检索结果-南通市图书馆

遥感学报 2020年第1期24卷 76-84页

作者：刘飞张继贤王坚张欣欣丁晓波中国矿业大学徐州221116 航空遥感技术国家测绘地理信息局重点实验室北京100039 国家测绘产品质量检验测试中心北京100830 北京建筑大学北京102616 河南理工大学焦作454000

面向室内导航和定位的需求,本文提出了一种基于编码图形和单目视觉传感器相结合的室内移动载体位置测量方法。首先,优化设计了一系列用于移动载体空间位置计算的编码影像,利用轮廓匹配、矩计算和映射匹配相结合的方式实现空编图形的识... 详细信息

面向室内导航和定位的需求,本文提出了一种基于编码图形和单目视觉传感器相结合的室内移动载体位置测量方法。首先,优化设计了一系列用于移动载体空间位置计算的编码影像,利用轮廓匹配、矩计算和映射匹配相结合的方式实现空编图形的识别与定位。其次,针对编码图形中心像方坐标观测值提取残差,构建了基于单位权和Tukey权因子模型的空间后方交会方法,基于两种权重因子分别计算了移动载体的观测值残差权重,分析了不同残差的观测值对结果的影响程度。然后,构建了4组实验环境,从不同角度获取了观测影像,并进行了数据处理与分析。最后,通过实验验证,表明基于2种权因子模型的方法均能够实现载体位置的计算,但基于Tukey权因子方法具有更高的精度,平面精度提高了29.76%—49.42%,高程精度提高了29.17%—74.07%。本文方法能够为室内空间移动载体提供高精度的导航和定位测量服务。

关键词：室内定位编码图形单目视觉 tukey权重抗差模型

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GPS监测网基准点位移及观测粗差的抗差估计方法

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测绘通报 2002年第8期 28-31页

作者：余学祥徐绍铨吕伟才淮南工业学院资源与环境工程系安徽淮南232001 武汉大学测绘科学与技术学院湖北武汉430079

根据GPS监测网中基准点位移和观测值粗差联合影响的误差方程 ,提出可以将基准点位移看做是一种特殊的观测值粗差 ,从而对二者进行联合处理的抗差估计模型。通过模拟计算 ,该模型较好地解决了基准点位移和观测值粗差对变形分析结果影响... 详细信息

根据GPS监测网中基准点位移和观测值粗差联合影响的误差方程 ,提出可以将基准点位移看做是一种特殊的观测值粗差 ,从而对二者进行联合处理的抗差估计模型。通过模拟计算 ,该模型较好地解决了基准点位移和观测值粗差对变形分析结果影响的问题。

关键词： GPS监测网基准点位移观测粗差抗差模型基线向量

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神经网络辅助的GNSS/INS车载组合导航算法研究

神经网络辅助的GNSS/INS车载组合导航算法研究

引用

作者：张跃发长安大学

学位级别：硕士

随着科学技术的不断进步,GNSS/INS组合导航系统正成为当今导航与定位领域的热门话题,它可以充分利用这两种导航技术的优点,从而使导航定位的精度得到提高,已经成为当今导航与定位领域的一种重要的新兴技术。而在一些复杂的环境中,如城... 详细信息

随着科学技术的不断进步,GNSS/INS组合导航系统正成为当今导航与定位领域的热门话题,它可以充分利用这两种导航技术的优点,从而使导航定位的精度得到提高,已经成为当今导航与定位领域的一种重要的新兴技术。而在一些复杂的环境中,如城市隧道、高架桥等,GNSS可见卫星数下降,导致GNSS信号中断,此时传统的组合导航系统退化成纯惯性导航,导航定位精度也随之下降。针对以上问题,本研究从组合导航误差建模、抗差卡尔曼滤波算法以及神经网络算法三方面,探讨了在GNSS信号易中断的环境中提高车辆导航精度的方法。主要研究内容如下:(1)建立了伪距单点定位(SPP)和精密单点定位(PPP)两种GNSS定位模式下的松、紧组合模型,并分析了两种GNSS定位模式下松组合模式与紧组合模式的性能。(2)本文讨论了GNSS/INS组合导航系统中常用的四种滤波技术:卡尔曼滤波(KF),及其变种扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)和容积卡尔曼滤波(CKF),通过仿真实验证明这四种技术的有效性,得到这四种滤波的性能对比。随后对CKF算法进行深入研究,构建了抗差模型,提出了一种基于SIL-M估计和t分布修正的高阶鲁棒容积卡尔曼滤波(t-SILCKF)算法,有效地抑制了观测粗差的影响,大大增强了组合导航滤波算法的稳定性,从而获得较为优异的定位效果。(3)为提高GNSS信号中断时的组合导航精度,引入了基于时序模式注意力机制的长短期记忆(CNN-LSTM-Attention)神经网络。在GNSS信号正常时对CNN-LSTMAttention神经网络进行训练,在GNSS信号中断时利用CNN-LSTM-Attention神经网络进行预测,保证组合导航输出的精度。

关键词：组合导航卡尔曼滤波抗差模型 GNSS信号中断神经网络模型

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一种改进Unscented粒子滤波及其应用研究

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测控技术 2018年第3期37卷 79-82+88页

作者：廖亮庞策重庆交通大学河海学院空军工程大学防空反导学院

UPF(Unscented粒子滤波)克服了UKF(Unscented卡尔曼滤波)不适用于非高斯噪声系统的局限性和PF(粒子滤波)重要性密度函数难以选取的缺陷,但是,其仍易受到异常扰动的影响,且在计算迭代中协方差阵可能失去半正定性。针对此问题,提出抗差自... 详细信息

UPF(Unscented粒子滤波)克服了UKF(Unscented卡尔曼滤波)不适用于非高斯噪声系统的局限性和PF(粒子滤波)重要性密度函数难以选取的缺陷,但是,其仍易受到异常扰动的影响,且在计算迭代中协方差阵可能失去半正定性。针对此问题,提出抗差自适应Unscented粒子滤波算法。首先介绍抗差估计基本原理和自适应因子模型,在充分吸收抗差估计、自适应滤波和UPF算法优点的基础上,提出RAUPF算法,然后将RAUPF算法应用到单变量非静态状态增长模型中进行仿真计算,并与EKF和UPF算法进行比较,并进行复杂度分析。结果表明,提出的算法估计精度高于EKF和UPF算法的估计精度,估计值更加接近真值。

关键词：抗差模型自适应粒子滤波应用研究

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