一种基于自调整卡尔曼滤波的多普勒辅助载波相位平滑伪距方法.pdf
猫巷****正德
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一种基于自调整卡尔曼滤波的多普勒辅助载波相位平滑伪距方法.pdf
本发明公开了一种基于自调整卡尔曼滤波的多普勒辅助载波相位平滑伪距方法,属于全球卫星导航系统伪距单点定位领域。本发明方案利用多普勒频移对码伪距的初值进行估计,并结合载波相位完成周跳检测,以决定卡尔曼滤波器的平滑方式以及过程噪声方差的大小;之后利用信噪比测量值的变化情况实现了卡尔曼滤波器的观测噪声方差的自调整,最终完成对码伪距的平滑。本发明方案解决了码伪距精度低的问题,消除了周跳对载波相位平滑伪距的影响,能够在复杂环境下得到精度较高的伪距,进而能够提高单点定位精度,且不仅限于静态定位场合,具有广阔的应用前景。
基于时域与频域的卡尔曼平滑滤波方法及平滑滤波器.pdf
本发明涉及信号平滑滤波技术领域,为基于时域与频域的卡尔曼平滑滤波方法及平滑滤波器,包括获取待滤波信号;采用泰勒级数低阶近似模型,根据信号采样频率和模型维数,确定平滑滤波器的状态方程和量测方程;根据卡尔曼平滑滤波算法,确定平滑滤波器的频率响应函数,进而可得到其幅频特性函数;根据所设计平滑滤波器的幅频特性参数,估算系统噪声和量测噪声的统计特性参数;根据卡尔曼滤波模型及其噪声统计特性参数,采用卡尔曼平滑滤波算法,对所述待滤波信号进行平滑滤波处理。由于采用双向卡尔曼滤波,估值精度优于传统的卡尔曼低通滤波器。在频率
基于双重卡尔曼滤波的多普勒因子估计方法.pdf
基于双重卡尔曼滤波的多普勒因子估计方法,属于水声通信技术领域。解决了现有对多普勒频偏因子估计的方法未考虑连续帧信号的多普勒因子之间的变化过程,导致估计精度差问题。本发明先对初始通信信号进行同步,查找到初始通信信号中的训练序列;再对初始通信信号中的训练序列整体的前半部分进行分段后,根据初始通信信号的M个初始多普勒因子及单重卡尔曼滤波算法,获得初始通信信号的初始多普勒因子估计值;最后利用初始多普勒因子估计值对初始通信信号进行修正,并根据修正后的通信信号中的训练序列整体进行分段后,再根据修正后的通信信号的N个初
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本发明提供一种多模型自校准卡尔曼滤波方法,步骤如下:一:建立系统基本方程;二:对由式(1)、式(2)和式(3)所组成的系统进行滤波初始化;三:对系统进行时间更新;四:迭代变量更新;五:量测更新;六:进行迭代计算;本发明将多模型估计理论引入系统状态方程受未知输入干扰的问题中,基于自校准卡尔曼滤波和标准卡尔曼滤波,得到了多模型自校准卡尔曼滤波方法的完整过程;既解决了标准卡尔曼滤波在未知输入非零段滤波发散的问题,也显著提升了自校准卡尔曼滤波在未知输入为零段的滤波精度;该发明同时提升了未知输入为零段和非零段的滤波