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《基于抗差自适应选权滤波的GPS/BD组合导航定位应用-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、第39卷第3期全球定位系统Vo1.39,No.32014年6月GNSSWorldofChinaJune,2014基于抗差自适应选权滤波的GPS/BD组合导航定位应用朱峰,王振辉,尹潇(1.上海北斗卫星导航平台有限公司,上海200081;2.同济大学测绘与地理信息学院,上海200092)摘要:自适应选权滤波的思想是通过对状态参数进行分类,构造等价权,进行有效遏制载体状态异常。本文在对观测信息抗差估计和状态信息自适应估计基础上,进行了GPS/BD组合导航定位。试验表明:基于抗差自适应选权滤波的GPS/BD组合导航可以有效抑制观测与状态异常,提高导航定位精度。关键
2、词:抗差;自适应;选权滤波;等价权;GPS/BD中图分类号:P228.4文献标志码:A文章编号:1008—9268(2014)03—0001—03式中:一[-x,Y,2,cdts,cdt](上标g表示GPS0引言卫星,b表示BD卫星)为t时刻的状态向量,包括卡尔曼滤波求解时,不需要存储大量的观测数了三个坐标量和两个系统接收机钟差;M一为状据就可以随时得到新的参数滤波值,因而其被广泛态转移矩阵;为状态噪声向量;L为观测向应用于动态数据处理[1]。但是,只有在函数模型量;A为设计矩阵;为观测噪声向量。记和或随机模型满足假设条件时,它的结果才是可靠的协方差矩阵分别
3、为w和∑,且互不相关,又的。当观测值出现粗差或载体状态与模型假设记状态预测向量为不一致时,结果会出现大的偏差甚至严重失真【6]。X一IXH+Wk,(3)为了控制异常误差的影响,许多学者作了深入其解向量为一研究,提出了许多改进方法。例如,文献[7]提出了X^一X+(L~AX^),(4);随机模型中观测噪声和动态噪声协方差矩阵的开式中,窗自适应估计方法,文献E83采用自适应因子构造一A(AA+∑)~,(5)1;一了抗差自适应估计方法,文献[63对状态异常构造一∑1+∑Ⅳ.(6)O;了等价权估计方法。本文在此基础上,对观测值采t时刻,假设有N颗GPS卫星和N颗BD
4、卫用抗差估计原则,对状态信息采用自适应选权估计星,级数展开后,相应的设计矩阵为原则,构造了抗差自适应选权滤波模型。为了验证z—zY。——Yl算法有效性,论文最后给出了算例,并进行了分析。P】pl1基于经典Kalman滤波的GPS/—Y—BD导航pNPNA一j—z}一Y}设t时刻的观测模型和动力学模型方程分别0lDpl为]L===AX+A,(1)一zY—DNX一一】XH+Wk(2)00JDNton(7)收稿日期:2014—02—11联系人:王振辉E—mail:shbeidou@126.CO1TI2全球定位系统第39卷式中:p为测站与卫星的几何距离。模型采用匀速
5、模型,其协方差矩阵按下式给定2基于抗差自适应选权滤波的{QL∑W一GPS/BD导航QAt。I3抗差滤波是基于式(4)得到Q△J2=(AA+Px)1(AL+式中:Q一0.1为速度谱密度;Q,:1000为钟速^),。谱密度;At为采样间隔。(8)两种模式下,平面位置精度比较如图1和图2式中,为观测值的等价权矩阵,可由抗差估计计所示,中误差统计结果由表1示出。算。本文采用的二段抗差估计为_9rP,I≤c『表1两种模型平面坐标分量中误差/m一南,I>’式中:lI为观测标准化残差;C为常数,可取2.5.对式(8)中的预测状态参数的权矩阵,按由表1可知,采用经典卡尔曼滤
6、波模型的坐标下式等价权替换分量中误差分别为±2.8m和±2.8m;采用抗差Px一vl,~eRW,(10)自适应选权滤波模型的坐标分量中误差分别为±式中,W—diag(1,⋯,1,0,⋯,O).根据某种标准将2.1m和±1.9in,抗差自适应选权滤波模型的定槭)LL1I胛状态参数分成两类,正常的一类赋权1,异常的一位精度优于经典卡尔曼滤波模型的精度。类赋权为0,即可以得到w阵。根据当前历元观测上海城区,高层建筑稠密,容易造成多路径,引值求出的最小二乘解豆与预测值的差作为标起观测异常。图l示出了经典卡尔曼滤波模型坐准。记—l一I,其中误差为m.取阀值c一标差值序
7、列中存在很多大的波动,例如1000附近(2~3.5)m,于是可得到W阵的历元,可能是由于城区的复杂多路径引起。对比图2,抗差自适应选权滤波模型的坐标差值序列较硼,一j,一C.(1J1),108Xf>C为平滑,能很好地抑制扰动误差。例如在历元600于是,即可得到抗差自适应选权滤波解附近经典卡尔曼滤波模型东方向差值接近20m,=(A^A+)(A2'L+P—xX一).采用抗差自适应选权滤波模型后该差值小于】0m..(12)这一方法的特点是按状态参数的个体选权,符ItNorth合自适应的要求。并且,式(10)给出等价权是对称ll1.__的,能消弱或消除异常状态对滤波
8、结果的影响[6]。●...3算例分析.}I:....
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