本文關(guān)鍵詞： Kalman濾波 粗差 抗差自適應(yīng)Kalman濾波 GNSS　出處：《河北工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對Kalman濾波易受粗差影響而導(dǎo)致結(jié)果失真的問題,提出一種抗差自適應(yīng)Kalman濾波方法,該方法結(jié)合自適應(yīng)濾波與抗差Kalman濾波的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)設(shè)計(jì)自適應(yīng)因子和抗差因子,采用改進(jìn)的兩段Huber函數(shù)與2~3倍的觀測噪聲中誤差來充當(dāng)抗差因子與粗差判別標(biāo)準(zhǔn)。并對Kalman濾波和抗差自適應(yīng)濾波(Adaptive Robust Kalman Filtering,ARKF)結(jié)果進(jìn)行比較。車載實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,ARKF可以有效抵制觀測異常對狀態(tài)估值的影響,同時(shí)在系統(tǒng)先驗(yàn)信息不能精確給出的情況下,顯著改善了濾波估值的穩(wěn)定性和可用性。
[Abstract]:Aiming at the problem that Kalman filter is easily affected by gross error, a robust adaptive Kalman filtering method is proposed. This method combines the advantages of adaptive filtering and robust Kalman filtering, and designs the adaptive factor and robust factor at the same time. The improved two-stage Huber function and the observed noise error of 3 times are used as the criterion of robust factor and gross error. The Kalman filter and robust adaptive filter are given. Adaptive Robust Kalman Filtering. The results of vehicle experiments show that ARKF can effectively resist the influence of observed anomalies on the state estimation, and at the same time, when the prior information of the system can not be accurately given. The stability and availability of filter estimation are improved significantly.
【作者單位】： 安徽理工大學(xué)測繪學(xué)院;浙江有色測繪院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41404004) 安徽省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(1408085QD72) 安徽理工大學(xué)科研啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(11152)
【分類號(hào)】：P228.4
【正文快照】： Kalman濾波(Kalman Filtering,KF)在GPS導(dǎo)航領(lǐng)域已得到了廣泛的應(yīng)用,只要給出正確的噪聲特性,KF將給出濾波狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)。事實(shí)上,動(dòng)力學(xué)模型給出的先驗(yàn)信息不足以表征載體真實(shí)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。這樣給出的KF估計(jì)值不再是最優(yōu)估計(jì)值,甚至可能導(dǎo)致濾波發(fā)散[1-2]。同時(shí),隨著導(dǎo)航衛(wèi)星

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5 張U，

本文編號(hào)：1473401