自动化仪表
自動化儀錶
자동화의표
PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATION
2013年
5期
10-12
,共3页
交互多模型%卡尔曼滤波%GPS%非线性%数据采集
交互多模型%卡爾曼濾波%GPS%非線性%數據採集
교호다모형%잡이만려파%GPS%비선성%수거채집
为了进一步提高动态精密单点定位的解算精度,采用交互多模型思想构建动态精密单点定位解算模型.采用集合Kalman滤波算法降低GPS数据中因非高斯噪声正态化处理造成的精度损失；利用状态预测向量残差信息,采用自回归模型(AR)修正当前历元的预报值,提高动力学模型的可靠性；根据单位权中误差自适应选取最终滤波解.对某载GPS数据进行验证,计算结果表明,自适应交互集合Kalman滤波是一种性能可靠、精度高的滤波算法.
為瞭進一步提高動態精密單點定位的解算精度,採用交互多模型思想構建動態精密單點定位解算模型.採用集閤Kalman濾波算法降低GPS數據中因非高斯譟聲正態化處理造成的精度損失；利用狀態預測嚮量殘差信息,採用自迴歸模型(AR)脩正噹前歷元的預報值,提高動力學模型的可靠性；根據單位權中誤差自適應選取最終濾波解.對某載GPS數據進行驗證,計算結果錶明,自適應交互集閤Kalman濾波是一種性能可靠、精度高的濾波算法.
위료진일보제고동태정밀단점정위적해산정도,채용교호다모형사상구건동태정밀단점정위해산모형.채용집합Kalman려파산법강저GPS수거중인비고사조성정태화처리조성적정도손실；이용상태예측향량잔차신식,채용자회귀모형(AR)수정당전역원적예보치,제고동역학모형적가고성；근거단위권중오차자괄응선취최종려파해.대모재GPS수거진행험증,계산결과표명,자괄응교호집합Kalman려파시일충성능가고、정도고적려파산법.
