針對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)含有異常粗差且無(wú)多余觀測(cè)的應(yīng)用情形,提出一種顧及觀測(cè)質(zhì)量信息的自適應(yīng)抗差Kalman濾波方法。該方法兩步計(jì)算得到自適應(yīng)因子和抗差等價(jià)權(quán)矩陣,即首先利用顧及觀測(cè)質(zhì)量信息的抗差Kalman濾波得到消除觀測(cè)粗差影響的參數(shù)估計(jì)值,然后根據(jù)該值構(gòu)造動(dòng)力學(xué)模型誤差判別統(tǒng)計(jì)量并計(jì)算自適應(yīng)因子。以某邊坡GPS變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列處理為例,利用RPDOP（Relative Position Dilution of Precision）值作為觀測(cè)質(zhì)量信息進(jìn)行處理分析,結(jié)果表明該方法能夠有效控制動(dòng)力學(xué)模型誤差和觀測(cè)粗差對(duì)濾波估值的影響。 

【文章來(lái)源】：測(cè)繪工程. 2020,29(03)CSCD

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【部分圖文】：

自適應(yīng)抗差Kalman濾波理論對(duì)應(yīng)關(guān)系圖

式中:c0,c1的取值與判別統(tǒng)計(jì)量的分布性質(zhì)以及給定的置信區(qū)間有關(guān)[12],實(shí)際取值可參考文獻(xiàn)[12]和常用數(shù)理統(tǒng)計(jì)表。同樣可以利用速度狀態(tài)不符值統(tǒng)計(jì)量 Δ X ˙ ～ k 根據(jù)三段函數(shù)模型法計(jì)算自適應(yīng)因子。3 實(shí)例分析

濾波狀態(tài)模型均采用隨機(jī)游走模型,RPDOP值的閾值取為3.0;三段函數(shù)模型法中c0=1.0,c1=2.0。計(jì)算結(jié)果見(jiàn)圖4～7,通過(guò)拉伸橫坐標(biāo)放大得到右側(cè)分圖,可更直觀的分析各方案在載體變形加速階段的濾波效果。為定量比較各方案濾波結(jié)果的精度,采用小波分析方法對(duì)原始觀測(cè)序列進(jìn)行處理(圖3),鑒于小波分析具有很強(qiáng)的去奇異值和去噪能力,是一種極為有效的靜態(tài)數(shù)據(jù)處理方法[13],以小波分析結(jié)果作為參考值,計(jì)算各方案在載體變形加速階段(900～920歷元)和整體時(shí)段的均方根誤差,計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1和表2。圖4 方案Ⅰ濾波效果圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3405087