本文關(guān)鍵詞：位移和加速度融合的自適應(yīng)多速率Kalman濾波方法

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【摘要】：多速率Kalman濾波方法可用于低采樣率的位移和高采樣率的加速度數(shù)據(jù)融合,而未知的噪聲協(xié)方差信息則顯著制約著多速率Kalman濾波精度.本文通過將多速率Kalman濾波轉(zhuǎn)換為傳統(tǒng)的單速率Kalman濾波,建立了Kalman濾波增益的自協(xié)方差矢量與未知的加速度譜密度和觀測噪聲參數(shù)間的線性函數(shù)模型,并采用最小二乘估計方法對未知的噪聲協(xié)方差參數(shù)進行估計,進而有效地提高了多速率Kalman濾波精度.數(shù)值仿真和震動臺實驗結(jié)果驗證了本文方法的正確性和有效性.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院;武漢大學(xué)測繪學(xué)院;武漢大學(xué)地球空間環(huán)境與大地測量教育部重點實驗室;測繪遙感信息工程國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 多速率采樣 位移 加速度 自適應(yīng)Kalman濾波 自協(xié)方差最小二乘法 RTS平滑
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)(2013CB733302) 國家自然科學(xué)基金項目(41174062,41131067) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目(2012214020206) 地球空間環(huán)境與大地測量教育部重點實驗室開放基金(12-02-09)聯(lián)合資助
【分類號】：P315.6
【正文快照】： A new adaptive multi-rate Kalman filter for the data fusionof displacement and accelerationLIN Xu1,2,LUO Zhi-Cai 2,3,4*1引言地震數(shù)據(jù)通常是以加速度的形式給出,而速度和位移則是通過加速度的一次積分和二次積分獲得.然而這看似簡單的數(shù)值積分過程,卻由于低頻的儀器

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本文編號：719136