基于卡方检验的GNSS观测值部分粗差抗差滤波算法

在进行抗差卡尔曼(Kalman)滤波过程中,为避免由于全球导航卫星系统(GNSS)观测值之间的相关性而导致粗差转移的问题,提出了一种基于卡方检验的GNSS观测值部分粗差抗差算法。首先,基于观测模型异常检验量,分析了观测值之间的相关性,并针对由于观测值之间的相关性所导致的粗差误判问题,提出了部分粗差抗差算法;根据假设检验理论,构造了滤波模型整体检验量,基于卡方检验判断整体模型是否存在异常,并给出了基于卡方检验的GNSS观测值部分粗差抗差算法整体流程框架;最后设计了两组实验,采用3种方法进行对比分析,以验证所提算法的性能。实验结果表明,所提算法极大地消弱了观测值之间相关性的影响,能准确的识别粗差位置,明显降低了粗差探测的误警率,保证了定位的鲁棒性。

基于高速永磁同步电动机的REKF建模

为实现高速永磁同步电动机(PMSM)的高精度控制,解决高速PMSM及其控制系统环境存在大量的非线性与不确定性的问题,提出一种抗差扩展卡尔曼滤波方法(REKF)。在传统的扩展卡尔曼滤波算法(EKF)基础上加入抗粗差处理,抑制了环境外界粗差干扰对算法估计性能的影响,并有效减小了模型线性化误差对算法的估计准确性影响,防止滤波发散。以高速PMSM模型为基础,对REKF算法进行推导计算,建立了基于REKF算法的电机转子速度、位置估计模型,为实现基于REKF算法的PMSM无传感器控制建立理论基础。

OBS海底定位多点伪距测量概位优化计算

本文研究了海底地震仪(OBS)的概位计算模型,从概位计算过程和观测值权值方面对其进行了改进:根据最小二乘算法准则,对计算得出的概位进行初始值精确化改进,并采用巴尔达数据探测法方案进行抗差估计,实现了对测量数据粗差的剔除,并使用实际数据进行了测试结果分析。实验证明,该方法提高了OBS概位计算的精度,有助于指导OBS的顺利回收。