位移和加速度融合的自适应多速率Kalman滤波方法

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.

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

所属期刊栏目：59

分类号：P223(大地测量学)

资助基金：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.

在线出版日期：2016-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1608-1615