有色观测噪声下滤波研究

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1、硕士学位论文（2014届）有色观测噪声下滤波研究TheAnalysisofcoloredobservationnoisefiltering作者邹韬导师赵长胜教授江苏师范大学城乡规划与设计研究院二〇一四年五月万方数据中图分类号：单位代码：10320UDC：密级：硕士学位论文有色观测噪声下滤波研究TheAnalysisofcoloredobservationnoisefiltering作者邹韬导师赵长胜教授城乡规划与设计申请学位工学硕士培养单位研究院大地测量学大地测量与数据学科专业研究方向与测量工程处理答辩委员会主席评阅人二〇一四年五月万方数据万方数据致谢本论文所做的研究是在导师赵

2、长胜教授的悉心指导下完成的！从论文选题的开始、研究内容的确定、数据资料的搜集、实验方法的设计及论文撰写、修改至定稿等方面都倾注着导师大量的心血和精力。赵老师渊博的学识、敏锐的洞察力、周密的思维方式以及严谨的科研作风深深地影响着我。在跟随赵老师学习的三年中，不仅使我在学术上有极大收获，而且在为人做事方面也收获颇丰，这对我来说是一笔巨大的人生财富。值此论文完成之际，我想衷心感谢赵老师和师母对我三年的培养、关怀和帮助，祝愿您们身体健康，万事如意！感谢张连蓬教授、冯遵德教授、王爱生教授、周兴东教授、林卉副教授、康建荣教授、等给予我的指点和关心，老师们孜孜不倦传授知识使我在学业上有所收获

3、，在此表示最真诚感谢！感谢师兄万某峰、李明哲，师姐陆益红，师弟马晓君、王仁、欧阳斌等同学在学习、工作和生活中给予的帮助和支持！感谢杨苏新、丁圳祥、夏志浩、魏猛、刘梦雪等同学一起走过研究生三年的生活，在这里给与我很多美好的回忆！一路走过，有他们的相伴是我今生的荣幸，祝愿他们前程似锦！感谢我的父母多年来对我学业上生活上的大力支持和默默奉献，感谢你们为我付出的点点滴滴，您们是我生命中坚强的后盾！由衷的感谢在我求学道路上所有给与我关心帮助的老师、同学及朋友们！谨向所有评阅本论文的专家以及参加答辩的各位老师、同学致以最诚挚的谢意，感谢您们提出的宝贵意见与建议！作者：邹韬2014年4月徐州

4、万方数据摘要在动态导航定位、目标跟踪识别、无线通信等方面，滤波是最有效且最常用的算法，它具有计算效率高，占用内存小，简单便捷等特点，很适合应用在动态数据处理中。但是滤波的研究一般都是在理想的高斯、线性条件下，实际应用中往往不能满足这类条件，因此研究非高斯、非线性条件下的滤波处理算法具有重要的理论意义和实际价值。本文在观测噪声为有色噪声条件下，结合模拟数据与实测数据，研究了线性条件下的标准卡尔曼滤波、非线性条件下的无迹卡尔曼滤波及非线性条件下的粒子滤波的理论和算法，主要结构及内容如下：1.对现有的标准卡尔曼滤波、无迹卡尔曼卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波等多种有色噪声滤波处理

5、算法，进行了总结和分类，简要的介绍了各种滤波算法的特点，分析了它们在处理有色噪声时的优缺点。2.在线性系统下，如果有色观测噪声满足一阶AR模型的基础上，卡尔曼滤波算法通过扩增观测信息来抑制有色观测噪声的“污染”，应用模拟算例和实测数据验证了算法及模型的可行性，计算结果表明，该算法能有效的抑制有色噪声的影响。3.在非线性系统中，如果有色观测噪声满足一阶AR模型的条件下，基于量测信息增广和最小方差估计，通过UT变换来计算非线性状态后验均值，进而得出一类具有处理有色观测噪声下无迹卡尔曼滤波的递推公式，通过强非线性模拟算例及实测数据验证了该算法的可行性。4.在非线性系统中，如果有色观测

6、噪声满足一阶AR模型的条件下，基于粒子滤波原理，对其重要性权值进行分析处理，进而得到能够抑制有色噪声的粒子滤波算法。经实测算例以及仿真算例验证，得出该算法能够在一定程度上抑制有色观测噪声的影响。关键词：有色观测噪声；非线性；卡尔曼滤波；无迹卡尔曼滤波；粒子滤波I万方数据万方数据AbstractInmanyaspectssuchasthedynamicnavigationandpositioning,targettrackingandrecognition,wirelesscommunicationandsoon,filteringisthemosteffectiveandmos

7、tcommonlyusedalgorithm.Ithasseveralcharacteristicsashighcalculationefficiency,smallmemory,simpleandconvenient,soitissuitableforapplicationsindynamicdataprocessing.ButgenerallythefilteringstudyisunderidealconditionsofGaussandthelinear,practicalappli