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

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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

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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

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