两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析(英文)

Two kinds of fading filters and their principles are introduced. An adaptive robust filter is given with corresponding principle. The basic abilities of the fading filters and adaptively robust filter in controlling the in- fluences of the kinematic model errors are analyzed. A practical example is given. The results of the fading filter and adaptively robust filter are compared and analyzed.     

UKF在惯性/重力组合导航中的应用

将UKF(Unscented Kalman Filter)方法用于惯性/重力组合导航系统。UKF方法设计了少量的呈高斯分布的σ点,在每个更新过程中,σ点随着非线性状态方程和测量方程传播,从而获得滤波值及较高的计算精度,而且避免了对非线性方程的线性化过程。仿真结果表明:UKF方法比传统卡尔曼滤波及其改进的滤波模型都有更高的估计精度,并能有效的克服非线性严重时出现的滤波发散问题。     

Radiometric correction of hemispherical images

Light scattering in fore-optics of imaging radiometric instruments degrades images, the signal of dark pixels is enhanced and that of bright pixels is reduced. A procedure of restoring hemispherical images obtained with a hemispheric view CCD-radiometer is suggested. The circular hemispheric image is projected onto the sphere and Wiener filtering on the sphere is performed. For building the Wiener filter the point spread function of the instrument was measured in the laboratory, and test images of (partially) controlled radiance were measured. The procedure is applied for the correction of hemispherical radiometric images taken under forest canopy. In non-corrected near infrared images the signal of sky pixels in forest canopy gaps near zenith is enhanced 1.4–2.0 times. The applied correction reduces this error to the level of 1.1–1.2. In the red channel these figures are 0.8–0.9 and 0.97–0.99, respectively.     

一种迭代的GPS／INS组合导航滤波算法

简要介绍了GPS/INS松组合导航系统状态方程和观测方程。针对标准Kalman滤波算法存在的状态方程截断误差、噪声统计特性的不确定性以及状态扰动异常的影响,给出了一种应用于GPS/INS组合导航系统的迭代滤波算法。该算法采用迭代策略,不断利用观测信息实时修正状态预报值。实测数据计算结果表明,通过对状态预报值的实时修正,该算法能够很好地抑制状态预报信息的不确定性和扰动异常等对导航解的影响。其滤波解精度明显优于标准Kalman滤波。     

航空Lidar的多次回波探测方法及其在滤波中的应用

给出了机载激光扫描测高系统中多次回波产生的原理,分析了多次回波发生的条件与探测方法,论述了机载激光扫描测高多次回波信息在森林地区数据滤波中的具体应用,并利用实测数据对该方法进行了验证,说明了此方法的可行性。     

有色噪声作用下的抗差卡尔曼滤波

根据用GPS载波相位三差观测量进行动态定位或精密导航的需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的抗差卡尔曼滤波公式。白噪声的抗差卡尔曼滤波是有色噪声的抗差卡尔曼滤波的特例,有色噪声的抗差卡尔曼滤波为白噪声的抗差卡尔曼滤波的推广。     

基于小波阈值消噪自适应滤波的GPS/INS组合导航

惯导系统中惯性元件误差是影响惯性导航及其组合导航精度的重要因素.在GPS/INS组合导航自适应滤波的基础之上,提出利用小波进行阈值消噪以提高组合导航精度.首先对惯性元件输出信号进行频谱分析,确定相应的多分辨分析尺度以及不同尺度下对高频系数采取的相应措施.对噪声占主要成分的尺度将其高频系数全部置零,对噪声和有用信号共同占有的尺度将其高频系数作阈值处理.利用实测数据进行验证,结果表明这种方法能够有效地削弱惯性元件误差的影响,提高GPS/INS组合导航系统的精度和可靠性.     

神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法

首先利用预报残差构造的最优自适应因子设计GPS/INS组合导航自适应滤波器。并针对BP神经网络存在的训练速度慢、容易陷入局部极小等问题,给出网络的改进算法。利用神经网络对自适应滤波器状态方程的预报值进行在线修正,给出神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法。最后,利用实测数据进行验证。结果表明,改进的神经网络算法明显提高网络收敛速度;两种自适应滤波算法相对标准组合导航算法都能够可靠地反映载体运动轨迹;神经网络辅助的GPS/INS组合导航自适应滤波算法相对GPS/INS组合导航自适应滤波算法在精度和可靠性方面又有明显提高。     

GPS结构振动监测数据滤波方法及其性能实验研究

使用GPS监测结构振动的目的在于提取振动信号特征,但GPS观测量受多种误差源的影响,因此,选用合理的数据处理方法有效地分离各误差项,对于提高GPS的监测精度具有重要意义。将Vondrak滤波、小波滤波、自适应FIR滤波和卡尔曼滤波等四种方法应用于资料序列中振动信号的分离,通过对模拟振动实验观测资料的分析表明:运用滤波法可提高GPS测量微小动态变形和变频振动信号的检测能力;4种滤波法均能有效地提高GPS监测结构振动的精度,其中,Vondrak滤波和小波滤波的性能相当,且优于自适应FIR和卡尔曼滤波。同时,在对各滤波法参数选择的优缺点进行分析的基础上,提出不同情况下选择滤波器的建议。     

粒子滤波在高动态GPS定位中的应用

针对高动态GPS定位系统的特点,引入了一种基于粒子滤波的高动态GPS定位系统滤波算法。借助于移动目标的速度矢量模型建立了系统状态方程,论文给出了标准的卡尔曼滤波算法模型,重点讨论了粒子滤波算法在高动态GPS定位中的应用,详细描述了算法的推导过程。对算法进行仿真,结果表明当GPS接收机作大范围机动或GPS信号受到干扰时,粒子滤波要优于标准的卡尔曼滤波。