多源传感器动、静态滤波融合导航

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多源传感器动、静态滤波融合导航

文章导航 > 武汉大学学报 ( 信息科学版) > 2003 > 28(4): 386-388,396

杨元喜. 多源传感器动、静态滤波融合导航[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(4): 386-388,396.

引用本文:

杨元喜. 多源传感器动、静态滤波融合导航[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(4): 386-388,396.

YANG Yuanxi. Kinematic and Static Filtering for Multi-Sensor Navigation Systems[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2003, 28(4): 386-388,396.

Citation:

YANG Yuanxi. Kinematic and Static Filtering for Multi-Sensor Navigation Systems[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2003, 28(4): 386-388,396.

多源传感器动、静态滤波融合导航

杨元喜

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)

作者简介:
杨元喜,博士,教授,博士生导师。现主要从事动态大地测量数据处理理论研究,发表论文140余篇,出版专著和合著4部。E-mail:yuanxi@pub.xaonline.com

中图分类号: P207

Kinematic and Static Filtering for Multi-Sensor Navigation Systems

YANG Yuanxi

Xi'an Research Institute of Surveying and Mapping, 1 Middle Yanta Road, Xi'an, China, 710054

摘要: 首先给出联邦滤波各局部输出量之间的相关协方差矩阵,进而给出了基于各传感器独立观测信息的动、静态滤波解法,这种解法避免了重复使用载体状态方程信息的问题,保证了多传感器数据融合的最优性,而且很容易扩展到抗差滤波和自适应滤波融合。
- 联邦滤波 /
- 动态滤波 /
- 静态滤波 /
- 数据融合
Abstract: An efficient signal fusion method is put forward for the integrated navigation of the multiple sensor system.To show the correlations of the master filter and the local filters,the covariance matrix among the local filter outputs and that of the local filter and master filter outputs are presented.In order to avoid the correlations between the fusion data sets of the multiple sensors,a synthetic Kalman filtering composed by a kinematic Kalman filtering step and several static Kalman filtering steps is presented.The new developed robust Kalman filtering and the adaptively robust Kalman filtering can be easily extended in this kind of synthetic filtering.
- federated Kalman filtering /
- kinematic filtering /
- static filtering /
- data fusion

[1]	王利, 许豪, 舒宝, 义琛, 田云青. 利用互信息和IPSO-LSTM进行滑坡监测多源数据融合 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(10): 1478-1488. doi: 10.13203/j.whugis20210131
[2]	宋爽, 陈驰, 杨必胜, 李清泉. 低成本大视场深度相机阵列系统 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(9): 1391-1398. doi: 10.13203/j.whugis20160397
[3]	唐炉亮, 邹倩倩, 张霞, 任畅, 李清泉. 融合线上线下轨迹的景观热度评价 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(11): 1704-1711. doi: 10.13203/j.whugis20170043
[4]	朱庆, 李世明, 胡翰, 钟若飞, 吴波, 谢林甫. 面向三维城市建模的多点云数据融合方法综述 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(12): 1962-1971. doi: 10.13203/j.whugis20180109
[5]	万文辉, 李宇, 胡文敏, 赵强, 孙逊, 张秋昭, 邸凯昌, 郭杭, 吴立新. 基于联邦滤波进行立体相机/IMU/里程计运动平台组合导航定位 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(1): 101-106. doi: 10.13203/j.whugis20150286
[6]	魏二虎, 汤深权, 刘建栋, 董翠军. 基于联邦卡尔曼滤波的月球车联合定位方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2017, 42(10): 1431-1437. doi: 10.13203/j.whugis20160137
[7]	张景雄, 刘凤珠, 梅莹莹, 唐韵玮. 空间数据融合的研究进展:从经典方法到扩展方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2017, 42(11): 1616-1628. doi: 10.13203/j.whugis20150213
[8]	周跃寅, 潘国荣, 吴廷, 汪大超. 数据融合模型选取对工业测量整体平差结果的影响分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2017, 42(12): 1840-1846. doi: 10.13203/j.whugis20150450
[9]	杨元喜, 曾安敏, 景一帆. 函数模型和随机模型双约束的GNSS数据融合及其性质 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(2): 127-131. doi: 10.13203/j.whugis20130378
[10]	张浩, 蔡晋辉, 周泽魁. DS证据理论在SAR图像边缘检测中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(1): 105-108.
[11]	陈仁喜, 李鑫慧. GIS辅助数据下的影像缺失信息恢复 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(5): 461-464.
[12]	李连营, 许小兰, 吴中恒, 周祖浩. 多源导航电子地图数据融合更新方法研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(4): 409-412.
[13]	杨元喜, 曾安敏. 大地测量数据融合模式及其分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(8): 771-774.
[14]	郭东美, 李军, 熊熊, 刁法启. 地壳运动速度场的数据融合研究 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(2): 212-215.
[15]	王文, 芮国胜, 邢福成. 基于数据融合的多尺度图像去噪方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(4): 329-331.
[16]	姚吉利. 三维坐标转换的静态滤波模型 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(9): 825-828.
[17]	张永军. 基于数据融合的行树与篱笆三维信息自动提取 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2005, 30(11): 970-974.
[18]	许才军, 王华, 黄劲松. GPS与INSAR数据融合研究展望 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(S1): 58-61,78.
[19]	刘广军, 吴晓平. 利用联邦滤波器设计SINS/RDSS/GPS组合导航系统 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2001, 26(5): 441-445,458.
[20]	张祖勋, 张剑清, 廖明生, 张力. 遥感影像的高精度自动配准 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 1998, 23(4): 320-323.

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多源传感器动、静态滤波融合导航

杨元喜

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)

作者简介:
杨元喜,博士,教授,博士生导师。现主要从事动态大地测量数据处理理论研究,发表论文140余篇,出版专著和合著4部。E-mail:yuanxi@pub.xaonline.com

收稿日期: 2003-03-03
刊出日期: 2003-04-05

中图分类号: P207

关键词:

摘要: 首先给出联邦滤波各局部输出量之间的相关协方差矩阵,进而给出了基于各传感器独立观测信息的动、静态滤波解法,这种解法避免了重复使用载体状态方程信息的问题,保证了多传感器数据融合的最优性,而且很容易扩展到抗差滤波和自适应滤波融合。

English Abstract

杨元喜. 多源传感器动、静态滤波融合导航[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(4): 386-388,396.

引用本文:

杨元喜. 多源传感器动、静态滤波融合导航[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(4): 386-388,396.

YANG Yuanxi. Kinematic and Static Filtering for Multi-Sensor Navigation Systems[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2003, 28(4): 386-388,396.

Citation:

YANG Yuanxi. Kinematic and Static Filtering for Multi-Sensor Navigation Systems[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2003, 28(4): 386-388,396.

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