航天测量船外测数据误差分析的小波方法

使用动态数据建模与误差分离技术以及小波分频方法，对船载外测数据进行处理分析，成功地分离出随机误差和船测数据特有的船体误差，并对船体误差给出了分析和合理的解释。结论表明，小波分频对认识和研究船测数据的误差是一种非常有效的方法。     

航天测量船外测数据的复杂误差特性

使用三次样条最小二乘拟合残差法研究了航天测量船外测数据误差的统计特性,分析了其误差的相关特性,建立了时序模型。研究结果表明,航天测量船外测数据误差具有强自相关性、非正态性、时变方差性和分段平稳性,其特性可以用高阶AR模型描述。     

基于B样条模型的参数化卡尔曼滤波器设计

以标准B样条函数为基础,建立了以位置、样条系数为状态变量的参数化卡尔曼滤波器,用于解决外测数据的实时滤波问题。按照时间更新跨节点与否,分2种情况给出了状态转移方程。在时间更新跨样条节点时,使用样条函数的一阶连续导数条件,估计新增样条节点系数,由此实现滤波器在跨节点处的平滑过渡。通过仿真数据对新方法进行验证,并与已有的2类典型滤波方法进行比较,结果表明,本方法的滤波精度与另一类直接基于弹道信号表示的样条递推滤波方法精度相当,且可表现出更优的收敛性。新方法具有样条参数化模型的相同优点,可对时域信号全时段建模,可利用先验信息设计弹道优选节点而实现滤波性能优化,缺点在于状态更新的策略较为复杂。