基于卡方检验的GNSS观测值部分粗差抗差滤波算法
Partial gross error robust filtering algorithm for GNSS observations based on chi-square test作者机构:东南大学交通学院南京210096 东南大学仪器科学与工程学院南京210096 南京康帕斯导航科技有限公司南京210096
出 版 物:《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)
年 卷 期:2019年第40卷第8期
页 面:102-109页
核心收录:
学科分类:081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0804[工学-仪器科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金:国家自然科学基金(41574026) 江苏省重点研发计划(BE2016176) 国家重点研发计划(2016YFB0502101)资助项目
主 题:观测值相关性 统计检验量 部分粗差抗差滤波算法
摘 要:在进行抗差卡尔曼(Kalman)滤波过程中,为避免由于全球导航卫星系统(GNSS)观测值之间的相关性而导致粗差转移的问题,提出了一种基于卡方检验的GNSS观测值部分粗差抗差算法。首先,基于观测模型异常检验量,分析了观测值之间的相关性,并针对由于观测值之间的相关性所导致的粗差误判问题,提出了部分粗差抗差算法;根据假设检验理论,构造了滤波模型整体检验量,基于卡方检验判断整体模型是否存在异常,并给出了基于卡方检验的GNSS观测值部分粗差抗差算法整体流程框架;最后设计了两组实验,采用3种方法进行对比分析,以验证所提算法的性能。实验结果表明,所提算法极大地消弱了观测值之间相关性的影响,能准确的识别粗差位置,明显降低了粗差探测的误警率,保证了定位的鲁棒性。