卡尔曼滤波器的PID控制：kalman的PID控制教程（MATLAB优化算法案例分析与应用PPT课件）.ppt

针对将 Kalman滤波方法应用到星载 GPS定轨时,由于动态噪声和观测噪声确定不准而造成滤波的发散、污染观测值造成 Kalman滤波估值的扭曲及计算舍入误差可能带来协方差阵的不正定性等缺陷,提出了一种新的综合 Kalman滤波方法。该方法用拟准检定法准确地探测和修正量测方程中存在的粗差;用 UD 分解算法克服了数值的不稳定性,改进了计算精度;用 Sage自适应滤波器克服滤波器的发散。算例结果表明,这种综合卡尔曼滤波方法具有数值稳定性好、较强的自适应性和较好地削弱粗差影响等优点。

运用基于小波系数相关性的多尺度 Kalman滤波器组算法处理 GPS共视观测数据。在假设 GPS共视钟差数据具有1/ f分形特性的条件下,用基于小波变换的算法估计 GPS钟差数据的自相似参数 H。当0 H 1时, GPS共视钟差数据是一个具有1/ f分形特性的高斯、零均值、非静态随机过程。在此条件下,在多尺度 Kalman滤波器参数估计过程中讨论小波系数列的相关性。并在考虑相关性的基础上进行钟差数据的估计。分别对单通道和多通道共视数据进行处理,并与 Circular T数据进行了比对。结果表明本文方法

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