首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
新型GPS动态定位自适应卡尔曼滤波方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
为了获取GPS卫星的信号及定位数据的真实值,减小信号传播中因各种因素混入的随机误差对定位精度的影响,通过应用运动裁体“当前”统计模型,取速度和位置为观测量建立GPS动态定位模型,将观测量雏数增大1倍,从而增加了系统的可观测性和定位测算精度.此外,针对传统标准卡尔曼滤波法在动态滤波方面的不足进行了分析,提出了改进型Sage自适应卡尔曼滤波法.该方法在递推和滤波过程中不断地修正模型参数,始终保持噪声模型接近于真实模型,从而避免了标准卡尔曼滤波法中因建模不准确可能导致的滤波发散等问题,较好地解决了GPS动态定位中状态变量雏数与滤波快速性之间的矛盾,以及状态噪声和观测噪声建模不准确和时变的问题.  相似文献   

2.
GPS监测网动态数据处理抗差Kalman滤波模型   总被引:6,自引:0,他引:6  
为克服观测向量中的粗差对状态参数滤波值的影响,通过分析其影响规律,并充分顾及到粗差在预测残关或得到全部反映的特点,导出了GPS监测网动态数据处理的抗差卡尔曼滤波模型-该模型对观测空间和设计空间均具有良好的抗差性,通过利用该抗差滤波模型对含有粗差的模拟GPS监测网的计算,与采用标准卡尔曼滤波模型的计算结果相比较,可获得可靠的变形分析结果。  相似文献   

3.
GPS/INS组合导航系统动态定位数据的随机误差消除的重要方法是卡尔曼滤波,但运用扩展卡尔曼滤波器进行动态定位滤波时,需要对系统模型和观测模型以及误差模型进行准确建模,特别是载体状态机动时滤波器跟踪能力不强。提出一种GPS/INS组合导航动态卡尔曼滤波的优化算法,引入遗忘因子限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用现时的测量数据,改善滤波器的动态性能,并进行计算机仿真实验。仿真结果表明,遗忘因子增加,滤波器的跟踪能力增强,使滤波器达最佳性能。该优化算法比普通的扩展卡尔曼滤波算法的动态跟踪性能好,从而可显著提高导航系统定位精度。  相似文献   

4.
基于自适应卡尔曼滤波的NGMIMU/GPS组合导航设计   总被引:4,自引:0,他引:4  
由于加速度计输出动态噪声的存在,无陀螺微惯性测量单元(NGM IMU)导航误差随时间迅速累积.基于NGM IMU九加速度计配置方案,利用自适应卡尔曼滤波方法进行NGM IMU/GPS组合导航系统设计.滤波算法对滤波预测残差的大小进行判断,利用极大后验估计器推算出动态噪声和观测噪声的统计特性,克服了系统噪声统计特性不易确定的实际问题,使滤波器成为最优.同时进行了系统位移和角速度仿真,结果验证了自适应卡尔曼滤波方法的可行性.  相似文献   

5.
为分析H∞滤波算法在惯性导航系统INS/GPS组合导航应用中对动态环境的自适应能力,选用卡尔曼滤波算法和Sage-Husa算法作为对照,并改进了Sage-Husa算法,构造了较为全面的惯导系统误差模型、扰动数据情形和飞行轨迹,比较分析了三种算法的自适应能力.仿真结果表明:在这种验证环境中,H∞滤波算法可调参数受到的约束较多,与改进的Sage-Husa算法相比,卡尔曼增益和估计协方误差与量测值变化的相关性较弱,导致自适应能力较弱.在这类模拟动态环境中H∞滤波算法的自适应能力要低于改进的Sage-Husa算法.方法和结果对于鲁棒的INS/GPS组合导航算法的工程化应用有较高的实用价值.  相似文献   

6.
实际应用中卡尔曼滤波的动态噪声和观测噪声往往不是固定的,提出运用新息自适应卡尔曼滤波法则对噪声进行实时估计。同时,为了克服新息自适应卡尔曼滤波要求系统模型过分精确的缺点,基于神经网络的新息自适应卡尔曼滤波算法,通过使用神经网络进行误差补偿来提高滤波性能,并运用于高速公路变形监测中。结果表明:该模型与原始观测值的残差全部降到了0.25 mm以下,说明该模型精度很高,在实际应用中具有一定的可行性。  相似文献   

7.
为了进一步修正小型飞行器距离定位误差,给出了一种利用联邦滤波方法进行数据融合的小型飞行器定位误差修正方法,解决了由于差分GPS长时间静默影响定位精度的问题。仿真和数据回放结果表明:采用卡尔曼滤波方法可提高定位精度,采用联邦滤波方法效果更好,使用中方法可以得到飞行器更准确的距离定位,可满足多种类型的飞行器距离定位系统的精度要求。  相似文献   

8.
针对室内WIFI定位中RSSI信号接受过程中已有的均值滤波法、卡尔曼滤波法无法实现实时剔除和修正奇异值的缺点,提出了一种改进的动态RSSI信号处理方法.为了提高动态RSSI信号处理的精确度,该算法采用基于平均每跳距离和测量距离误差的改进最小二乘法来修正奇异值,并在不增加硬件的基础上采用加权滤波法再次处理修正后的RSSI值.仿真实验结果表明,本算法具有较高的计算精度,与均值滤波法、卡尔曼滤波法相比,本文算法在平均测距误差以及通信半径对误差的影响方面都有较大的提高.  相似文献   

9.
目的通过滤波后的数据对比,验证自适应卡尔曼滤波在处理地铁变形监测数据工作中优于经典卡尔曼滤波.方法分别应用经典卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波建立动态处理数据模型,对地铁变形监测数据进行处理,并与人工实测值进行对比.结果使用经典卡尔曼滤波处理后,数据精度提高38%,使用自适应卡尔曼滤波处理后,数据精度提高55%.结论自适应卡尔曼滤波与经典卡尔曼滤波相比,自适应卡尔曼滤波剔除噪声效果强与经典卡尔曼滤波,并且自适应卡尔曼滤波后数据整体变化平稳,与实测值吻合性较好,自适应卡尔曼滤波在处理沈阳地铁一号线监测数据中,优于经典卡尔曼滤波.  相似文献   

10.
GPS/DR组合导航系统是非线性的,扩展卡尔曼滤波(EKF)可以利用线性化技巧将其转化为线性滤波问题,但这一过程会使得滤波结果出现很大误差。针对这一问题,将改进的粒子滤波方法(UPF),即将无迹卡尔曼滤波(UKF)与粒子滤波(PF)相结合,应用到GPS/DR组合导航系统中,避免了EKF的线性化近似过程,同时优化了PF算法,提高了定位精度。实验结果表明,与EKF和PF算法相比,UPF算法具有更高的鲁棒性和更好的定位效果。  相似文献   

11.
[1]余学祥.GPS变形监测信息获取方法的研究与软件研制[D].武汉:武汉大学测绘学院,2002. [2]余学祥,徐绍铨,吕伟才.GPS变形监测信息的单历元解算方法研究[J].测绘学报,2002,31(2):123-127. [3]余学祥,王庆,万德均,等.GPS变形监测信息高精度快速解算方法研究[J].东南大学学报(自然科学版),2003,33(6):758-762. [4]Yu X X, Xu S Q, Lu W C. New method for solving GPS deformation monitoring information at single epoch[J]. Journal of China University of Mining and Technology, 2003,13(2):159-165. [5]余学祥,徐绍铨,吕伟才.似单差模型的误差分析与算法改进[J].铁路航测,2002,28(3):1-4. [6]余学祥,徐绍铨,吕伟才.似单差法对起算数据的精度要求[J].工程勘察,2003(5):43-45. [7]徐绍铨,余学祥.隐蔽地区进行GPS变形监测方法的研究[J].铁路航测,2003,29(2):1-4. [8]徐绍铨,余学祥.用两颗GPS卫星进行变形监测的研究[J].大地测量与地球动力学,2004,24(1):77-80. [9]余学祥,张华海,吕伟才,等.卡尔曼滤波在GPS监测网中的应用[J].工程勘察,2000(4):33-35. [10]余学祥,吕伟才.GPS监测网动态数据处理抗差Kalman滤波模型[J].中国矿业大学学报,2000,29(6):553-557. [11]余学祥,吕伟才.抗差卡尔曼滤波模型及其在GPS监测网中的应用[J].测绘学报,2001,30(1):27-31.  相似文献   

12.
联邦卡尔曼滤波器在无人机导航系统中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对无人机GPS/RP/DR组合导航系统的特点,设计了用于该系统的联邦卡尔曼滤波器。该滤波器具有全局最优性,其结构遵循信息分配原则,其算法改善了数值计算的稳定性和系统的容错性,并减少了信息传输量与计算量。理论分析及仿真结果表明,该联邦卡尔曼滤波器能够满足无人机在GPS或RP信号无效或两信号均短期无效情况下定位导航的精度要求。  相似文献   

13.
针对传统卡尔曼滤波模型在地表变形预测中依赖于噪声和数学模型而导致的运行发散问题,提出了一种基于方差补偿自适应卡尔曼滤波的建筑地表移动变形预测分析方法.提出的自适应卡尔曼滤波主要是通过适当的估算和修正系统模型的不确定参数以及噪声的统计特性,来弥补滤波过程中噪声方差的不足.建立了自适应卡尔曼滤波的数学模型,并在Matlab软件上对地表移动变形预测进行了仿真分析,其结果验证了所提卡尔曼滤波方法在地表移动变形预测应用中的可行性,表明该方法有效提高了实时预测的可靠性和预测精度.  相似文献   

14.
气压高度表增强GPS组合导航系统数据融合   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对在精密进场着陆阶段GPS信号易受干扰及高度准确性较差、气压高度表对气压及温度敏感的特点,提出了一种提高垂直方向定位精度的组合导航系统。基于GPS定位误差、气压高度表误差以及其“当前”统计模型,建立了系统的状态方程和观测方程,给出了采用迭代Kalman滤波的数据融合算法。理论分析仿真和实验结果表明,迭代Kalman滤波算法提高了垂直方向上的定位精度与实时性,改善可用性,性能优于Kalman滤波,保证了飞机在进近阶段的安全性和可靠性,可以作为精密进近阶段的着陆引导系统.  相似文献   

15.
一种基于极大似然准则的自适应卡尔曼滤波算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
在系统不能确切建模或模型本身会产生改变的应用场合,传统卡尔曼滤波算法的性能受到直接影响,甚至无法正常应用。基于标准卡尔曼滤波假设,利用极大似然估计准则推导了一种新的自适应卡尔曼滤波算法,这种滤波算法的主要思路是利用新息序列对系统和量测噪声方差阵Q和R实时估计和调整,以实时反映系统模型的变化。在相关理论分析的基础上,针对低成本惯性/GPS组合导航系统对这种自适应卡尔曼滤波方法的性能进行了仿真分析,与传统卡尔曼滤波算法进行了比较,探讨了这种算法的实用性。  相似文献   

16.
卡尔曼滤波是一种具有无偏性的递推线性最小方差估计,目前广泛应用于滑坡预测预报。降雨对滑坡变形有着重要的影响,但在普通卡尔曼滤波模型中,并未考虑降雨这一重要的外部因素。本文将降雨量因子引入到卡尔曼滤波模型中,从而考虑到了降雨对滑坡变形的影响,提出了顾及降雨量因子的自适应卡尔曼滤波模型,并应用于黄草坡滑坡监测的工程实践。  相似文献   

17.
研究单兵定位导航系统的GPS导航信息与航位推算信息的数据融合方法,采用卡尔曼滤波技术设计了联合卡尔曼滤波器,给出联合滤波算法并仿真.该滤波器具有较高的系统容错性能,数据计算量小,但局部估计精度为常规水平.  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号