论文题目: GPS导航解算中函数模型的研究及其应用
论文类型: 硕士论文
论文专业: 大地测量学与测量工程
作者: 张双成
导师: 杨元喜,张勤
关键词: 导航系统,抗差估计,方差分量估计,自适应因子,抗差自适应滤波,自校正滤波,抗差算法
文献来源: 长安大学
发表年度: 2005
论文摘要: 本文主要研究了GPS动态数据处理中构建函数模型的理论与算法,论文的主要内容和创新点概括如下: 1.结合国内外在该领域的研究现状,对GPS动态导航数据处理中需要注意的问题进行了综合分析,并指出了在GPS动态导航数据处理过程中,构建可靠函数模型的必要性。 2.重点研究了基于系统误差及其协方差阵拟合的自适应Kalman滤波算法。利用Kalman滤波进行导航定位计算不得不涉及观测函数模型和动力学模型,而观测函数模型和动力学模型经常含有系统误差或区域性系统误差;当系统中含有系统误差时,经典Kalman滤波却不能有效抵制系统偏差对滤波解的影响。为此,可通过构建合适的函数模型来有效地减弱系统误差对导航解的影响。 3.从分析运动载体的动力学模型出发,利用不符值原理和基于方差分量估计构造的自适应因子理论,提出了基于“当前”统计模型和方差分量估计的抗差自适应Kalman滤波算法,并把它应用到GPS动态定位中。结果表明该算法在精度和动态性能方面都有明显改善,这在一定程度上,有效地提高了GPS动态定位数学模型的可靠性,同时也指出了在动态数据处理过程中,选择较合理函数模型和随机模型的必要性。 4.为了避免求解噪声统计值,从时序分析的角度研究了抗差自校正Kalman滤波算法在GPS导航数据处理中的应用。为减弱异常观测值对自校正Kalman滤波精度的影响,引入抗差M估计的等价权函数,建立了抗差自校正Kalman滤波算法,进而有效地抵制观测异常对导航解的影响。 5.最后,分析研究了GPS动态导航数据处理中存在的非线性问题。基于Bancroft算法的两步GPS滤波法在处理含有动态扰动异常情形所存在的不足,结合抗差自适应滤波的思想,提出一种基于Bancroft算法的GPS动态抗差自适应滤波。计算表明该算法不仅在一定程度上减弱了由于线性化忽略高次项对导航解的影响,也再次证实抗差自适应滤波在控制扰动异常的有效性和合理性。
论文目录:
摘要
ABSTRACT
目录
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 国内外研究现状及发展方向
1.3 论文的主要研究内容
第二章 GPS导航定位算法基本理论
2.1 引言
2.2 GPS卫星导航定位原理
2.3 抗差最小二乘估计原理
2.4 抗差Helmert方差分量估计
2.5 Kalman滤波理论基础
2.6 抗差自适应Kalman滤波
2.7 本章小结
第三章 GPS导航解算中系统误差的自适应拟合
3.1 概述
3.2 系统误差对导航解的影响分析
3.3 观测系统差及协方差矩阵拟合
3.4 动力模型系统差及协方差矩阵拟合
3.5 实测算例比较与分析
3.6 本章小结
第四章 顾及“当前”统计模型和方差分量估计的动态滤波
4.1 GPS动态建模
4.2 基于“当前”统计模型构建Kalman滤波
4.3 基于方差分量估计构造自适应因子
4.4 基于“当前”统计模型的抗差自适应Kalman滤波
4.5 实测算例分析与比较
4.6 本章小结
第五章 抗差自校正Kalman滤波
5.1 引言
5.2 基于状态空间模型的ARMA新息模型
5.3 抗差自校正Kalman滤波
5.4 模拟算例比较与分析
5.5 实测算例比较与分析
5.6 本章小结
第六章 基于Bancroft算法的抗差自适应滤波
6.1 引言
6.2 Bancroft算法的理论及其分析
6.3 基于Bancroft算法的两步GPS动态滤波
6.4 基于Bancroft算法的抗差自适应滤波
6.5 实测算例比较与分析
6.6 本章小结
第七章 总结与展望
参考文献
致谢
发布时间: 2006-03-13
参考文献
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