一种GPS弹道辨识方法的精度仿真分析

为提高弹道修正精度,提出一种利用GPS测量数据对弹道进行辨识的方法.该方法可在降低GPS测量随机误差影响的同时,间接得到某时刻弹道倾角,为弹道预测提供初始参数.采用蒙特卡罗模拟的方法,对这种弹道辨识方法的精度进行了计算.结果表明,以目前商用单频C/A码GPS接收机的测量精度,该弹道辨识方法对落点预测的圆概率相对误差为0.09%,能够满足弹道修正引信精度要求.     

基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下，全球定位系统（GPS）的传统方法不能很好地跟踪信号．文中采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环，用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节，针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点，运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪．仿真结果表明，新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27dB-Hz的微弱信号，确保了跟踪精度；同时具有较高的灵敏度．     

基于联邦Kalman滤波的Wi-Fi/GPS车辆组合定位系统

针对全球卫星定位系统(GPS)在密集城市地带、隧道、室内停车场等环境下不可用及Wi-Fi定位精度不足的问题,提出了一种Wi-Fi/GPS组合定位系统.该系统基于联邦Kalman滤波器,先通过两个并行的局部滤波器获得Wi-Fi、GPS定位子系统的局部最优估计,再由主滤波器融合得到最优全局估计.仿真结果表明:较之单独使用G...     

基于GPS同步相量的电力系统暂态稳定预测控制

首先简要回顾了全球卫星定位系统 (GPS)技术在电力系统应用中最近 10年的发展 ,研究了基于 GPS同步相量的电力系统暂态稳定控制的实现前提和理论模式。分类综述了国内外在利用 GPS同步相量技术研究电力系统暂态稳定实时控制方面的研究成果 :基于简化模型、同调组法、角度曲线外推法、能量函数法和人工智能法等 ;总结了 GPS技术与电网稳定控制结合的多种途径 ;并提出了基于同步相量实现电力系统的区域暂态稳定控制是 GPS应用于电力系统的最高形式 ,最后提出轨迹分析和数值计算相结合的在线安全稳定监控理论框架     

基于自适应卡尔曼滤波的时变结构参数估计

在许多情况下,对于非平稳或性能随时间发生变化的结构,要求对结构的参数进行实时的跟踪与识别,此时传统的递推算法．如卡尔曼滤波等方法就不再适用,而需要采用具有一定跟踪能力的自适应递推算法．本文对自适应卡尔曼滤波方法在时变结构参数估计中的应用进行了分析,并对其跟踪性能进行了探讨．     

基于卡尔曼滤波的GPS导航系统故障检测

提出了一种将卡尔曼滤波器与神经网络相结合的导航系统故障检测结构.针对GPS系统的非线性特点,利用扩展卡尔曼滤波推算状态的预测值,并与实际观测值进行比较得到残差,同时采用Elman网络构成时延神经网络,利用残差的当前值及前多个历元的历史值进行故障检测.最后,计算机仿真验证表明,与χ2卡方检测方法比较,该结构不但可以快速检测出系统故障,提高故障检测的概率,而且能进行有效的故障隔离,具有很好的容错性能.     

耦合集合卡尔曼滤波的非线性参数估计

准确的参数对于非线性模型或者函数有极为重要的意义。但是在实际应用中,输入的参数常常带有一定的偏差,因此在预测中非线性模型(函数)往往得不到满意的结果。把集合卡尔曼滤波方法引入到非线性模型(函数)的参数估计中,并采用基于联合状态向量的方法在同化时刻同时更新模型(函数)的状态和参数,该方法可以通过同化观测数据,动态地调整参数和结果,使得参数能够自适应地变化,同时也能较好地释放积累的模型误差。将该方法应用于随时间变化的二维非线性模型(函数)中,实验表明,该方法能够准确地估计出模型参数值,同时也表现出很好的鲁棒性和自适应性。     

GPS在敦格线平面控制测量中的应用

新建敦煌至格尔木铁路位于甘肃省西北部酒泉市和青海省西部海西蒙古族藏族自治州境内.线路北端接轨于柳敦铁路的终点敦煌车站,并于青藏铁路西格段的饮马峡车站接轨,线路全长658.326km.为了满足铁路勘测设计、施工、运营维护各阶段的要求,需建立平面控制网.平面控制网应视其目的、精度、接收机数量、测区地形及交通状况,按照优化设计的原则进行设计.应用GPS对平面控制网进行测量具有无需通视、全天候、高效、快速、操作简便等特点,是目前铁路勘测中常用的一种测量模式.     

用于弹道目标跟踪的有限差分扩展卡尔曼滤波算法

针对目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪目标的缺点,提出一种有限差分扩展卡尔曼滤波(FDEKF)算法用于再入阶段的弹道目标跟踪.该算法应用有限差分运算得到滤波的验前、验后误差协方差矩阵,避免了非线性函数求导运算,以及Jacobian阵和Hessian阵的计算,降低了计算难度,扩大了应用范围,增强了滤波过程的收敛性.Mome Carlo 数值仿真表明,FDEKF算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和无味卡尔曼滤波(UKF)算法相比较,在跟踪精度上比EKF算法提高了约20%,与UKF算法相当,在计算复杂度上比EKF算法稍有增加,但比UKF算法低约39%.这说明FDEKF算法在计算量增加不多的情况下,滤波精度有显著提高.     

GPS 定位中扩展卡尔曼滤波和基于 Bancroft 算法的2步滤波法的比较分析

GPS 定位中常用的线性卡尔曼滤波模型的精度不能完全满足要求。为此,介绍了非线性卡尔曼滤波常用的扩展卡尔曼滤波（EKF）和基于 Bancroft 算法的2步滤波法。算例分析表明,基于 Bancroft 算法的2步滤波法较优。     

基于有色噪声卡尔曼滤波的GPS多径估计研究

在最大似然多径估计技术的基础上,提出了一种新的基于有色噪声卡尔曼滤波的全球定位系统(GPS)多径信号估计技术.建立了GPS多径信号的卡尔曼滤波估计模型,推导了观测噪声为有色噪声的卡尔曼滤波的状态方程和观测方程,阐述了有色噪声的形成过程,推导了卡尔曼滤波的递推公式.实验结果表明,提出的设计技术可以在20dB·Hz的载噪比条件下对多个GPS多径信号进行较精确的估计.     

组合导航系统新息自适应卡尔曼滤波算法

全球定位系统(GPS)量测噪声的不稳定变化将造成惯性导航系统(INS)/GPS舰用组合系统卡尔曼滤波器性能下降,在对自适应卡尔曼滤波器分析的基础上,提出了一种新的基于新息估计的自适应卡尔曼滤波算法.该算法通过计算新息方差强度的极大似然估计最优估计,将新息方差计算直接引入卡尔曼滤波器的增益计算.仿真结果表明,本文方法较标准卡尔曼滤波器可以提高系统精度和抗干扰能力.     

基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计

给出了一种基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计方法，分析了算法的剩余误差能量随迭代次数增加的变化情况，对饱和MIMO系统和欠饱和MIMO系统，分别采用Kalman自适应MIMO信道估计方法和最大似然信道估计方法，进行了数值仿真和对比。从对比的结果来看，文中给出的Kalman自适应信道估计具有和最大似然信道估计相近的性能，而在饱和系统中，Kalman估计算法性能要略好一些。     

基于平淡卡尔曼滤波的微弱GPS信号跟踪算法

在接收信号很微弱的情况下,全球定位系统(GPS)的传统方法不能很好地跟踪信号.采用非线性卡尔曼滤波算法取代传统的延迟锁定环和相位锁定环,用于高灵敏度GPS接收机的微弱信号处理环节.针对所提出的微弱信号系统模型中相关运算的特点,运用平淡卡尔曼滤波器进行信号跟踪.仿真结果表明,新方法能够较好地跟踪到载噪比低至27 dB-Hz的微弱信号,确保了跟踪精度;同时具有较高的灵敏度.     

基于灰色关联分析的路段行程时间卡尔曼滤波预测算法

为改善卡尔曼滤波用于时间序列预测时的自适应性能，提出基于灰色关联分析的路段行程时间实时预测算法．首先，利用灰色理论对行程时间序列的各影响因素进行灰色关联分析，根据灰色关联度的大小来选取路段行程时间的主要影响因素，由此建立相应的动态方程．在此动态方程基础上，通过卡尔曼滤波递推进行路段行程时间预测．文中利用深圳某交通干道上的实测行程时间进行仿真实验，结果表明该算法的综合预测性能优于常规卡尔曼滤波方法，可应用于正常交通流状况下的路段行程时间预测．     

基于双卡尔曼滤波及贝叶斯估计的微弱GPS信号跟踪方法

提出了一种基于卡尔曼滤波的平方根算法以及贝叶斯估计理论的微弱GPS信号跟踪方法.采用2个耦合的扩展卡尔曼滤波器,即双卡尔曼滤波器来完成码跟踪和载波跟踪,同时,减少信号累加积分时间,以降低运算复杂度而提高收敛速度;采用基于贝叶斯估计理论的未知导航信息位处理方法,以降低在信号微弱的情况下未知导航位所带来的不利影响.仿真结果表明,利用该方法可以精确跟踪载噪比低至19 dB-Hz的微弱GPS信号.     

基于补充卡尔曼滤波的载波相位平滑伪距算法

在高精度GPS接收机的基带信号处理中,利用载波相位对码伪距观测量进行平滑可以获得比伪码测量更高的精度。传统的载波相位平滑伪距算法适用于平滑历元数较少的情况,对短时多历元平滑的情况并不适用。针对这一问题,详细分析了传统载波相位平滑伪距算法在多历元平滑时所存在的不足,提出了在基带信号处理中采用补充卡尔曼滤波进行相位平滑伪距的算法,并给出了相应的数学解算过程和算法适用条件。仿真分析结果表明,由于补充卡尔曼滤波算法综合考虑了相关观测误差的影响,因此,当平滑历元数大于500时,补充卡尔曼滤波算法平滑精度要优于传统的平滑算法。     

基于改进粒子滤波算法的GPS多路径效应理论与试验研究

为了有效地提高GPS定位结果的精度,进行了多路径误差的理论与试验研究.建立了一套GPS多路径信号模拟与监测系统,通过在流动站天线不同高度、不同距离处放置反射板,获取了连续两天的GPS监测数据;将改进的粒子滤波算法用于GPS数据后处理中.结果表明,改进的粒子滤波算法能够有效地消除GPS信号接收机本身的系统噪声,消噪后连续两天多路径信号的相关性较消噪前有了大幅度提高.通过比较发现,反射物在不同距离引起的多路径误差具有一定的规律性,随着距离的增加多路径误差逐渐减小,且在增加相同距离的情况下减小的幅度越来越小.     

基于组稀疏卡尔曼滤波的多步轨迹预测方法

提出一种基于组稀疏卡尔曼滤波的机动轨迹多步预测方法。首先引入组稀疏编码,通过一次学习建立简单的多步线性回归预测模型,克服了传统方法未能充分利用历史数据而导致预测精度降低的问题;再利用最小角回归算法来计算该模型的稀疏系数,进一步改善模型系数估计的准确性;然后改进了卡尔曼滤波算法,并结合上述组稀疏编码算法,来确保预测结果的精确性;最后通过与传统BP、长短时记忆网络和组稀疏编码方法的仿真比较,验证了所提方法的有效性。     

用于提高全球定位系统定位估计速度的滤波算法

为了提高全球定位系统（GPS）高精度定位的解算速度,从原理上比较了平淡卡尔曼滤波（UKF）及其改进算法和超球面平淡卡尔曼滤波（SUKF）及其改进型等非线性滤波估计算法,提出了将SUKF的改进型算法应用于单机GPS的定位估计.实验表明：该算法能够在保证高精度定位估计的前提下提高运算速度,有效解决GPS软件接收机中高精度定位输出的实时性问题.