【摘 要】
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航空重力测量数据存在大量的干扰噪声,卡尔曼滤波是消除干扰、获得高精度重力异常的一种滤波方法。针对标准卡尔曼滤波精度依赖于先验量测噪声统计信息的问题,以Sage-Husa自
【机 构】
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中国地质大学（北京）,中国国土资源航空物探遥感中心
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航空重力测量数据存在大量的干扰噪声,卡尔曼滤波是消除干扰、获得高精度重力异常的一种滤波方法。针对标准卡尔曼滤波精度依赖于先验量测噪声统计信息的问题,以Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法为基础,结合固定区间平滑,设计了量测噪声自适应的卡尔曼平滑滤波器,利用卡尔曼滤波及自适应卡尔曼平滑滤波对模型数据进行了滤波试验。试验结果说明,固定区间平滑的应用可以消除因滤波器未收敛造成的滤波误差,当量测噪声信息不明时,量测噪声自适应卡尔曼滤波器能够获得准确的滤波结果,其滤波精度高于标准卡尔曼滤波器。
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