论文部分内容阅读
针对GPS信号中存在的窄带干扰,提出了一种基于自回归(AR)模型的自适应卡尔曼滤波算法,并分析了其用于非平稳滤波的可行性.将自回归参数作为状态向量,结合样本数据,建立系统的状态空间模型,并对自回归模型进行定阶及参数估计,同时利用所得到的自回归模型对GPS数据进行处理,并与递推最小二乘法(RLS)和最小均方(LMS)算法进行对比,证明了其滤波误差较低、收敛速度快.