自适应抗差滤波理论及应用的主要进展

被引：87

作者：

杨元喜 ^{[1
,2
]}

任夏 ^{[3
]}

许艳 ^{[4
]}

机构：

[1] 地理空间信息国家重点实验室

[2] 西安测绘研究所

[3] 郑州信息工程大学导航与空间目标学院

[4] 长安大学地质与测绘工程学院

来源：

导航定位学报 | 2013年 / 1卷 / 01期

关键词：

自适应滤波; Kalman滤波; 导航; 动态定位; 自适应因子; 误差学习因子;

D O I：

10.16547/j.cnki.10-1096.2013.01.006

中图分类号：

P228.4 [全球定位系统（GPS）];

学科分类号：

081105 ; 0818 ; 081802 ;

摘要：

近十年来,中国学者建立了一种用于动态导航定位的新自适应抗差滤波理论,该理论应用抗差估计原理抵制观测异常误差的影响,构造自适应因子控制动力学模型误差的影响。本文旨在归纳、总结自适应抗差滤波理论与应用的主要进展。首先介绍自适应抗差滤波的原理;随后给出四种自适应因子模型,包括三段函数模型、两段函数模型、指数函数模型以及选权函数模型;陈列了4种误差学习统计量,包括状态不符值统计量、预测残差统计量、方差分量比统计量以及速度统计量;将新的自适应抗差滤波理论与标准Kalman滤波以及其他自适应滤波理论进行了比较与分析;最后利用两个实际算例展示了自适应抗差滤波在导航中的成功应用。

引用

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页数：7

共 32 条

[1] 开窗分类因子抗差自适应序贯平差用于卫星钟差参数估计与预报 [J].

黄观文 ;

杨元喜 ;

张勤 .

测绘学报, 2011, 40 (01) :15-21

[2] 一种两步自适应抗差Kalman滤波在GPS/INS组合导航中的应用 [J].

吴富梅 ;

杨元喜 .

测绘学报, 2010, (05) :522-527+533

[3]

Adaptive filtering for deformation parameter estimation in consideration of geometrical measurements and geophysical models[J]. YANG YuanXi1 ＆ ZENG AnMin2 1 Xi’ an Research Institute of Surveying ＆ Mapping, Xi’an 710054, China;2 Xi’ an Information Division of Surveying ＆ Mapping, Xi’an 710054, China.Science in China（Series D:Earth Sciences）. 2009(08)

[4] 一种提高神经网络泛化能力的自适应UKF滤波算法 [J].