基于SPRT检验的并行递推次优Sage滤波器

刘广军; 吴晓平; 郭晶

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基于SPRT检验的并行递推次优Sage滤波器

刘广军, 吴晓平, 郭晶

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刘广军, 吴晓平, 郭晶. 基于SPRT检验的并行递推次优Sage滤波器[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(2): 158-164.

引用本文:

刘广军, 吴晓平, 郭晶. 基于SPRT检验的并行递推次优Sage滤波器[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(2): 158-164.

LIU Guangjun, WU Xiaoping, GUO Jing. The Parallel Recursive Sub-optimal Sage Filter Based on SPRT[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(2): 158-164.

Citation:

LIU Guangjun, WU Xiaoping, GUO Jing. The Parallel Recursive Sub-optimal Sage Filter Based on SPRT[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(2): 158-164.

基于SPRT检验的并行递推次优Sage滤波器

郑州信息工程大学测绘学院, 郑州市陇海中路66号, 450052

详细信息

作者简介:
刘广军,博士生。现主要从事GPS和组合导航研究。E-mail:liuguangjun_zz@sina.com

中图分类号: P228.41;P228.42

The Parallel Recursive Sub-optimal Sage Filter Based on SPRT

Institute of Surveying and Mapping, Information Engineering University of Zhengzhou, 66 Middle Longhai Road, Zhengzhou, China, 450052

摘要: 提出了一种新的并行递推次优Sage滤波算法。在新方法中,设计了一种附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了结果常值偏差;并引入SPRT检验方法,通过检验模型的噪声统计是否发生了扰动,达到对噪声统计调整进行控制的目的,使得滤波器可以有效跟踪时变噪声,并减少了计算量。
- 卡尔曼滤波 /
- 自适应 /
- 序贯概率比检验
Abstract: Sage filter can simultaneously estimate the expectation values and the corresponding variance matrices of the unknown system and measurement noises.But in practice,we find that there are often constant biases in the results of the classic sub-optimal Sage filter,caused by the inaccurate estimation of the noise expectations.So a novel structure of two parallel filters that proceed simultaneously is presented in this paper.This new structure can not only eliminate the result biases of the classic sub-optimal Sage filter but also provide a more improved accuracy.In addition,SPRT method is used to control the adjustment of the noise statistics,so as to ameliorate the tracking performance of time-variant noises,however,the classic Sage filter does not suit the dynamic system of time-variant noises.Furthermore,the calculation burden is released and the numerical stability is improved by applying SPRT.Then a completely new parallel sub-optimal Sage adaptive filter is provided in this paper.The specific characters of the new filter can be summarized as follows:1) There are always constant biases in the results of classic sub-optimal Sage adaptive filter,so a parallel filter structure of adding a concomitant filter is designed to eliminate these constant biases;2) SPRT testing method is applied to the above parallel structure to test whether the statistical properties of the model noises are disturbed or not,so as to control the adjustment of the statistics.Then the filter's performance of tracking time-variant noises is significantly improved and the calculation burden is also released.In a word,the new adaptive Sage filter attempts to innovate the standard sub-optimal Sage filter,and make it practical.
- Kalman filter /
- adaptive /
- SPRT

[1]	肖元弼, 彭认灿, 暴景阳, 董箭, 吕程. 利用卡尔曼滤波改正多波束数据声速整体误差 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(9): 1461-1468. doi: 10.13203/j.whugis20180261
[2]	郭士荦, 吴苗, 许江宁, 李京书. 自适应渐消卡尔曼滤波及其在SINS初始对准中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(11): 1667-1672, 1680. doi: 10.13203/j.whugis20160548
[3]	李永明, 归庆明, 顾勇为, 韩松辉. 有偏卡尔曼滤波及其算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(7): 946-951. doi: 10.13203/j.whugis20140072
[4]	张炳先, 王密, 潘俊. 基于卡尔曼滤波的光学遥感影像高精度复原处理 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(7): 964-970. doi: 10.13203/j.whugis20130123
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[6]	郭琳, 陈庆虎. 结构保持的图像序列自适应超分辨率重建 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(5): 548-551.
[7]	乐洋, 何秀凤. 具有区间隶属函数的模糊卡尔曼滤波在组合导航系统中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(4): 450-452.
[8]	高书亮, 李锐, 黄智刚. 利用卡尔曼滤波估计导航信号电离层差分改正 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(9): 1021-1023.
[9]	刘繁明, 钱东, 郭静. 卡尔曼滤波地形反演算法的系统方程建模 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(10): 1179-1183.
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[12]	孙红星, 付建红, 袁修孝, 唐卫明. 基于多历元递推最小二乘卡尔曼滤波方法的模糊度解算 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(7): 735-739.
[13]	杨必胜, 孙丽. 导航电子地图的自适应多尺度表达 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(4): 363-366.
[14]	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.
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[16]	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.
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基于SPRT检验的并行递推次优Sage滤波器

郑州信息工程大学测绘学院, 郑州市陇海中路66号, 450052

作者简介:
刘广军,博士生。现主要从事GPS和组合导航研究。E-mail:liuguangjun_zz@sina.com

收稿日期: 2001-10-24
刊出日期: 2002-02-05

中图分类号: P228.41;P228.42

关键词:

卡尔曼滤波 /

自适应 /

序贯概率比检验

摘要: 提出了一种新的并行递推次优Sage滤波算法。在新方法中,设计了一种附加伴随滤波器的并行滤波结构,消除了结果常值偏差;并引入SPRT检验方法,通过检验模型的噪声统计是否发生了扰动,达到对噪声统计调整进行控制的目的,使得滤波器可以有效跟踪时变噪声,并减少了计算量。

English Abstract

The Parallel Recursive Sub-optimal Sage Filter Based on SPRT

Institute of Surveying and Mapping, Information Engineering University of Zhengzhou, 66 Middle Longhai Road, Zhengzhou, China, 450052

Received Date: 2001-10-24
Publish Date: 2002-02-05

Keywords:

Kalman filter /
adaptive /
SPRT

Abstract: Sage filter can simultaneously estimate the expectation values and the corresponding variance matrices of the unknown system and measurement noises.But in practice,we find that there are often constant biases in the results of the classic sub-optimal Sage filter,caused by the inaccurate estimation of the noise expectations.So a novel structure of two parallel filters that proceed simultaneously is presented in this paper.This new structure can not only eliminate the result biases of the classic sub-optimal Sage filter but also provide a more improved accuracy.In addition,SPRT method is used to control the adjustment of the noise statistics,so as to ameliorate the tracking performance of time-variant noises,however,the classic Sage filter does not suit the dynamic system of time-variant noises.Furthermore,the calculation burden is released and the numerical stability is improved by applying SPRT.Then a completely new parallel sub-optimal Sage adaptive filter is provided in this paper.The specific characters of the new filter can be summarized as follows:1) There are always constant biases in the results of classic sub-optimal Sage adaptive filter,so a parallel filter structure of adding a concomitant filter is designed to eliminate these constant biases;2) SPRT testing method is applied to the above parallel structure to test whether the statistical properties of the model noises are disturbed or not,so as to control the adjustment of the statistics.Then the filter's performance of tracking time-variant noises is significantly improved and the calculation burden is also released.In a word,the new adaptive Sage filter attempts to innovate the standard sub-optimal Sage filter,and make it practical.

刘广军, 吴晓平, 郭晶. 基于SPRT检验的并行递推次优Sage滤波器[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(2): 158-164.

引用本文:

刘广军, 吴晓平, 郭晶. 基于SPRT检验的并行递推次优Sage滤波器[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2002, 27(2): 158-164.

LIU Guangjun, WU Xiaoping, GUO Jing. The Parallel Recursive Sub-optimal Sage Filter Based on SPRT[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(2): 158-164.

Citation:

LIU Guangjun, WU Xiaoping, GUO Jing. The Parallel Recursive Sub-optimal Sage Filter Based on SPRT[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2002, 27(2): 158-164.