一种基于抗差自校正Kalman滤波的GPS导航算法

被引：20

作者：

张双成

杨元喜

张勤

机构：

[1] 长安大学地测学院

[2] 西安测绘研究所

来源：

关键词：

ARMA(autoreg ressive moving average)新息模型; 参数辨识器; 抗差M估计; 自校正滤波;

D O I：

10.13203/j.whugis2005.10.009

中图分类号：

P228.4 [全球定位系统（GPS）];

学科分类号：

081105 ; 0818 ; 081802 ;

摘要：

为减弱异常观测值对自校正Kalman滤波精度的影响,引入抗差M估计的等价权函数,建立了抗差自校正Kalman滤波算法,并用实例进行了验证。计算表明,该自适应滤波算法在完全未知噪声统计的情况下,不仅能够自适应地求解状态参数,而且还能在一定程度上有效地抵制观测异常对导航解的影响。

引用

页码：881 / 884

页数：4

共 10 条

[1] 基于自适应信息融合的导航系统构成与算法研究
黄晓瑞
崔平远
崔祜涛
[J]. 电子学报, 2002, (07) : 1061 - 1064
[2] 论动态自适应滤波
杨元喜
何海波
徐天河
[J]. 测绘学报, 2001, (04) : 293 - 298
[3] 改进的Sage自适应滤波方法
徐天河
杨元喜
[J]. 测绘科学, 2000, (03) : 22 - 24+2
[4] 系统辨识及其MATLAB仿真[M]. 科学出版社 , 侯媛彬等编著, 2004
[5] Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用[M]. 科学出版社 , 付梦印等编著, 2003
[6] 自校正滤波理论及其应用[M]. 哈尔滨工业大学出版社 , 邓自立著, 2003
[7] 最优滤波理论及其应用[M]. 哈尔滨工业大学出版社 , 邓自立著, 2000
[8] 卡尔曼滤波与组合导航原理[M]. 西北工业大学出版社 , 秦永元等编著, 1998
[9] 随机过程[M]. 西安交通大学出版社 , 汪荣鑫编, 1987
[10] Adaptively robust filtering for kinematic geodetic positioning[J] . Y. Yang,H. He,G. Xu.Journal of Geodesy . 2001 (2-3)