果。     

有色噪声作用下的卡尔曼滤波

利用GPS载波相位三差观测量进行动态定位(或精密导航),就必须研究有色噪声滤波的理论问题.根据需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的线性系统滤波公式,并证明白噪声卡尔曼滤波是有色噪声卡尔曼滤波的特例,或者说有色噪声的卡尔曼滤波是白噪声卡尔曼滤波的推广.     

经验模式分解的尺度阈值滤波在变形分析中的应用

本文将信号处理领域的经验模式分解算法应用于变形信息的提取中,通过引入阈值函数,建立了基于经验模式分解的尺度阈值滤波模型,采用优化模型确定了经验模式分解的次数。分别通过模拟试验和实测数据与小波阈值法和多项式拟合法进行了比对,分析表明:在低噪声情况下,三种方法都有一定的滤波效果;在高噪声情况下,经验模式分解的尺度阈值滤波法具有与小波阈值去噪法相等的精度,而且瞬时强噪声识别能力更好,优于多项式拟合法。     

基于强跟踪性能的QEKF组合导航自适应滤波研究

以低成本陆用航姿参考系统（AHRS）/GPS紧耦合系统为研究对象,建立了基于伪距、伪距率、航向角的组合观测数学模型。引入强跟踪滤波（STF）算法,利用渐消因子的作用,增强滤波器对状态快速变化的跟踪能力。同时,针对微惯性器件漂移过大的缺点,采用二阶EKF（QEKF）方法,通过对Hessian矩阵的求解,补偿系统观测方程线性化的二阶截断误差。仿真表明：STQEKF方法可高速准确地逼近系统非线性模型,实现陆地载体导航控制,在传感器精度有限的情况下,使姿态和位置的控制效果较标准EKF分别提高了约8.9%-38.2%和48.7%-54.4%     

基于小波变换与滤波的DEM简化方法

针对现有3维地形模型简化方法中的不足,提出了一种基于小波变换与滤波的规则格网简化方法。同时还在大量实验的基础上,给出了一般情况下需要的变换层数,分析了滤波门限与简化效果之间的关系。这里的研究不仅为3维地形的多分辨率合理建模与精度评估提供了理论和方法,而且也为今后开展类似研究及进行建模质量控制提供了科学的依据。