组合导航新息阈值的计算

组合导航中，通常采用多组导航系统（如GPS、GLONASS、北斗等）进行定位。为了提高定位精度和可靠性，需要将多组导航系统的信号进行组合处理。组合导航的一个关键问题是如何确定各导航系统信号的权重，以及如何设置新息阈值。

新息阈值是指在组合导航中，用来判断哪些导航系统的信号应该被使用的阈值。一般来说，新息阈值的计算需要考虑以下几个因素：

1. 导航系统的性能差异：不同的导航系统具有不同的信号强度、精度等性能差异，需要根据实际情况进行权衡。

2. 导航系统的可用性：不同的导航系统在不同的环境下可用性不同，需要考虑各导航系统在当前环境下的可用性。

3. 信号质量：不同导航系统的信号质量也有所不同，需要考虑各导航系统信号的信噪比、多普勒等因素。

4. 导航系统的一致性：组合导航需要将多组导航系统的信号进行整合，因此需要考虑各导航系统之间的一致性。

综合考虑以上因素，可以采用一些数学模型来计算新息阈值。其中比较常用的方法是基于卡尔曼滤波器的组合导航算法。在这种算法中，通过估计各导航系统的状态量（如位置、速度等），来确定各导航系统信号的权重和新息阈值。具体方法可以参考相关文献或专业书籍。

相关问题

组合导航卡方检验阈值的计算

组合导航卡方检验阈值的计算可以通过以下步骤进行：

1. 计算每个特征的期望频率：对于每个特征，计算它在所有类别中出现的总次数，然后除以类别数得到期望频率。

2. 计算每个组合的卡方值：对于每个特征组合，计算其实际频率和期望频率之间的差异，然后将所有差异平方并除以期望频率得到卡方值。

3. 计算自由度：自由度等于组合数量减去特征数。

4. 计算阈值：使用给定的显著性水平和自由度计算阈值。例如，对于95%的显著性水平和3个自由度，阈值为7.815。

5. 比较卡方值和阈值：如果卡方值大于阈值，则拒绝原假设并认为该组合对类别有显著影响。

需要注意的是，组合导航卡方检验通常用于离散型特征，如果有连续的特征需要进行离散化处理。另外，如果特征数很大，需要采用特征选择方法来减少特征数量，以避免计算复杂度过高。

matlab小波阈值计算

小波阈值计算是小波去噪中的重要过程，可以通过以下步骤实现：

1. 对信号进行小波分解，得到各层小波系数。

2. 计算每层小波系数的绝对值的中位数（Median Absolute Deviation, MAD）。

3. 根据阈值选择方法，计算阈值。常用的方法包括：

(1) 固定阈值：如果小波系数的绝对值大于固定的阈值，则保留该系数，否则将其设为0。

(2) 求解阈值：根据信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）或误差能量占比（Energy Ratio, ER）等指标，求解最优阈值。

4. 对每层小波系数进行阈值处理，得到去噪后的小波系数。

5. 对去噪后的小波系数进行小波重构，得到去噪后的信号。

在MATLAB中，可以使用wthresh函数来实现小波阈值计算。具体使用方法可以参考MATLAB的文档或教程。