后向平滑与抗差估计融合的SRCKF滤波

发布时间：2018-07-25 16:20

【摘要】：将后向平滑平方根容积卡尔曼滤波用于GPS动态单点定位数据处理,并探讨了粗差对后向平滑滤波的影响。借鉴经典卡尔曼滤波抗差估计思想,给出平方根容积卡尔曼滤波的抗差算法以抵抗量测粗差,而当判断不含粗差时使用后向平滑算法,在有效提高滤波精度的同时避免了抗差滤波对每个历元都需进行迭代运算。实测GPS动态数据验证了算法的有效性。
[Abstract]:The back smoothing square root volume Kalman filter is applied to GPS dynamic single point positioning data processing, and the influence of gross error on backward smoothing filtering is discussed. Based on the classical Kalman filter robust estimation idea, the robust algorithm of square root volume Kalman filter is presented to resist the measurement error, and the backward smoothing algorithm is used when judging that there is no gross error. At the same time, it avoids iterative operation for every epoch by robust filtering. The validity of the algorithm is verified by measured GPS dynamic data.
【作者单位】： 江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院;
【基金】：江苏省自然科学青年基金(BK20150236) 江苏师范大学研究生科研创新计划重点项目(2016YZD021)
【分类号】：P228.4

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本文编号：2144374