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一种基于灰色预测理论和抗差自适应Kalman滤波的滑坡监测算法 被引量：3
1
作者 杨旭 杨旭 +1 位作者 李佳 王建国 《导航定位与授时》 CSCD 2023年第1期40-53,共14页
针对当前的山体滑坡监测技术监测精度低、实时性差、自动化程度低的问题,提出了一种基于灰色预测理论和抗差自适应Kalman滤波的滑坡监测技术。该技术使用抗差自适应Kalman滤波技术,对包括实时动态(RTK)载波相位差分定位数据、无人机摄... 针对当前的山体滑坡监测技术监测精度低、实时性差、自动化程度低的问题,提出了一种基于灰色预测理论和抗差自适应Kalman滤波的滑坡监测技术。该技术使用抗差自适应Kalman滤波技术,对包括实时动态(RTK)载波相位差分定位数据、无人机摄影测量数据、土工带传感器数据在内的多源数据进行融合分析,将滑坡形变监测精度提高到了mm级。RTK技术和土工带传感器的使用克服了天气状况、植被覆盖对滑坡监测的影响。使用灰色预测理论对山体滑坡监测点进行形变预测,结合蠕变切线角判据,该技术实现了对山体滑坡预警等级的划分。仿真实验结果显示,该山体滑坡监测技术能够成功实现山体滑坡预测预警功能。 展开更多
关键词 滑坡监测算法 抗差自适应kalman滤波 灰色预测理论 多源数据融合 GNSS-RTK
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抗差自适应Kalman滤波在动态变形监测中的应用研究 被引量：6
2
作者 伍锡锈 戴吾蛟 罗飞雪 《防灾减灾工程学报》 CSCD 2011年第1期102-106,共5页
抗差自适应Kalman滤波算法中,抗差等价权矩阵和自适应因子的计算,要求观测信息具有多余观测量且准确可靠,但在动态变形监测应用中,通常滤波观测值仅为三维坐标且存在较强噪声和粗差的影响。为此,先对该算法中的自适应因子和抗差等价权... 抗差自适应Kalman滤波算法中,抗差等价权矩阵和自适应因子的计算,要求观测信息具有多余观测量且准确可靠,但在动态变形监测应用中,通常滤波观测值仅为三维坐标且存在较强噪声和粗差的影响。为此,先对该算法中的自适应因子和抗差等价权矩阵的计算进行研究和改进,然后计算了某高速公路边坡的GPS动态监测数据。结果表明,抗差自适应Kalman滤波能够有效地抵制动态变形监测中观测值异常的影响。 展开更多
关键词 动态变形监测 抗差自适应kalman滤波 抗差估计
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抗差自适应Kalman滤波及其在GNSS导航中的应用
3
作者 邹敏 王国栋 刘超 《河北工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期89-93,共5页
针对Kalman滤波易受粗差影响而导致结果失真的问题,提出一种抗差自适应Kalman滤波方法,该方法结合自适应滤波与抗差Kalman滤波的优点,同时设计自适应因子和抗差因子,采用改进的两段Huber函数与2~3倍的观测噪声中误差来充当抗差因子与粗... 针对Kalman滤波易受粗差影响而导致结果失真的问题,提出一种抗差自适应Kalman滤波方法,该方法结合自适应滤波与抗差Kalman滤波的优点,同时设计自适应因子和抗差因子,采用改进的两段Huber函数与2~3倍的观测噪声中误差来充当抗差因子与粗差判别标准。并对Kalman滤波和抗差自适应滤波（Adaptive Robust Kalman Filtering,ARKF）结果进行比较。车载实验结果表明,ARKF可以有效抵制观测异常对状态估值的影响,同时在系统先验信息不能精确给出的情况下,显著改善了滤波估值的稳定性和可用性。 展开更多
关键词 kalman滤波 粗差 抗差自适应kalman滤波 GNSS
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基于当前加速度模型的抗差自适应KALMAN滤波 被引量：30
4
作者 高为广 杨元喜 张双成 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期15-18,29,共5页
动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制。首先介绍机动载体的当前统计模型,分析该模型存在的问题,提出一种基于“当前”加速度模型的抗差自适应卡尔曼滤波算法。跟以往建立的自适应KALMAN滤波进行比较,... 动态导航与定位的质量取决于对动态载体扰动和观测异常扰动的认知和控制。首先介绍机动载体的当前统计模型,分析该模型存在的问题,提出一种基于“当前”加速度模型的抗差自适应卡尔曼滤波算法。跟以往建立的自适应KALMAN滤波进行比较,计算结果表明,该算法不仅可以提高滤波器的精度,而且更能有效地控制观测异常和动态扰动异常对导航解的影响,使导航解更能反映导航系统的真实情况。 展开更多
关键词 kalman滤波 抗差估计 自适应估计
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GPS导航中的抗差自适应Kalman滤波算法 被引量：7
5
作者 高为广 张双成 +1 位作者 王飞 王利 《测绘科学》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期98-100,共3页
GPS导航与定位的质量取决于对动态载体函数模型和随机模型的认知。本文首先基于机动载体的当前统计模型 ,设计了离散系统的Kalman滤波器 ,进而基于方差分量估计给出了一种适合GPS动态定位的抗差自适应卡尔曼滤波算法。该算法模型简单 ,... GPS导航与定位的质量取决于对动态载体函数模型和随机模型的认知。本文首先基于机动载体的当前统计模型 ,设计了离散系统的Kalman滤波器 ,进而基于方差分量估计给出了一种适合GPS动态定位的抗差自适应卡尔曼滤波算法。该算法模型简单 ,实时性好。实测数据计算结果表明 ,滤波导航解能有效地控制观测异常和动态扰动异常对导航解的影响 。 展开更多
关键词 kalman滤波 抗差估计 方差分量估计
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基于抗差自适应Kalman滤波的车辆定位新方法（英文） 被引量：4
6
作者 贾勇 李岁劳 +1 位作者 时文涛 秦永元 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期149-155,共7页
针对车辆定位的特点,提出一种基于旋转调制技术及运动学约束的车辆定位新方法。首先,对量测方程进行改进,并对量测噪声进行白化;然后,针对系统存在动态模型误差及观测异常情况,采用抗差自适应Kalman滤波算法抑制上述误差对状态参数估计... 针对车辆定位的特点,提出一种基于旋转调制技术及运动学约束的车辆定位新方法。首先,对量测方程进行改进,并对量测噪声进行白化;然后,针对系统存在动态模型误差及观测异常情况,采用抗差自适应Kalman滤波算法抑制上述误差对状态参数估计的影响;最后,将该方法应用到实际的车辆定位系统中。实验结果显示,与传统Kalman滤波法的结果相比,新方法得到的东向和北向最大位置误差均小于Kalman滤波算法,定位精度较Kalman滤波算法提高26.7%,表明该方法具有很好的鲁棒性和自适应能力,能有效抑制系统模型误差及观测异常对系统的影响,从而提高车辆定位精度。 展开更多
关键词 旋转调制 运动学约束 抗差自适应 kalman滤波 组合导航
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基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波在变形监测中的应用 被引量：1
7
作者 韩亚坤 文鸿雁 +2 位作者 张艺航 陈冠宇 周吕 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2017年第6期604-608,共5页
在抗差Kalman滤波的基础上引入双自适应因子,分别对动态模型不准确和观测模型存在粗差进行调节,构建双自适应因子滤波模型。针对抗差自适应Kalman滤波效率较低的缺点,通过构建基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波,先用卡方检验对粗差进... 在抗差Kalman滤波的基础上引入双自适应因子,分别对动态模型不准确和观测模型存在粗差进行调节,构建双自适应因子滤波模型。针对抗差自适应Kalman滤波效率较低的缺点,通过构建基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波,先用卡方检验对粗差进行检验,再调用抗差自适应Kalman滤波进行处理。工程实例表明,双自适应因子滤波模型可以很好地抵御粗差,并减弱模型不精确的影响。基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波不仅可以削弱粗差对滤波估值的影响,而且可以提高数据处理的效率。 展开更多
关键词 卡方检验 双自适应因子 抗差kalman 变形监测
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三频BDS/INS紧组合的抗差自适应Kalman滤波 被引量：7
8
作者 戴海亮 肖凯 +2 位作者 孙付平 管凌霄 吴传均 《测绘科学技术学报》 北大核心 2019年第1期11-16,共6页
构建了适合北斗三频信号的北斗/惯性紧组合模型。针对三频模糊度解算算法的错误整数解可能对滤波结果造成“污染”这一问题,应用了抗差自适应Kalman滤波算法,优化了所建的模型。车载组合导航实验结果表明:三频模糊度解算算法得到的模糊... 构建了适合北斗三频信号的北斗/惯性紧组合模型。针对三频模糊度解算算法的错误整数解可能对滤波结果造成“污染”这一问题,应用了抗差自适应Kalman滤波算法,优化了所建的模型。车载组合导航实验结果表明:三频模糊度解算算法得到的模糊度正确率平均值为99.84%,直接用于紧组合模型将造成最高达0.7m的天向位置误差;抗差自适应Kalman滤波算法能消除错误模糊度整数解的影响,东、北、天三个方向的位置最大偏差值在厘米级。此外,载体姿态和速度频繁变化造成的状态预测误差也被自适应处理校正,组合导航的位置均方根误差为东向0.007m,北向0.014m,天向0.023m。研究表明,在三频信号条件下,所采用的抗差自适应Kalman滤波能够增强所构建的紧组合模型的可靠性。 展开更多
关键词 北斗/惯性 紧组合 三频模糊度解算算法 自适应 抗差 卡尔曼滤波
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抗差多速率模型与抗差自适应Kalman滤波性能对比
9
作者 韩亚坤 邹进贵 文鸿雁 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2016年第S2期10-12,共3页
将IGGIII抗差方案与小波变换相结合,通过高频小波系数对粗差进行探测,用局部预测值对其进行替代;并将观测数据的多速率信息抽取用于状态估计,建立抗差多速率模型,将其应用于工程建筑物的变形监测数据处理中。通过与抗差自适应Kalman滤... 将IGGIII抗差方案与小波变换相结合,通过高频小波系数对粗差进行探测,用局部预测值对其进行替代;并将观测数据的多速率信息抽取用于状态估计,建立抗差多速率模型,将其应用于工程建筑物的变形监测数据处理中。通过与抗差自适应Kalman滤波的结果对比,表明了抗差多速率模型具有抵御多种粗差的能力;对观测数据中的信息进行了有效利用,使得滤波估计的精度高于抗差自适应Kalman滤波。 展开更多
关键词 抗差kalman滤波 小波变换 变形监测 抗差多速率
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基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法
10
作者 王小敏 贾钰林 +2 位作者 张亚东 魏维伟 何静 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期935-942,共8页
针对Kalman滤波在高速列车融合测速过程中因观测粗差和动力学模型误差而引起的融合精度下降问题,提出一种基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法。首先,在Kalman滤波的基础上构建异常检测函数和误差判别统计量,用于检测和区分传感... 针对Kalman滤波在高速列车融合测速过程中因观测粗差和动力学模型误差而引起的融合精度下降问题,提出一种基于抗差自适应滤波的高速列车融合测速算法。首先,在Kalman滤波的基础上构建异常检测函数和误差判别统计量,用于检测和区分传感器异常观测导致的观测粗差和动力学模型误差;然后,针对观测粗差和动力学模型误差,分别采用三段式函数和指数函数构造抗差因子和自适应因子,通过2种因子合理调节观测信息和模型信息在状态估计中的权重,从而降低观测粗差和动力学模型误差对融合结果的影响;最后,通过2种运行场景以及算法对比,仿真验证抗差自适应滤波算法性能。仿真结果表明,与基于Kalman滤波的融合测速算法相比,所提出算法无论在观测粗差场景还是在动力学模型误差场景,均具有更高的精度和稳定性。 展开更多
关键词 铁路运输 列车测速 抗差自适应滤波 高速列车 信息融合
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基于TOF和自适应抗差卡尔曼滤波的UWB室内定位算法 被引量：4
11
作者 方贤宝 林勇 +1 位作者 苏羿安 钟乐天 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期134-138,共5页
为提高超宽带(UWB)定位系统在室内复杂环境下的定位精度,提出一种基于飞行时间(TOF)和自适应抗差卡尔曼滤波(ARKF)的改进定位算法。针对超低功耗宽带设备在复杂室内环境状态下易受周围干扰而存在标准时间偏差的问题,提出一种改进的TOF算... 为提高超宽带(UWB)定位系统在室内复杂环境下的定位精度,提出一种基于飞行时间(TOF)和自适应抗差卡尔曼滤波(ARKF)的改进定位算法。针对超低功耗宽带设备在复杂室内环境状态下易受周围干扰而存在标准时间偏差的问题,提出一种改进的TOF算法,同时进行测距标定,拟合数据;对室内存在非视距(NLOS)干扰的情形,提出一种ARKF算法,通过比较残差与3倍信息的方差来判断视距(LOS)与NLOS情形。实验结果显示:该算法可以在静态与动态定位实验中有效提高系统定位精度,降低定位误差,取得较好的定位效果。 展开更多
关键词 室内定位 超宽带 飞行时间 自适应抗差滤波 非视距误差
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基于自适应优化选择-抗差自适应卡尔曼滤波混合模型的GNSS+5G组合定位
12
作者 胡祥祥 宋宝 +4 位作者 石亚亚 庞栋栋 吴成永 张利利 李一蜚 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第7期24-29,共6页
PNT系统的构建是通信和导航领域的关键课题。发展能够兼容集成不同类型PNT手段,提供具备较好的弹性和环境适应性的综合PNT体系已成为当前刻不容缓的重要任务。5G和北斗系统的出现和发展,为PNT体系走向更综合、更弹性提供了新的思路。据... PNT系统的构建是通信和导航领域的关键课题。发展能够兼容集成不同类型PNT手段,提供具备较好的弹性和环境适应性的综合PNT体系已成为当前刻不容缓的重要任务。5G和北斗系统的出现和发展,为PNT体系走向更综合、更弹性提供了新的思路。据此,本文提出了一种基于GNSS+5G组合数据的自适应优化选择-抗差自适应卡尔曼滤波(AOS-RAKF)算法,以实现城市复杂环境中的高精度定位估计。该算法主要由两个模块组成,即基于AOS的5G基站测量数据优化和基于AOS-RAKF算法的GNSS+5G组合定位。其中,基于AOS的5G基站测量数据优化模块通过自适应优化选择因子实现更好的观测数据重选。GNSS+5G组合定位模块利用优化后的5G数据和GNSS建立耦合结构模型,再利用RAKF方法实现移动车辆的高精度定位。半实物仿真测试结果表明,复杂城市环境下与使用原始测量数据的GNSS、单5G、传统的GNSS+5G组合定位相比,本文AOS-RAKF方法显著提高了定位精度。 展开更多
关键词 5G定位 GNSS GNSS+5G组合定位 自适应优化选择算法 抗差自适应卡尔曼滤波算法
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自适应及抗差Kalman滤波在GNSS/INS组合导航中的应用 被引量：1
13
作者 孟祥羽 邱中军 +1 位作者 谷传营 隋俭武 《世界地质》 CAS 2023年第3期545-550,共6页
传统Kalman滤波在卫星/惯性组合导航中通常难以对复杂的导航环境做出自适应改变,从而影响参数估计的精度甚至使滤波发散。笔者引入Sage-Husa自适应滤波和基于新息向量的抗差滤波并经正反向融合处理组合导航数据。结果表明,水平姿态、航... 传统Kalman滤波在卫星/惯性组合导航中通常难以对复杂的导航环境做出自适应改变,从而影响参数估计的精度甚至使滤波发散。笔者引入Sage-Husa自适应滤波和基于新息向量的抗差滤波并经正反向融合处理组合导航数据。结果表明,水平姿态、航向角度、三维速度和位置结果的估计精度较传统Kalman滤波平均提升37.38%,64.23%,23.51%,29.06%,最高提升58.77%,95.17%,36.61%,49.20%。自适应、抗差和正反向Kalman滤波提升了参数估计精度和稳定性,可用于复杂城市导航环境下组合导航数据事后处理。 展开更多
关键词 kalman滤波 Sage-Husa自适应滤波 新息抗差滤波 卫星/惯性组合导航
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基于平滑有界层的故障检测及抗差自适应滤波算法 被引量：3
14
作者 赵宾 曾庆化 +3 位作者 刘建业 高春雷 朱小灵 乔伟 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期245-253,共9页
针对GNSS信号易受到干扰,卡尔曼滤波器性能降低、平滑变结构滤波算法在组合导航中应用受到原理限制的问题,提出了一种基于平滑有界层的故障检测及抗差自适应滤波算法。在对平滑变结构滤波算法研究分析的基础上,设计基于平滑有界层的量... 针对GNSS信号易受到干扰,卡尔曼滤波器性能降低、平滑变结构滤波算法在组合导航中应用受到原理限制的问题,提出了一种基于平滑有界层的故障检测及抗差自适应滤波算法。在对平滑变结构滤波算法研究分析的基础上,设计基于平滑有界层的量测信息质量评估指标,结合抗差估计思想构建等价权矩阵,在量测信息故障情况下,对组合导航系统进行重构和自适应调整,提高状态估计的精度和鲁棒性。仿真及实验验证结果表明:在GNSS各类典型故障下,所提故障检测算法均能够有效检测并快速响应,抗差自适应滤波算法在估计精度以及平稳性方面均优于基于残差卡方检测的自适应滤波算法,提高了SINS/GNSS组合导航系统的鲁棒性。在车载实验中,与基于残差卡方检测的自适应滤波算法相比,所提算法的定位精度提升约29%。 展开更多
关键词 组合导航 平滑有界层 抗差自适应滤波 故障检测
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基于抗差自适应CKF的水下重力匹配导航SITAN算法
15
作者 付林威 赵东明 +1 位作者 范雕 付林 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第2期5-8,26,共5页
为提高水下重力匹配算法的定位精度和稳健性,将容积卡尔曼滤波应用到水下重力匹配惯性导航中,同时引入抗差估计和自适应因子,提出了基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的水下重力匹配导航SITAN算法。利用重力异常模型数据开展仿真实验,结果表... 为提高水下重力匹配算法的定位精度和稳健性,将容积卡尔曼滤波应用到水下重力匹配惯性导航中,同时引入抗差估计和自适应因子,提出了基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的水下重力匹配导航SITAN算法。利用重力异常模型数据开展仿真实验,结果表明,所提算法能有效修正惯导整体航迹,在观测值未加入粗差的情况下较普通容积卡尔曼滤波算法提高了76%的导航定位精度,在观测值加入30 mGal粗差的情况下,提高了88%的导航定位精度。该研究成果可为后续水下重力匹配导航算法的理论研究及工程实践提供一定的数据支撑。 展开更多
关键词 水下重力匹配导航 容积卡尔曼滤波 抗差估计 自适应因子 SITAN算法
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一种基于UWB/INS自适应抗差卡尔曼滤波算法
16
作者 侯华 代超娜 +1 位作者 李峻辉 郭宏洋 《计算机仿真》 北大核心 2023年第12期496-501,共6页
针对矿井环境下UWB定位精度受多径干扰和非视距误差影响的问题,提出了一种基于UWB/INS自适应抗差卡尔曼滤波算法。算法通过调节状态协方差矩阵的预测残差来建立统计参量,结合调节观测噪声协方差矩阵的抗差因子,自适应调整预测值和观测... 针对矿井环境下UWB定位精度受多径干扰和非视距误差影响的问题,提出了一种基于UWB/INS自适应抗差卡尔曼滤波算法。算法通过调节状态协方差矩阵的预测残差来建立统计参量,结合调节观测噪声协方差矩阵的抗差因子,自适应调整预测值和观测值所占的权重。实验结果表明,与UWB定位算法相比,所提算法最大定位误差减小了2.14m,最小定位误差减小了0.08m,平均定位误差减小了1.1m;与UWB/INS自适应卡尔曼滤波算法相比,所提算法最大定位误差减小了0.98m,最小定位误差减小了0.02m,平均定位误差减小了0.5m。 展开更多
关键词 自适应滤波 抗差因子 预测残差
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GNSS/INS组合导航中自适应抗差KF算法研究
17
作者 吴昕 刘超 《南方农机》 2024年第4期21-25,共5页
【目的】在复杂城市环境下要提升车载GNSS/INS组合导航系统定位精度与GNSS信号被遮挡后系统的定位性能,需要对传统卡尔曼滤波进行改进。【方法】课题组提出一种改进的卡尔曼滤波算法,该算法构建马氏距离作为滤波残差的检验统计量,使用... 【目的】在复杂城市环境下要提升车载GNSS/INS组合导航系统定位精度与GNSS信号被遮挡后系统的定位性能,需要对传统卡尔曼滤波进行改进。【方法】课题组提出一种改进的卡尔曼滤波算法,该算法构建马氏距离作为滤波残差的检验统计量,使用假设性检验的方法对粗差进行判定,并基于量测新息构建调节因子进行调节。【结果】采用跑车实测数据对算法进行分析验证,在部分信号干扰严重区域,所提出的改进算法在东、北、天三个方向上的位置精度分别提升了19.2%、30.2%和0.4%,验证了所提算法的有效性。【结论】改进后的卡尔曼滤波算法的位置解算精度有所提升,在复杂城市环境下的应用中有一定参考价值。 展开更多
关键词 组合导航 卡尔曼滤波 马氏距离 自适应抗差
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基于伪距残差和新息的GNSS/IMU抗差自适应定位算法
18
作者 刘正午 孙蕊 蒋磊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1316-1324,共9页
在全球导航卫星系统(GNSS)和惯性测量元件(IMU)组合导航系统中,抗差滤波和自适应滤波常被用于提高组合导航的定位精度。但是抗差滤波和自适应滤波所适用的条件不同,使用不当反而可能会降低组合导航的定位精度,针对此问题,提出基于伪距... 在全球导航卫星系统(GNSS)和惯性测量元件(IMU)组合导航系统中,抗差滤波和自适应滤波常被用于提高组合导航的定位精度。但是抗差滤波和自适应滤波所适用的条件不同,使用不当反而可能会降低组合导航的定位精度,针对此问题,提出基于伪距残差和新息的GNSS/IMU抗差自适应定位算法。所提算法基于伪距残差评估GNSS的定位质量,选择合适的滤波算法进行GNSS/IMU组合导航解算。在长时间GNSS定位质量较差时,基于新息和伪距残差判断是否IMU运动学推算误差大于GNSS观测值误差,从而根据判断的结果选择是否采用抗差因子。结果表明:所提算法相对于扩展卡尔曼滤波算法在东、北和天方向上分别提高36.05%、22.71%和56.22%的定位精度。 展开更多
关键词 伪距残差 新息 抗差滤波 自适应滤波 GNSS/IMU组合导航
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自适应抗差Kalman滤波在多天线原始观测值瞬时姿态确定中的应用 被引量：10
19
作者 甘雨 隋立芬 +1 位作者 刘长建 董明 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期945-951,共7页
由载波相位观测值直接解算姿态能实现观测及姿态约束信息的最优利用。本文推导了基于失准角及乘性误差四元数的载波相位观测模型,分别建立了有外部角速度传感器和无外部传感器辅助下姿态参数估计的状态模型;利用自适应抗差滤波估计姿态... 由载波相位观测值直接解算姿态能实现观测及姿态约束信息的最优利用。本文推导了基于失准角及乘性误差四元数的载波相位观测模型,分别建立了有外部角速度传感器和无外部传感器辅助下姿态参数估计的状态模型;利用自适应抗差滤波估计姿态误差,借鉴分类自适应因子的思想,分别确定模糊度和姿态误差参数的自适应因子,其中姿态自适应因子由Ratio值构造的三段函数确定。自适应抗差滤波能够充分利用约束信息和历史信息,将其融合在浮点解计算过程中,极大提高模糊度浮点解精度及其协方差的结构,在此基础上使用整数最小二乘模糊度降相关平差法(least-squares ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)方法即能快速搜索出固定解,满足实时性需求。采用实测舰载GNSS 3天线测姿算例对方法进行了验证,结果表明,基于自适应抗差滤波的观测值直接定姿方法效率高、可靠性好。 展开更多
关键词 自适应抗差滤波 分类自适应因子 多天线 瞬时解算 误差四元数 失准角
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基于预测残差的抗差自适应滤波组合导航算法 被引量：7
20
作者 刘菲 王志 +2 位作者 戴晔莹 刘鑫 孙蕊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1301-1310,共10页
全球卫星导航系统(GNSS)和惯性导航系统(INS)进行融合可以有效提高导航系统的精度及可靠性,现已被广泛使用。卡尔曼滤波是常用的融合导航算法,但由于载体运动状态变化及观测粗差的影响,滤波的性能会严重降低。为了解决以上问题,构建抗... 全球卫星导航系统(GNSS)和惯性导航系统(INS)进行融合可以有效提高导航系统的精度及可靠性,现已被广泛使用。卡尔曼滤波是常用的融合导航算法,但由于载体运动状态变化及观测粗差的影响,滤波的性能会严重降低。为了解决以上问题,构建抗差自适应卡尔曼滤波(RAKF)提高组合导航的状态估计的性能至关重要。设计了一种基于预测残差的抗差自适应滤波组合导航算法,通过构建基于预测残差的自适应因子,结合抗差估计算法,有效解决GNSS/INS组合导航中观测异常和动力学模型的异常扰动,提高滤波的稳定性、可靠性及精度。实验结果表明:与基于标准卡尔曼滤波GNSS/INS组合导航相比,所设计算法在有观测异常和动力学模型异常扰动的情况下可以有效提高组合导航的定位精度;在松组合和紧组合2种模式中,3D定位精度分别提升了45.9%和46.8%。 展开更多
关键词 预测误差 卡尔曼滤波 自适应滤波 抗差估计 GNSS/INS组合导航
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