导航解算中的系统误差及其协方差矩阵拟合

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。本文提出了一种基于移动窗口的函数模型和随机模型系统误差自适应拟合法。基于相同的窗口给出了相应的观测向量和状态预测向量的协方差矩阵估计方法,其协方差矩阵的估计与现有的Sage滤波不同。利用经系统误差修正后的观测向量和状态预测向量及相应的协方差矩阵,再进行动态导航滤波计算,能有效提高导航解的精度。文中给出了开窗估计系统误差的公式,并利用实测数据验证了该算法的可行性和实用性。计算结果表明该算法能有效地抵制系统误差对导航滤波结果的影响。

改进的自适应卡尔曼滤波在北斗伪距单点定位中的研究

针对加权最小二乘法定位精度不高,卡尔曼滤波对初始位置敏感以及噪声协方差固定不变的缺点,提出了一种将加权最小二乘法和改进的卡尔曼滤波相结合的伪距单点定位解算方法。该方法首先利用加权最小二乘法解算出接收机初始位置,然后将该位置作为改进的自适应卡尔曼滤波的初始值,再建立动力学模型来进行滤波。实验结果表明基于移动窗口协方差估计的自适应卡尔曼滤波相比于传统卡尔曼滤波,能将单点定位精度提高50%,收敛速度也提高了90%。该算法可以用在对精度要求不高的民用导航和定位中。