具有先验约束信息的动态定位滤波算法研究

本项目针对现代动态定位数据处理的特点，研究如何利用先验约束信息建立卡尔曼滤波模型，并研究将等式约束转化为先验分布的滤波解算方法、不等式约束滤波问题转化成移动窗口优化问题的方法和最优算法，还有研究部分参数带有整数约束转化成移动窗口混合模型问题的算法，从而依据不同的约束滤波估计问题结构，研究各种解的精度以及评定标准，同时研究附约束动态滤波问题在动态定位数据处理中的具体应用，.本项目将以一种全新的思路来研究约束下的动态滤波算法，即基于Bayes理论给出处理约束动态滤波问题的一种数学描述，并根据这种描述将状态估计转化为二次型优化问题，建立一种具有动态处理约束能力的移动数据窗口估计算法，并利用概率统计理论对估计算法的有效性和稳定性进行探讨研究。由于现代动态定位数据处理中可用约束描述的信息越来越多，该项研究对动态定位数据处理理论的发展，现代动态定位的数据（信息）融合具有重要的理论与实际意义。