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基于新息χ2检测的扩展抗差卡尔曼滤波及其应用

苗岳旺 周巍 田亮 崔志伟

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[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(2): 269-273. doi: 10.13203/j.whugis20130666
引用本文: 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[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(2): 269-273. doi: 10.13203/j.whugis20130666
MIAO Yuewang, ZHOU Wei, TIAN Liang, CUI Zhiwei. Extended Robust Kalman Filter Based on Innovation Chi-Square Test Algorithm and Its Application[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(2): 269-273. doi: 10.13203/j.whugis20130666
Citation: MIAO Yuewang, ZHOU Wei, TIAN Liang, CUI Zhiwei. Extended Robust Kalman Filter Based on Innovation Chi-Square Test Algorithm and Its Application[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(2): 269-273. doi: 10.13203/j.whugis20130666

基于新息χ2检测的扩展抗差卡尔曼滤波及其应用

doi: 10.13203/j.whugis20130666
基金项目: 国家自然科学基金(41474015);大地测量与地球动力学重点实验室开放基金(SKLGED2014-3-6-E);地理信息工程国家重点实验室开放研究基金(SKLGIE2015-M-1-2)。
详细信息
    作者简介:

    苗岳旺,硕士,主要从事大地测量数据处理研究。my2012m@163.com

  • 中图分类号: P228;P207

Extended Robust Kalman Filter Based on Innovation Chi-Square Test Algorithm and Its Application

Funds: The National Natural Science Foundation of China, No. 41474015; the Opening Fund of State Key Laboratory of Geodesy and Earth’s Dynamics, No. SKLGED2014-3-6-E; the Open Research Fund Program of State Key Laboratory of Geo-information Engineering, No. SKLGIE2015-M-1-2.
  • 摘要: 针对INS/GNSS松组合导航中GNSS因信号受到遮挡和干扰而产生的位置、速度观测故障问题,研究了新息χ2检测算法,在此基础上提出了一种扩展抗差卡尔曼滤波,对容易受到遮挡和干扰的GNSS位置、速度观测量进行了抗差处理,解决了在缺少多余观测量时难以进行抗差滤波的问题,最后用实测数据对算法进行了验证。实验结果表明,基于新息χ2检测的扩展抗差卡尔曼滤波在没有多余观测量的情况下也能够有效抑制观测粗差的影响,提高组合导航系统的稳定性和可靠性。
  • [1] Zhang Guoliang, Zeng Jing. Principle and Technology of Integrated Navigation[M]. Xi'an:Xi'an Jiaotong University Press, 2008(张国良,曾静. 组合导航原理与技术[M]. 西安:西安交通大学出版社, 2008)
    [2] Gao Weiguang. Research on GPS/INS Adaptive Integrated Navigation Algorithms[D]. Zhengzhou:Information Engineering University, 2008(高为广.GPS/INS自适应组合导航算法研究[D]. 郑州:信息工程大学, 2008)
    [3] Yang Yuanxi. Adaptive Navigation and Kinematic Position[M]. Beijing:Surveying and Mapping Press, 2006(杨元喜.自适应动态导航定位[M]. 北京:测绘出版社, 2006)
    [4] Bian Hongwei, Li An, Tan Fangjun, et al. Application of Modern Information Fusion Technology in Integrated Navigation[M]. Beijing:National Defense Industry Press,2010(卞鸿巍, 李安, 覃方君, 等. 现代信息融合技术在组合导航中的应用[M]. 北京:国防工业出版社, 2010)
    [5] Miao Yuewang. Research on Data Processing Methods of SINS/GPS Integrated Navigation[D]. Zhengzhou:Information Engineering University, 2013(苗岳旺. SINS/GPS组合导航数据处理方法研究[D]. 郑州:信息工程大学, 2013)
    [6] Wu Fumei, Nie Jianliang, He Zhengbin. Classified Adaptive Filtering to GPS/INS Integrated Navigation Based on Predicted Residuals and Selecting Weight Filtering[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2012,37(3):261-264(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[J]. 武汉大学学报\5信息科学版, 2012,37(3):261-264)
    [7] Groves P D. Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor Integrated Navigation Systems[M]. London:Artech House, 2008
    [8] Shin E H. Estimation Techniques for Low-Cost Inertial Navigation[D]. Calgary:The University of Calgary, 2003
    [9] Dong Xurong, Zhang Shouxin, Hua Zhongchun. GPS/INS Integrated Navigation and Its Application[M]. Changsha:National Defense University Press, 1998(董绪荣, 张守信, 华仲春. GPS/INS组合导航定位及其应用[M]. 长沙:国防科技大学出版社, 1998)
    [10] Ren Da. Failure Detection of Dynamical Systems with the State Chi-Square Test[J]. Journal of Guidance, Control and Dynamics, 1994, 17(2):271-277
    [11] Quan Wei, Liu Baiqi, Gong Xiaolin, et al. INS/CNS/GNSS Integrated Navigation Technology[M]. Beijing:National Defense Industry Press, 2011(全伟, 刘百奇, 宫晓琳, 等. 惯性/天文/卫星组合导航技术[M]. 北京:国防工业出版社, 2011)
  • [1] 张小红, 罗科干, 陶贤露, 胡鑫, 刘万科.  一种基于穿戴式MEMS传感器状态识别的多部位PDR算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(12): 1791-1801. doi: 10.13203/j.whugis20210474
    [2] 安文, 许江宁, 吴苗, 李峰.  垂线偏差对CHZ-Ⅱ重力仪稳定平台姿态精度的影响 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(3): 381-387. doi: 10.13203/j.whugis20190093
    [3] 陶贤露, 张小红, 朱锋, 肖佳敏.  一种基于加表零偏稳定性的GNSS/SINS组合导航异常探测方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(7): 1078-1084. doi: 10.13203/j.whugis20160405
    [4] 高晓, 戴吾蛟, 张超, 余文坤.  多星座组合精密动态定位的抗差扩展Kalman滤波方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(10): 1329-1333. doi: 10.13203/j.whugis20130668
    [5] 张秋昭, 张书毕, 刘志平, 郑南山.  基于双差伪距/伪距率的GPS/SINS紧组合导航 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(12): 1690-1694,1700. doi: 10.13203/j.whugis20130349
    [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] 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] 林雪原, 鞠建波.  利用神经网络预测的GPS/SINS组合导航系统算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(5): 601-604.
    [9] 温永智, 吴杰.  高轨飞行器精确导航的载波相位时间差分/捷联惯导紧组合算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(10): 1195-1199.
    [10] 方荣新, 施闯, 辜声峰.  基于PPP动态定位技术的同震地表形变分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(11): 1340-1343.
    [11] 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.
    [12] 何典, 袁运斌, 柴艳菊.  GPS/INS组合中观测噪声方差阵的自适应估计方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(8): 838-841.
    [13] 肖进丽, 潘正风, 黄声享.  GPS/INS组合导航系统数据同步处理方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(7): 715-717.
    [14] 林雪原, 徐宇茹.  小波降噪技术的Loran-C/INS组合导航技术研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(10): 895-898.
    [15] 康国华, 刘建业, 熊智, 祝燕华.  弹道导弹的GNSS/SST/SINS组合导航系统研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 176-179.
    [16] 高为广, 杨元喜, 崔先强, 张双成.  IMU/GPS组合导航系统自适应Kalman滤波算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(5): 466-469.
    [17] 柴艳菊, 欧吉坤.  GPS/DR组合导航中一种新的数据融合算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2005, 30(12): 1048-1051.
    [18] 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.
    [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] 傅率智, 陈伟, 吴迪, 孔海洋, 郑洪江, 杜路遥.  一种基于LSTM-EKF的车载GNSS/INS组合导航系统 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 0, 0(0): 0-0. doi: 10.13203/j.whugis20200115
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-03-06
  • 刊出日期:  2016-02-05

基于新息χ2检测的扩展抗差卡尔曼滤波及其应用

doi: 10.13203/j.whugis20130666
    基金项目:  国家自然科学基金(41474015);大地测量与地球动力学重点实验室开放基金(SKLGED2014-3-6-E);地理信息工程国家重点实验室开放研究基金(SKLGIE2015-M-1-2)。
    作者简介:

    苗岳旺,硕士,主要从事大地测量数据处理研究。my2012m@163.com

  • 中图分类号: P228;P207

摘要: 针对INS/GNSS松组合导航中GNSS因信号受到遮挡和干扰而产生的位置、速度观测故障问题,研究了新息χ2检测算法,在此基础上提出了一种扩展抗差卡尔曼滤波,对容易受到遮挡和干扰的GNSS位置、速度观测量进行了抗差处理,解决了在缺少多余观测量时难以进行抗差滤波的问题,最后用实测数据对算法进行了验证。实验结果表明,基于新息χ2检测的扩展抗差卡尔曼滤波在没有多余观测量的情况下也能够有效抑制观测粗差的影响,提高组合导航系统的稳定性和可靠性。

English Abstract

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[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(2): 269-273. doi: 10.13203/j.whugis20130666
引用本文: 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[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(2): 269-273. doi: 10.13203/j.whugis20130666
MIAO Yuewang, ZHOU Wei, TIAN Liang, CUI Zhiwei. Extended Robust Kalman Filter Based on Innovation Chi-Square Test Algorithm and Its Application[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(2): 269-273. doi: 10.13203/j.whugis20130666
Citation: MIAO Yuewang, ZHOU Wei, TIAN Liang, CUI Zhiwei. Extended Robust Kalman Filter Based on Innovation Chi-Square Test Algorithm and Its Application[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(2): 269-273. doi: 10.13203/j.whugis20130666
参考文献 (11)

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