《电子技术应用》
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Kalman滤波算法在外测数据处理中的应用研究
电子技术应用
娄广国,顾梓仪,曹怡,何定坤,李杨,赵军杰
西昌卫星发射中心
摘要: 在应用Kalman滤波算法对测量数据进行实时处理时,常采用调整滤波增益矩阵的方法解决滤波发散问题。在实时数据处理中,不能通过后验方式确定调整滤波增益矩阵的增益系数,需要设计一种针对数据的自适应确定方法。通过检验数据序列的误差特性,调整滤波记忆衰减步长,确定滤波记忆衰减系数,采用tanh函数计算增益系数。仿真结果表明,采用自适应增益系数的Kalman滤波算法能够较好地适应常见测量数据,可以应用于测量数据的实时处理。
中图分类号:V557+.1 文献标志码:A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.256866
中文引用格式: 娄广国,顾梓仪,曹怡,等. Kalman滤波算法在外测数据处理中的应用研究[J]. 电子技术应用,2025,51(12):62-66.
英文引用格式: Lou Guangguo,Gu Ziyi,Cao Yi,et al. Application research of the Kalman filtering algorithm in external measurement data processing[J]. Application of Electronic Technique,2025,51(12):62-66.
Application research of the Kalman filtering algorithm in external measurement data processing
Lou Guangguo,Gu Ziyi,Cao Yi,He Dingkun,Li Yang,Zhao Junjie
Xichang Satellite Launch Center
Abstract: In the application of Kalman filtering algorithm for real-time processing of measurement data, methods are often employed to adjust the filter gain matrix in order to address divergence issues. In real-time data processing, it is not possible to determine the gain coefficients of the filter gain matrix adjustment through a posteriori means; therefore, an adaptive determination method targeting the data must be designed. This paper examines the error characteristics of the data sequence, adjusts the filter memory decay step size, determines the filter memory decay coefficient, and employs the hyperbolic tangent (tanh) function to calculate the gain coefficients. Simulation results demonstrate that the Kalman filtering algorithm with adaptive gain coefficients can effectively adapt to common measurement data and is suitable for real-time processing of measurement data.
Key words : Kalman filtering algorithm;adaptive;gain coefficient

引言

Kalman滤波在GPS数据处理、惯性导航等领域应用广泛,经典的卡尔曼滤波应用的一个先决条件是建立准确的动力学模型和观测模型,具有已知的模型噪声和观测噪声统计,这些条件的欠缺将会导致卡尔曼滤波性能下降甚至发散。在测控系统外测数据实时数据处理应用中,模型噪声和观测噪声的不确定性成为Kalman滤波算法应用的制约因素[1]。

为了克服经典卡尔曼滤波的这一缺点,在实际应用中常采用调整滤波增益矩阵的方法加以解决。在实时数据处理中,不能通过后验方式确定调整滤波增益矩阵的增益系数,本文提出一种针对数据的自适应确定方法,通过检验数据序列的误差特性,自适应地确定增益系数[2-3]。经典卡尔曼滤波假定动力学模型的噪声序列和测量噪声序列均为白噪声序列,在色噪声情况下,可应用状态变量扩增法来解决,在实时数据处理外测系统的滤波应用中,主要目的是通过滤波,获取状态空间的数据结果,其中主要的一项指标是求出1阶的速度分量,本文均以速度的质量为标准进行计算和评价。


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作者信息:

娄广国,顾梓仪,曹怡,何定坤,李杨,赵军杰

(西昌卫星发射中心,四川 西昌 615000)


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