Kalman滤波模型误差的修复

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Kalman滤波模型误差的修复

归庆明, 韩松辉

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2010 > 35(8): 983-987

归庆明, 韩松辉. Kalman滤波模型误差的修复[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 983-987.

引用本文:

归庆明, 韩松辉. Kalman滤波模型误差的修复[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 983-987.

GUI Qingming, HAN Songhui. Adaptation of Model Errors in Kalman Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 983-987.

Citation:

GUI Qingming, HAN Songhui. Adaptation of Model Errors in Kalman Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 983-987.

Kalman滤波模型误差的修复

归庆明^1,2,
韩松辉²

¹信息工程大学理学院,郑州市科学大道62号450001;²信息工程大学测绘学院,郑州市陇海中路66号,450052

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40974009)；河南省基础与前沿技术研究计划资助项目(082300410240)；郑州市科技攻关计划资助项目(0910SGYG21198)

作者简介:
归庆明,教授,博士生导师,主要从事测量误差理论与数据处理的研究。

中图分类号: P228.41

Adaptation of Model Errors in Kalman Filtering

GUI Qingming^1,2,
HAN Songhui²

¹Institute of Science,Information Engineering University,62 Kexue Road,Zhengzhou 450001,China;(2 Institute of Surveying and Mapping,Information Engineering University,66 Middle Longhai Road,Zhengzhou 450052,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40974009)；河南省基础与前沿技术研究计划资助项目(082300410240)；郑州市科技攻关计划资助项目(0910SGYG21198)

摘要: 基于预测残差分析和滤波误差估计,提出了一种新的Kalman滤波模型误差的修正方法。该方法在预测残差分析的基础上,利用观测模型误差和动力学模型误差的相互影响,基于滤波误差估计,从修正观测模型入手,有效地消除了以往历元所有观测模型误差和动力学模型误差对当前历元滤波值的影响。GPS动态导航模拟实验表明,该方法不仅有效地消除了整个Kalman滤波模型误差的影响,而且结果比较理想。
- GPS动态导航 /
- Kalman滤波 /
- 模型误差 /
- 预测残差 /
- 滤波误差
Abstract: Based on predicted residual analysis and estimation of filtering errors,a new Kalman filter approach to correct model errors is proposed.Considering the expression of predicted residual,there is no need to discuss whether model errors are from measurement model or dynamic model.Based on the estimation of filtering errors,we just need to correct the measurement model to clear up the whole effects of model errors on the filtering value at current time.A GPS kinematic navigation calculative experiment is given to prove the feasibility of this method.It not only eliminates the whole effect of Kalman filtering model errors efficiently,but also has a good result.
- GPS kinematic navigation /
- Kalman filtering /
- model errors /
- predicted residual /
- filtering error

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[2]	刘韬, 徐爱功, 隋心, 王长强. 新息向量的抗差Kalman滤波方法及其在UWB室内导航中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(2): 233-239. doi: 10.13203/j.whugis20170067
[3]	刘宁, 张永志, 熊永良. GPS参考站对流层湿延迟近实时估计的三步滤波算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(7): 918-923. doi: 10.13203/j.whugis20130600
[4]	张小红, 潘宇明, 左翔, 汪杰. 一种改进的抗差Kalman滤波方法在精密单点定位中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(7): 858-864. doi: 10.13203/j.whugis20130577
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[6]	何正斌, 聂建亮, 吴富梅, 张菊清. 利用随机系数矩阵的GNSS/INS组合导航Kalman滤波算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(9): 1036-1040.
[7]	戴吾蛟, 伍锡锈, 罗飞雪. 一种利用增广参数Kalman滤波的GPS多路径效应处理方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(4): 423-427.
[8]	吴富梅, 聂建亮, 何正斌. 利用预测残差和选权滤波构造的分类因子在GPS/INS组合导航中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(3): 261-264.
[9]	牟忠凯, 隋立芬, 张清华, 甘雨. 顾及线性化模型误差补偿的卡尔曼滤波算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(9): 1073-1076.
[10]	何正斌, 吴富梅, 聂建亮. 先验协方差阵误差对动态Kalman滤波解的影响 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(1): 34-38.
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[12]	汪志明, 花向红, 陈远, 郭斐. GPS/DR组合Kalman滤波模型及性能分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(9): 1102-1105.
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[14]	张双成, 杨元喜, 张勤, 高为广. 一种基于Bancroft算法的GPS动态抗差自适应滤波 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(4): 309-311.
[15]	杨元喜, 高为广. 两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(11): 980-982.
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[18]	陶本藻. 地球重力场平差模型误差的控制 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2003, 28(6): 668-670,709.
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Kalman滤波模型误差的修复

归庆明^1,2,
韩松辉²

¹信息工程大学理学院,郑州市科学大道62号450001;²信息工程大学测绘学院,郑州市陇海中路66号,450052

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40974009)；河南省基础与前沿技术研究计划资助项目(082300410240)；郑州市科技攻关计划资助项目(0910SGYG21198)

作者简介:
归庆明,教授,博士生导师,主要从事测量误差理论与数据处理的研究。

收稿日期: 2010-06-15
修回日期: 2010-06-15
刊出日期: 2010-08-05

中图分类号: P228.41

关键词:

GPS动态导航 /

摘要: 基于预测残差分析和滤波误差估计,提出了一种新的Kalman滤波模型误差的修正方法。该方法在预测残差分析的基础上,利用观测模型误差和动力学模型误差的相互影响,基于滤波误差估计,从修正观测模型入手,有效地消除了以往历元所有观测模型误差和动力学模型误差对当前历元滤波值的影响。GPS动态导航模拟实验表明,该方法不仅有效地消除了整个Kalman滤波模型误差的影响,而且结果比较理想。

English Abstract

归庆明, 韩松辉. Kalman滤波模型误差的修复[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 983-987.

引用本文:

归庆明, 韩松辉. Kalman滤波模型误差的修复[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(8): 983-987.

GUI Qingming, HAN Songhui. Adaptation of Model Errors in Kalman Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 983-987.

Citation:

GUI Qingming, HAN Songhui. Adaptation of Model Errors in Kalman Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(8): 983-987.

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