检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李明飞山东科技大学

学位级别：硕士

数字高程模型(DEM)以数字形式记录地球表面的地形地貌，并能够利用这些数字信息对地表进行模拟，是地理信息系统快速发展的基础之一。在高效计算机技术的推动下，DEM的应用范围越来越广泛。但因各种条件的限制，采集到的DEM数据中不可... 详细信息

数字高程模型(DEM)以数字形式记录地球表面的地形地貌，并能够利用这些数字信息对地表进行模拟，是地理信息系统快速发展的基础之一。在高效计算机技术的推动下，DEM的应用范围越来越广泛。但因各种条件的限制，采集到的DEM数据中不可避免的含有粗差，进而影响DEM的精度。精度是每个DEM项目首先需要考虑的最重要因素。如果DEM成果达不到给定的精度要求，整个DEM项目就必须重新返工。因此，粗差处理在DEM中具有非常重要的意义。　　本文以DEM构建的加权最小二乘支持向量机抗差算法为研究重点，归纳总结了DEM数据的获取方法。研究了LSSVM-W参数常用的几种寻优方法，提出了针对大数据量的变异局部寻优算法。通过不同算法的寻优实验结果的对比分析，总结了变异局部寻优算法的优点。比较分析了常用几种权函数的特点，为LSSVM-W选取了最优的权函数。将加权最小二乘支持向量机运用到DEM的构建中，并通过实验对比验证了算法的可行性和抗差性。

关键词：数字高程模型数据信息粗差处理加权最小二乘支持向量机抗差算法

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RSSI测距在蓝牙室内定位抗差算法中的应用

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导航定位与授时 2019年第3期6卷 82-87页

作者：王乐刘万青黄观文张菊清长安大学地质工程与测绘学院

蓝牙信号强度在室内环境下易受人员扰动等环境因素影响,从而影响定位精度。基于RSSI测距的蓝牙室内定位原理,将人员等扰动视为异常误差,采用胡贝尔、汉佩尔、IGG和LEGE四种抗差算法,比较分析了不同抗差算法的定位提升效果。试验结果表明... 详细信息

蓝牙信号强度在室内环境下易受人员扰动等环境因素影响,从而影响定位精度。基于RSSI测距的蓝牙室内定位原理,将人员等扰动视为异常误差,采用胡贝尔、汉佩尔、IGG和LEGE四种抗差算法,比较分析了不同抗差算法的定位提升效果。试验结果表明,不管有无人员扰动,四种抗差算法均可改善定位精度,其中IGG法定位精度最高,约为3m,且有较好的稳定性。

关键词：信号强度蓝牙室内定位人员扰动抗差算法

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基于抗差方差分量估计的多系统GNSS定位因子图优化算法

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航空学报 2025年第6期46卷 182-194页

作者：施闯王智新张昊李团王志鹏北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191 卫星导航与移动通信融合技术工业和信息化部重点实验室北京100191 空地一体新航行系统技术全国重点实验室北京100191 北京理工大学前沿交叉科学研究院北京100081

随着全球卫星导航(GNSS)技术的发展,得益于可用卫星数量的增加和更优的几何分布,多星座全球导航卫星系统定位能为用户提供更为精确的定位结果。近期研究表明,基于因子图优化(FGO)的多系统GNSS定位相较于传统算法呈现出更好的性能。然而... 详细信息

随着全球卫星导航(GNSS)技术的发展,得益于可用卫星数量的增加和更优的几何分布,多星座全球导航卫星系统定位能为用户提供更为精确的定位结果。近期研究表明,基于因子图优化(FGO)的多系统GNSS定位相较于传统算法呈现出更好的性能。然而,基于FGO的多GNSS定位随机模型的精细化及系统间自适应定权问题仍未充分研究。提出了一种基于赫尔默特方差分量估计(HVCE)的多系统GNSS定位因子图优化方法,通过系统间自适应定权进一步提升复杂城市环境中基于因子图优化的多系统GNSS定位的性能。此外,利用抗差算法IGG-Ⅲ进一步提高了HVCE及FGO状态估计的鲁棒性。在城市环境中的车载测试结果表明:相对于单一FGO方案,所提方法在北向、东向和垂直方向上的多系统GNSS定位精度分别提高了35.4%、8.7%和25.1%。总体而言,所提方法通过精细化随机模型并实现系统间自适应定权,能够在因子图优化方法的基础上进一步提升复杂城市环境中多系统GNSS的定位性能。

关键词：多系统GNSS定位 Helmert方差分量估计抗差算法自适应定权因子图优化

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轨道外推器辅助下的高轨GNSS抗差定位算法

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信号处理 2024年第7期40卷 1274-1286页

作者：徐震霆房志博张春杰冯晔杨明超中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

高轨卫星定轨一般使用基于地基的无线电、激光测量等方式,该方式通常存在测量时效性差、测量站点全球布站困难等问题。随着航天任务的逐步增多,卫星自主定轨重要性正在逐渐凸显,若卫星使用全球卫星导航系统(GNSS)进行定轨,将为其在轨自... 详细信息

高轨卫星定轨一般使用基于地基的无线电、激光测量等方式,该方式通常存在测量时效性差、测量站点全球布站困难等问题。随着航天任务的逐步增多,卫星自主定轨重要性正在逐渐凸显,若卫星使用全球卫星导航系统(GNSS)进行定轨,将为其在轨自主运行提供便利。然而,高轨卫星搭载的GNSS接收机需要接收来自地球对侧的导航卫星信号,导致用户接收的信号强度极低,可用卫星数量少,且几何构型较差。本文针对高轨GNSS用户接收信号易被污染,使观测量出现粗差,导致定位解算结果缺乏鲁棒性的问题,提出了一种轨道外推器辅助下的高轨GNSS抗差定位算法。该算法基于传统GNSS与轨道外推器(OP)组合定位算法,针对高轨用户观测量的粗差进行抗差设计,提出了基于轨道外推器的预测结果对抗差定位算法中残差矢量和残差进行标准化的方法。本文对上述算法进行了仿真验证,在未添加粗差、GNSS信号仅受热噪声影响的条件下,传统GNSS/OP联合定位算法和轨道外推器辅助下的高轨GNSS抗差定位算法的定位精度分别为42.91 m和42.14 m;对观测量添加300 m粗差时,传统GNSS/OP组合定位算法定位精度为69.55 m,而轨道外推器辅助下的高轨GNSS抗差定位算法定位精度则为41.92 m。仿真结果表明,在对观测量添加不同粗差的情况下,添加粗差越大,轨道外推器辅助下的高轨GNSS抗差定位算法剔除粗差的效果越强,当添加300 m粗差时,轨道外推器辅助下的高轨GNSS抗差定位算法得到的定位精度与未添加粗差时基本相同,带有粗差的观测量被剔除,定位精度相比于传统GNSS/OP算法提升明显。因此,当部分观测量出现粗差时,轨道外推器辅助下的高轨GNSS抗差定位算法能够剔除带有粗差的观测量,提升定位精度。

关键词：卫星导航空间服务域轨道外推器抗差算法

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基于抗差方差分量估计的多系统GNSS定位因子图优化算法

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航空学报 2024年

作者：施闯王智新张昊李团王志鹏北京航空航天大学电子信息工程学院卫星导航与移动通信融合技术工业和信息化部重点实验室空地一体新航行系统技术全国重点实验室北京理工大学前沿交叉科学研究院

随着全球卫星导航（Global Navigation Satellite System, GNSS）技术的发展，得益于可用卫星数量的增加和更优的几何分布，多星座全球导航卫星系统定位能为用户提供更为精确的定位结果。近期研究表明，基于因子图优化（Factor-graph Op... 详细信息

随着全球卫星导航（Global Navigation Satellite System, GNSS）技术的发展，得益于可用卫星数量的增加和更优的几何分布，多星座全球导航卫星系统定位能为用户提供更为精确的定位结果。近期研究表明，基于因子图优化（Factor-graph Optimization, FGO）的多系统GNSS定位相较于传统算法呈现出更好的性能。然而，基于FGO的多GNSS定位随机模型的精细化及系统间自适应定权问题仍未充分研究。本文提出了一种基于赫尔默特方差分量估计（Helmert VarianceComponentEstimation,HVCE）的多系统GNSS定位因子图优化方法，通过系统间自适应定权进一步提升复杂城市环境中基于因子图优化的多系统GNSS定位的性能。此外，本文利用抗差算法IGG-III进一步提高了HVCE及FGO状态估计的鲁棒性。在城市环境中的车载测试结果表明，相对于单一FGO方案，本文提出的方法在北向、东向和垂直方向上的多系统GNSS定位精度分别提高了35.4%、8.7%和25.1%。总体而言，本文所提出的方法通过精细化随机模型并实现系统间自适应定权，能够在因子图优化方法的基础上进一步提升复杂城市环境中多系统GNSS的定位性能。

关键词：多系统GNSS定位 Helmert方差分量估计抗差算法自适应定权

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改进的基于奇异值分解的抗差容积卡尔曼滤波算法在全球定位导航中的应用

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科学技术与工程 2021年第6期21卷 2356-2362页

作者：王姚宇陈仁文张祥南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室南京210016 东南大学信息科学与工程学院南京211102

非线性动态系统存在非线性和噪声不确定的问题,容积卡尔曼滤波对解算该类系统有较好的精度,为了提升导航系统对异常观测值的稳定性,对采样数据进行均值滤波处理,降低干扰较大的采样数据对于滤波结果的影响。用奇异值分解代替Cholesky分... 详细信息

非线性动态系统存在非线性和噪声不确定的问题,容积卡尔曼滤波对解算该类系统有较好的精度,为了提升导航系统对异常观测值的稳定性,对采样数据进行均值滤波处理,降低干扰较大的采样数据对于滤波结果的影响。用奇异值分解代替Cholesky分解,改善滤波稳定性,避免先验协方差非正定而降低滤波性能。最后通过引入抗差因子调节观测协方差矩阵,再次减少观测异常值对于滤波结果的影响。采用仿真实验进行分析,改进的抗差容积卡尔曼滤波算法对于减弱异常观测值影响有良好的效果。

关键词：容积卡尔曼滤波(CKF) 奇异值分解(SVD) 抗差算法均值滤波

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一种用于测井数据抗差处理的稳健估计算法研究

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现代电子技术 2012年第2期35卷 72-76页

作者：李毅张春熹北京航空航天大学光电技术研究所北京100191

为了提高井眼轨迹工程参数的测量精度,实现井眼轨迹科学可靠的还原,采用稳健估计思想对4种基于选权迭代法的抗差效果进行了详细分析和比较,讨论了四种权函数中抗差性与临界值的关系。通过对几种算法的理论分析,并利用VC环境下MFC平台完... 详细信息

为了提高井眼轨迹工程参数的测量精度,实现井眼轨迹科学可靠的还原,采用稳健估计思想对4种基于选权迭代法的抗差效果进行了详细分析和比较,讨论了四种权函数中抗差性与临界值的关系。通过对几种算法的理论分析,并利用VC环境下MFC平台完成对四种算法的仿真,用实测数据详细对比了四种算法的抗差效果和运算效率,得到了针对井眼轨迹工程参数测量数据的有效抗差处理方案,使完全正确处理8 000个测斜数据的时间缩短至769ms,有效提高了工作效率,同时也为其他测量数据的预处理提供了参考。

关键词：数据处理抗差算法稳健估计运算效率

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基于混合稀疏ICCP的联合抗差重力匹配定位方法

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中国惯性技术学报 2024年第2期32卷 153-162页

作者：丁继成杜翔宇杨崇昭赵岩哈尔滨工程大学智能科学与工程学院哈尔滨150001

针对经典最近等值线迭代(ICCP)算法因重力异常测量误差导致匹配精度下降甚至失效的问题,提出联合抗差匹配算法以提高匹配精度及可靠性。首先,分析了匹配点集间的匹配残差在高斯噪声影响下呈非高斯分布,为抑制其影响,采用l_(p)范数代替l_... 详细信息

针对经典最近等值线迭代(ICCP)算法因重力异常测量误差导致匹配精度下降甚至失效的问题,提出联合抗差匹配算法以提高匹配精度及可靠性。首先,分析了匹配点集间的匹配残差在高斯噪声影响下呈非高斯分布,为抑制其影响,采用l_(p)范数代替l_(2)范数计算匹配残差,并利用匹配残差重调野值点以获得有效的匹配区域。在此基础上,提出混合稀疏ICCP算法,并利用其进行粗匹配,然后将粗匹配后的位置作为惯导系统(INS)指示位置,再使用经典ICCP算法进行精匹配,获得更高的定位精度。仿真结果表明,考虑重力异常测量误差的情况下,重力联合抗差匹配算法的误差最大值小于1 n mile,导航精度较传统ICCP算法提升60%以上,提升了算法的鲁棒性和匹配精度。

关键词：重力匹配混合稀疏最近等值线迭代算法抗差算法联合匹配

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SVD-CKF滤波算法及其GNSS/INS导航应用研究

SVD-CKF滤波算法及其GNSS/INS导航应用研究

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作者：白相文长安大学

学位级别：硕士

惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)和全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite Systems,GNSS)两种导航系统,二者优势互补,因此GNSS/INS组合导航系统成为当今研究的热点,已被广泛应用于军事和人民日常生活中。随着当... 详细信息

惯性导航系统(Inertial Navigation System,INS)和全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite Systems,GNSS)两种导航系统,二者优势互补,因此GNSS/INS组合导航系统成为当今研究的热点,已被广泛应用于军事和人民日常生活中。随着当今定位需求的不断增加,对组合导航系统的精度和可靠性有了更高的要求。一般从建模和参数估计两方面提高组合导航系统的精度和可靠性,本文针对GNSS/INS组合导航系统数据处理中的滤波算法进行研究,针对组合导航系统的非线性误差、滤波模型的模型误差等进行了滤波模型改进,主要研究内容如下:(1)简要介绍了GNSS和INS两种系统常用的坐标系统及其转换关系、系统各自的特点和误差模型等。(2)介绍了GNSS/INS组合导航系统常用的滤波方法:线性的卡尔曼滤波算法和非线性的容积卡尔曼滤波算法,并对后者进行了改进,以奇异值分解代替Cholesky分解,以避免系统状态协方差阵出现非正定现象。随后对两种算法进行了实验对比分析,结果表明改进后的SVD-CKF算法更能有效地抑制非线性误差,取得更高的滤波精度。(3)针对组合导航系统滤波模型误差和观测粗差,建立了三种抗差模型:基于奇异值分解的抗差容积卡尔曼滤波(R-SVD-CKF)、基于奇异值分解的强跟踪抗差容积卡尔曼滤波(STR-SVD-CKF)和基于奇异值分解的分类自适应抗差容积卡尔曼滤波(AR-SVDCKF)。经过多种实验方案的对比分析,结果表明,R-SVD-CKF算法可以抑制观测粗差的影响,STR-SVD-CKF算法可以同时控制上一时刻控制状态估计误差和观测粗差的影响,AR-SVD-CKF算法可以在削弱状态估计误差和观测粗差的同时控制状态自身扰动误差的影响,进一步提高了组合导航系统滤波算法的稳定性,能够为GNSS/INS组合导航数据处理工作提供一些参考。(4)考虑到GNSS信号的不稳定性,将Elman神经网络引入到组合导航数据处理工作中,与前面构造的AR-SVD-CKF算法相结合。在GNSS信号正常时训练网络,GNSS失锁后采用Elman网络进行预测输出,实验表明,该算法可以在短时间内控制住滤波精度,其中速度最长预测时间200s,东向位置最长预测时间50s,北向位置最长预测时间20s。

关键词：组合导航容积卡尔曼滤波抗差算法强跟踪自适应神经网络模型

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