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测量噪声污染模型下的动态定位Bayes算法
引用本文:宋迎春, 陈宇波, 曾联斌. 测量噪声污染模型下的动态定位Bayes算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(6): 736-740.
作者姓名:宋迎春  陈宇波  曾联斌
作者单位:1中南大学信息物理工程学院,长沙市麓山南路410083;2西安测绘研究所,西安市雁塔路中段1号,710054
基金项目:国家自然科学基金资助项目(40874005,40774001);国家863计划资助项目(2007AA12Z331);国家教育部博士点专项基金资助项目(200805331086)
摘    要:应用Bayes定理,给出了测量噪声污染模型下一类动态模型状态的抗差Bayes估计,并同时给出了一种污染率未知时的滤波算法。模拟算例结果证明了该算法的有效性和可靠性。

关 键 词:卡尔曼滤波  粗差  Bayes估计  动态定位
收稿时间:2009-04-16
修稿时间:2009-04-16

Bayesian Estimation for Kinematic Positioning with Contaminated Model of Measurement Noise
SONG Yingchun, CHEN Yubo, ZENG Lianbin. Bayesian Estimation for Kinematic Positioning with Contaminated Model of Measurement Noise[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(6): 736-740.
Authors:SONG Yingchun  CHEN Yubo  ZENG Lianbin
Affiliation:1 School of Info-Physics and Geomatics Engineering,Central South University,South Lushan Road,Changsha 410083,China; 2 Xi'an Research Institute of Surveying and Mapping,1 Middle Yanta Road,Xi'an 710054,China
Abstract:Based on Bayesian theory under contaminated distribution,a robust Bayesian estimator for the state parameters of one kind of dynamic models is given.Meanwhile,we study the algorithms with unknown contaminated factors.A simulation example of filtering shows that the modified Kalman filter is effective and reliable.
Keywords:Kalman filtering  gross errors  Bayes estimation  kinematic positioning
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