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后向平滑與抗差估計融合的SRCKF濾波

發(fā)布時間:2018-07-25 16:20
【摘要】:將后向平滑平方根容積卡爾曼濾波用于GPS動態(tài)單點定位數(shù)據(jù)處理,并探討了粗差對后向平滑濾波的影響。借鑒經(jīng)典卡爾曼濾波抗差估計思想,給出平方根容積卡爾曼濾波的抗差算法以抵抗量測粗差,而當判斷不含粗差時使用后向平滑算法,在有效提高濾波精度的同時避免了抗差濾波對每個歷元都需進行迭代運算。實測GPS動態(tài)數(shù)據(jù)驗證了算法的有效性。
[Abstract]:The back smoothing square root volume Kalman filter is applied to GPS dynamic single point positioning data processing, and the influence of gross error on backward smoothing filtering is discussed. Based on the classical Kalman filter robust estimation idea, the robust algorithm of square root volume Kalman filter is presented to resist the measurement error, and the backward smoothing algorithm is used when judging that there is no gross error. At the same time, it avoids iterative operation for every epoch by robust filtering. The validity of the algorithm is verified by measured GPS dynamic data.
【作者單位】: 江蘇師范大學地理測繪與城鄉(xiāng)規(guī)劃學院;
【基金】:江蘇省自然科學青年基金(BK20150236) 江蘇師范大學研究生科研創(chuàng)新計劃重點項目(2016YZD021)
【分類號】:P228.4

【相似文獻】

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本文編號:2144374

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