[发明专利]一种基于卡方检验的部分粗差抗差自适应滤波方法

摘要

本发明公开了一种基于卡方检验的部分粗差抗差自适应滤波方法，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方法；然后根据假设检验理论，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。当判定出模型存在故障时，本发明就采用部分粗差抗差自适应方法对异常的位置进行定位，并通过放大协方差，保障定位的精度和鲁棒性；最后设计了两组实验，采用三种方案进行对比分析，以验证本发明所提方法的性能。实验结果表明，该方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。

主权项

1.一种基于卡方检验的部分粗差抗差自适应滤波方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)使用大地测量型接收机采集卫星数据，通过对原始观测值进行处理，从而构造观测方程；(2)根据假设检验理论，构造kalman滤波模型整体检验量，采用卡方检验判断整体模型是否存在异常，若T_k≤T_l，则认为无异常发生，否则应判定模型存在异常，T_k指的是整体假设检验统计量，T_l指的是整体假设检验统计量阈值；(3)当判定模型存在异常时，应首先进行观测噪声自适应，对由于检验量之间的相关性所导致的粗差误判进行部分观测值粗差抗差；(4)当动力学模型存在异常扰动时，对系统噪声进行自适应，以消除动力学模型预报信息与动态载体运行轨迹之间的差异。