位移和加速度融合的自适应多速率Kalman滤波方法

发布时间：2017-08-22 12:21

  本文关键词：位移和加速度融合的自适应多速率Kalman滤波方法

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【摘要】：多速率Kalman滤波方法可用于低采样率的位移和高采样率的加速度数据融合,而未知的噪声协方差信息则显著制约着多速率Kalman滤波精度.本文通过将多速率Kalman滤波转换为传统的单速率Kalman滤波,建立了Kalman滤波增益的自协方差矢量与未知的加速度谱密度和观测噪声参数间的线性函数模型,并采用最小二乘估计方法对未知的噪声协方差参数进行估计,进而有效地提高了多速率Kalman滤波精度.数值仿真和震动台实验结果验证了本文方法的正确性和有效性.
【作者单位】： 成都理工大学地球科学学院;武汉大学测绘学院;武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室;测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【关键词】： 多速率采样 位移 加速度 自适应Kalman滤波 自协方差最小二乘法 RTS平滑
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB733302) 国家自然科学基金项目(41174062,41131067) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2012214020206) 地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放基金(12-02-09)联合资助
【分类号】：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引言地震数据通常是以加速度的形式给出,而速度和位移则是通过加速度的一次积分和二次积分获得.然而这看似简单的数值积分过程,却由于低频的仪器

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