發(fā)布時間：2018-04-14 18:31

  本文選題：自適應(yīng)Kalman濾波 + 航空矢量重力測量��； 參考：《武漢大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：本文主要研究了基于自協(xié)方差最小二乘噪聲協(xié)方差估計的自適應(yīng)Kalman濾波算法及其在航空矢量重力測量數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用,論文的主要工作和成果概括如下： 1.系統(tǒng)介紹了Kalman濾波算法的基本概念,包括Kalman濾波系統(tǒng)的可觀性、可控性和穩(wěn)定性；并從參數(shù)估計的角度出發(fā),給出了線性最小方差意義下的Kalman濾波公式；考慮到實際數(shù)據(jù)處理中的大部分物理模型都是連續(xù)模型,給出了連續(xù)Kalman濾波公式及其離散方法。 2.詳細(xì)介紹了白噪聲條件下線性定常Kalman濾波系統(tǒng)和線性時變Kalman濾波系統(tǒng)的噪聲協(xié)方差估計方法以及第一類相關(guān)噪聲條件下線性定常Kalman濾波系統(tǒng)的噪聲協(xié)方差估計方法。 3.將傳統(tǒng)的白噪聲協(xié)方差估計拓展到兩類相關(guān)噪聲協(xié)方差估計,提出了第二類相關(guān)噪聲條件下線性定常Kalman濾波系統(tǒng)的噪聲協(xié)方差估計方法以及第一類和第二類相關(guān)噪聲條件下線性時變Kalman濾波系統(tǒng)的噪聲協(xié)方差估計方法；將白噪聲協(xié)方差估計方法拓展到有色噪聲協(xié)方差估計,把有色噪聲分為有色狀態(tài)噪聲、有色觀測噪聲以及狀態(tài)噪聲和觀測噪聲均為有色噪聲三種情況,分別建立了有色噪聲條件下線性定常和線性時變Kalman系統(tǒng)的噪聲協(xié)方差估計方法。數(shù)值仿真結(jié)果表明：以上所提算法均能有效的估計出未知的噪聲協(xié)方差矩陣,且具有較高的估計精度。 4.多速率Kalman濾波方法是進行低采樣率的位移數(shù)據(jù)和高采樣率的加速度數(shù)據(jù)融合的有效方法,但其易受先驗噪聲協(xié)方差參數(shù)影響,因此本文提出了多速率Kalman濾波噪聲協(xié)方差估計方法,將多速率Kalman濾波的噪聲協(xié)方差估計問題轉(zhuǎn)換為傳統(tǒng)的單速率Kalman濾波的噪聲協(xié)方差估計問題,建立Kalman濾波增益的自協(xié)方差矢量與未知的加速度譜密度和觀測噪聲參數(shù)間的線性函數(shù)模型,并采用最小二乘估計方法對未知的噪聲協(xié)方差參數(shù)進行估計。并通過數(shù)值仿真和震動臺實驗對多速率Kalman濾波噪聲協(xié)方差估計方法的正確性和有效性進行了驗證。 5.采用自協(xié)方差最小二乘噪聲估計方法進行噪聲協(xié)方差估計時,需保證噪聲協(xié)方差估計結(jié)果的正定性和穩(wěn)定性。研究了附加約束條件的自協(xié)方差最小二乘噪聲協(xié)方差估計方法用于保證噪聲協(xié)方差估計結(jié)果的穩(wěn)定性。通過附加約束條件,并結(jié)合迭代的計算策略,以達到提高最小二乘解的穩(wěn)定性,從而保證噪聲協(xié)方差估計結(jié)果正定性的目的。計算結(jié)果表明：該算法能在一定程度上提高最小二乘解的穩(wěn)定性,保證噪聲協(xié)方差估計結(jié)果的正定性。 6.針對噪聲協(xié)方差估計中,噪聲協(xié)方差矩陣為對角矩陣,即非主對角線元素均為零的情況,提出了非線性自協(xié)方差最小二乘噪聲估計方法用于保證噪聲協(xié)方差估計結(jié)果的正定性。采用同倫算法計算噪聲協(xié)方差矩陣主對角線元素的平方根,保證噪聲協(xié)方差矩陣主對角線元素為正值,從而達到保證噪聲協(xié)方差矩陣的正定性。數(shù)值仿真結(jié)果表明：針對噪聲協(xié)方差矩陣為對角矩陣的情況,該算法能有效地保證噪聲協(xié)方差估計結(jié)果的正定性。 7.半正定自協(xié)方差最小二乘法雖能保證噪聲協(xié)方差估計結(jié)果的正定性,但其估計結(jié)果受門限參數(shù)影響明顯,因此本文研究了正則的半正定自協(xié)方差最小二乘噪聲估計方法,并采用方差分量估計方法對正則化參數(shù)進行估計,采用似牛頓迭代法進行門限參數(shù)估計,相關(guān)參數(shù)的選取更加合理。數(shù)值方法結(jié)果表明：該算法在保證噪聲協(xié)方差估計結(jié)果正定性的同時,提高了半正定最小二乘的解算精度。 8.介紹了航空矢量重力測量數(shù)據(jù)處理中載體加速度的確定方法,提出了基于常加速度模型的自適應(yīng)Kalman濾波方法用于載體加速度的確定。該算法有效克服了先驗噪聲協(xié)方差對Kalman濾波結(jié)果的影響,且回避了采用FIR低通濾波器時需對濾波參數(shù)進行先驗設(shè)定的問題,并通過數(shù)值方法對所提算法的正確性和有效性進行了驗證。 9.針對未知的觀測噪聲協(xié)方差對SINS初始對準(zhǔn)所帶來的誤差影響,研究了基于導(dǎo)航坐標(biāo)系的自適應(yīng)初始對準(zhǔn)方法,采用迭代計算的策略,在進行噪聲協(xié)方差估計的同時,對失準(zhǔn)角進行反饋修正,消除先驗噪聲協(xié)方差和初始姿態(tài)角對初始對準(zhǔn)過程的誤差影響。數(shù)值仿真結(jié)果表明：該算法能有效的克服未知觀測噪聲協(xié)方差信息和初始姿態(tài)角對初始對準(zhǔn)過程的影響,提高初始對準(zhǔn)精度。 10.詳細(xì)介紹了基于慣性坐標(biāo)系的航空矢量重力測量數(shù)據(jù)處理流程,推導(dǎo)了基于慣性坐標(biāo)系的自適應(yīng)GNSS/SINS數(shù)據(jù)融合方法。該方法采用迭代計算的策略,在進行噪聲協(xié)方差估計的同時,對姿態(tài)角進行反饋修正。數(shù)值仿真結(jié)果表明：該算法不僅具有較好的收斂性,且能有效克服先驗信息對GNSS/SINS數(shù)據(jù)融合的影響,提高數(shù)據(jù)融合精度。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P223.4

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張開東;吳美平;胡小平;;基于捷聯(lián)慣導(dǎo)的航空矢量重力測量的降階濾波算法[J];測繪學(xué)報;2006年03期

2 王麗紅;王紅偉;葉修松;;航空矢量重力測量中載體加速度矢量的確定[J];海洋測繪;2009年04期

3 王麗紅;張傳定;;航空矢量重力測量中科里奧利加速度對測速精度要求分析[J];海洋測繪;2008年02期

4 寧津生;;基于SINS/GNSS的航空矢量重力測量數(shù)據(jù)處理方法研究[J];中國工程科學(xué);2014年03期

5 梁星輝;柳林濤;于勝杰;;利用B樣條確定航空重力載體加速度的方法研究[J];武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版);2009年08期

6 劉玉紅;王智明;韓金柱;;SINS/DGPS矢量重力測量系統(tǒng)濾波技術(shù)研究[J];海洋測繪;2014年03期

7 ;[J];;年期

8 ;[J];;年期

9 ;[J];;年期

10 ;[J];;年期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 林旭;自適應(yīng)Kalman濾波方法及其在航空矢量重力測量中的應(yīng)用[D];武漢大學(xué);2014年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 王麗紅;航空矢量重力測量中載體矢量加速度的確定方法[D];解放軍信息工程大學(xué);2008年

2 趙德軍;航空矢量重力測量的理論與方法[D];中國人民解放軍信息工程大學(xué);2005年

，

本文編號：1750507