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论动态自适应滤波
被引:142
作者
:
杨元喜
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机构:
西安测绘研究所
杨元喜
何海波
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西安测绘研究所
何海波
徐天河
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机构:
西安测绘研究所
徐天河
机构
:
[1]
西安测绘研究所
[2]
解放军信息工程大学测绘学院
来源
:
测绘学报
|
2001年
/ 04期
基金
:
国家杰出青年科学基金;
关键词
:
Sage滤波;
自适应估计;
抗差估计;
动态系统;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
P207 [测量误差与测量平差];
学科分类号
:
摘要
:
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。本文首先介绍了目前广泛使用的 Sage自适应滤波 ,讨论了自适应滤波的残差向量、新息向量及状态参数预报值残差向量的解析关系 ,以及它们之间的协方差矩阵之间的关系 ;分析了基于新息向量、残差向量和状态参数预报值残差向量的自适应协方差估计存在的问题。对新近发展起来的抗差滤波、Sage自适应滤波及抗差自适应滤波进行了综合比较与分析 ,结果表明抗差自适应滤波解算理论与方法除自适应地估计载体状态预报向量的协方差矩阵外 ,还能自适应地估计任意历元观测量的权。计算结果证实 ,抗差自适应滤波不仅计算简单 ,而且能有效地控制观测异常和载体状态扰动异常对动态系统参数估值的影响。
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[1]
Adaptive Kalman filtering for INS GPS
Mohamed, AH
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Univ Calgary, Dept Geomat Engn, Calgary, AB T2N 1N4, Canada
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Schwarz, KP
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Schwarz, KP
[J].
JOURNAL OF GEODESY,
1999,
73
(04)
: 193
-
203
[2]
Robust Kalman filter for rank deficient observation models[J] . K. R. Koch,Y. Yang.Journal of Geodesy . 1998 (7-8)
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1999,
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