基于雙因子抗差卡爾曼濾波在動態導航中的應用

龍仁波,高井祥,王 堅

(1.中國礦業大學國土環境與災害監測國家測繪局重點實驗室,江蘇徐州221116 2.中國礦業大學江蘇省資源環境信息工程重點實驗室,江蘇徐州221116)

0 引 言

卡爾曼濾波理論是一種對動態系統進行數據處理的有效方法,它利用觀測向量來估計隨時間不斷變化的狀態向量。由于其在對狀態向量進行估計時,不需要存儲大量的歷史觀測數據,利用新的觀測值,通過不斷的預測和修正,即可估計出系統新的狀態。因此,卡爾曼濾波被廣泛地應用于各種動態測量系統中,如GPS實時動態定位等。但是,標準卡爾曼濾波理論對動態系統提出了嚴格的要求,要求系統噪聲和觀測噪聲為零均值白噪聲。這一條件在實踐中難以滿足,致使濾波結果失真。因此,人們提出了克服這一缺陷的許多方法,如抗差濾波方法[1]、粗差探測方法[2]等。由非隨機誤差引起的模型誤差,也可采用文獻[3]中的方法加以解決,即首先識別模型誤差的類型,然后進行相應的補償。近來有學者提出利用自適應因子控制Kalman濾波中擾動異常對狀態估值的影響[4-5],并已在GPS導航、GIS道路修測、航空導航及低軌衛星定軌中得到成功應用[6]。自適應濾波根據自適應因子作用范圍不同又分為單因子自適應濾波和多因子自適應濾波[7-8]。在此,將雙因子抗差卡爾曼濾波引入到動態導航中,通過實測數據模擬粗差進行處理,取得了良好的結果。

1 標準卡爾曼濾波模型

動力學系統可以由狀態……