一种基于抗差自校正Kalman滤波的GPS导航算法

张双成; 杨元喜; 张勤

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

一种基于抗差自校正Kalman滤波的GPS导航算法

张双成, 杨元喜, 张勤

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2005 > 30(10): 881-884

张双成, 杨元喜, 张勤. 一种基于抗差自校正Kalman滤波的GPS导航算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(10): 881-884.

引用本文:

张双成, 杨元喜, 张勤. 一种基于抗差自校正Kalman滤波的GPS导航算法[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(10): 881-884.

ZHANG Shuangcheng, YANG Yuanxi, ZHANG Qin. An Algorithm of GPS Navigation Based on Robust Self-Tuning Kalman Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(10): 881-884.

Citation:

ZHANG Shuangcheng, YANG Yuanxi, ZHANG Qin. An Algorithm of GPS Navigation Based on Robust Self-Tuning Kalman Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(10): 881-884.

一种基于抗差自校正Kalman滤波的GPS导航算法

¹ 长安大学地测学院,西安市雁塔路126号,710054;² 西安测绘研究所,西安市雁塔路中段1号,710054;

基金项目: 国家杰出青年基金资助项目(49825107)；国家自然科学基金资助项目(40174009,40274002)

详细信息

作者简介:
张双成,硕士生。研究方向为GPS动态导航的数据处理与质量控制

中图分类号: P207;P228.41

An Algorithm of GPS Navigation Based on Robust Self-Tuning Kalman Filtering

¹ Institute of Geo-engineering and Surveying, Chang'an University, 126 Yanta Road, Xi'an 710054, China;² Xi'an Research Institute of Surveying and Mapping,1 Middle Yanta Road, Xi'an 710054, China;

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。
- ARMA(autoreg ressive moving average)新息模型 /
- 参数辨识器 /
- 抗差M估计 /
- 自校正滤波
Abstract: In order to avoid estimating the noise statistics in navigation, self-tuning Kalman filtering is introduced. When the system contains outliers in navigation, the estimated state vector by self-tuning Kalman filtering is influenced. To get a reliable result, an equivalent weight based on robust M-estimator is applied in the process of self-tuning Kalman filtering; robust self-tuning Kalman filtering is then proposed in this paper. A real kinematic system is tested. It is shown by real calculation that the robust self-tuning Kalman filtering is not only adaptively estimate the state vector, but also guarantee the reliability of the kinematic state estimates.
- ARMA innovation model /
- parameters identification /
- robust M-estimator /
- self-tuning filtering

[1]	吕志鹏, 隋立芬. 基于变量投影法的自回归模型方差分量估计 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(2): 205-212. doi: 10.13203/j.whugis20180352
[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]	李桢, 黄劲松. 基于RSSI抗差滤波的WiFi定位 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(3): 361-366. doi: 10.13203/j.whugis20130801
[4]	苗岳旺, 周巍, 田亮, 崔志伟. 基于新息χ²检测的扩展抗差卡尔曼滤波及其应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2016, 41(2): 269-273. doi: 10.13203/j.whugis20130666
[5]	张凯, 赵建虎, 张红梅. 一种基于M估计的水下地形抗差匹配算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(4): 558-562. doi: 10.13203/j.whugis20130011
[6]	姚宜斌, 黄书华, 陈家君. 求解自回归模型参数的整体最小二乘新方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(12): 1463-1466.
[7]	蒋庆仙, 王成宾, 马小辉, 陈晓璧. 利用中位数进行光纤陀螺信号抗差估计 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(6): 656-659.
[8]	归庆明, 许阿裴, 韩松辉. 分步抗差自适应滤波及其在GPS动态导航中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(6): 719-723.
[9]	谷川, 潘国荣, 施贵刚, 陈兴权. 基于遗传算法的曲面拟合参数辨识 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(8): 983-986.
[10]	吴江飞, 黄珹. 非线性自适应抗差滤波定轨算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(2): 187-190.
[11]	戴吾蛟, 丁晓利, 朱建军. 基于载噪比及参数先验信息的抗差模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(8): 834-837.
[12]	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.
[13]	赵长胜, 陶本藻. 有色噪声作用下的抗差卡尔曼滤波 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2007, 32(10): 880-882.
[14]	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.
[15]	杨元喜, 高为广. 基于多传感器观测信息抗差估计的自适应融合导航 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(10): 885-888.
[16]	周世健, 陈永奇, 邓康伟. 污染分布下的L^p估计抗差测度 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1999, 24(1): 71-74,89.
[17]	余学祥, 吕伟才. 基于标准化残差的相关观测抗差估计模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1999, 24(1): 75-78.
[18]	杨世清, 余学祥, 吕伟才. 粗差估值型抗差估计 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1998, 23(1): 10-13.
[19]	奚长元. 变形模型辨识与参数估计 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1990, 15(2): 72-81.
[20]	张方仁, 汪晓庆. 平差参数的岭估计和压缩估计 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1989, 14(3): 46-58.