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一种适用于PPP动力学模型异常的自适应Kalman滤波
被引量：
2
1
作者
胡豪杰
赵兴旺
+1 位作者
刘超
田先才
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2020年第8期822-826,共5页
为了削弱PPP参数估计中动力学模型异常对Kalman滤波解的影响,针对PPP状态向量中各类参数不符值对动力学模型异常描述特性的不同,以位置相关为条件对参数进行分类,构建分类因子自适应Kalman滤波用于PPP参数估计。选取6个IGS站点3 d的数据...
为了削弱PPP参数估计中动力学模型异常对Kalman滤波解的影响,针对PPP状态向量中各类参数不符值对动力学模型异常描述特性的不同,以位置相关为条件对参数进行分类,构建分类因子自适应Kalman滤波用于PPP参数估计。选取6个IGS站点3 d的数据,使用标准Kalman滤波与构建的自适应Kalman滤波进行PPP解算分析。结果表明,相较于标准Kalman滤波,自适应Kalman滤波能通过自适应因子调节状态预测协方差,加速PPP收敛。静态模式下,平均收敛时间从28.2 min缩减到19.4 min,N、E、U方向的平均精度为1.50 cm、3.34 cm、5.55 cm,分别提高7%、14%、19%;动态模式下,构建的自适应Kalman滤波解N、E、U方向偏差的RMS值为2.7 cm、3.6 cm、6.3 cm,较标准Kalman滤波分别提高13%、28%、43%。
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关键词
PPP
动力学模型异常
分类自适应因子
自适应Kalman滤波
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职称材料
题名
一种适用于PPP动力学模型异常的自适应Kalman滤波
被引量：
2
1
作者
胡豪杰
赵兴旺
刘超
田先才
机构
安徽理工大学空间信息与测绘工程学院
矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽省高校重点实验室
矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心
北京航天宏图信息技术股份有限公司
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2020年第8期822-826,共5页
基金
国家自然科学基金(41704008)
安徽理工大学校青年基金(QN201512)。
文摘
为了削弱PPP参数估计中动力学模型异常对Kalman滤波解的影响,针对PPP状态向量中各类参数不符值对动力学模型异常描述特性的不同,以位置相关为条件对参数进行分类,构建分类因子自适应Kalman滤波用于PPP参数估计。选取6个IGS站点3 d的数据,使用标准Kalman滤波与构建的自适应Kalman滤波进行PPP解算分析。结果表明,相较于标准Kalman滤波,自适应Kalman滤波能通过自适应因子调节状态预测协方差,加速PPP收敛。静态模式下,平均收敛时间从28.2 min缩减到19.4 min,N、E、U方向的平均精度为1.50 cm、3.34 cm、5.55 cm,分别提高7%、14%、19%;动态模式下,构建的自适应Kalman滤波解N、E、U方向偏差的RMS值为2.7 cm、3.6 cm、6.3 cm,较标准Kalman滤波分别提高13%、28%、43%。
关键词
PPP
动力学模型异常
分类自适应因子
自适应Kalman滤波
Keywords
PPP
dynamics
model
abnormity
classification
adaptive
factor
adaptive
Kalman
filtering
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种适用于PPP动力学模型异常的自适应Kalman滤波
胡豪杰
赵兴旺
刘超
田先才
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2020
2
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