检索结果-南通市图书馆

计算力学学报 2008年第5期25卷 616-620页

作者：王凯杨海天马莉英大连理工大学工程力学系工业装备结构分析国家重点实验室大连116024 大连交通大学土木与安全工程学院大连116028

建立了便于敏度分析的偶应力反问题数值求解模型,给出了直接法和伴随法两种敏度计算格式。在反演计算中采用了高斯牛顿技术对未知本构参数进行识别,探讨了测点数目、初值选取和数据噪音对反演结果的影响,数值算例给出了令人满意的结果。

关键词：偶应力反问题伴随法高斯牛顿

基于BFGS修正的高斯牛顿光束法平差解算方法

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京大学学报（自然科学版） 2020年第6期56卷 1013-1019页

作者：赵帅华李言言曹健曹喜信北京大学软件与微电子学院北京102600 德国慕尼黑工业大学慕尼黑80333

针对高斯牛顿(Gauss-Newton,GN)方法求解光束法平差模型时对初值准确度要求高、应用场景受限的问题,提出基于拟牛顿法BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)修正的高斯牛顿算法——BFGS-GN法。当高斯牛顿法的信息矩阵失去正定性后,使... 详细信息

针对高斯牛顿(Gauss-Newton,GN)方法求解光束法平差模型时对初值准确度要求高、应用场景受限的问题,提出基于拟牛顿法BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)修正的高斯牛顿算法——BFGS-GN法。当高斯牛顿法的信息矩阵失去正定性后,使用BFGS算法对法方程进行补充修正,可从根本上消除高斯牛顿方法对初值敏感的数学缺陷。在数据集上的实验结果表明,BFGS-GN算法对不同类型的初值具有鲁棒性,在初值较好的情况下,所提方法与高斯牛顿法具有相同的精度和迭代效率;在初值较差的情况下,高斯牛顿方法因发散而失效,BFGS-GN算法仍可以收敛到较高的精度。

关键词：光束法平差高斯牛顿 BFGS算法初值鲁棒

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于机器人激光定位的一种改进AMCL算法

激光与光电子学进展 2021年第20期58卷 471-479页

作者：冯佳萌裴东邹勇张博文丁鹏西北师范大学物理与电子工程学院甘肃兰州730070 甘肃省智能信息技术与应用工程研究中心甘肃兰州730070

高效的定位算法是实现机器人自主运动的前提,由于激光模型受复杂环境的限制,传统自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法提供的位姿精度有限。提出一种增加扫描匹配(SM)和离散傅里叶变换(DFT)的优化AMCL算法,将传统AMCL的加权均值输出作为SM的初... 详细信息

高效的定位算法是实现机器人自主运动的前提,由于激光模型受复杂环境的限制,传统自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法提供的位姿精度有限。提出一种增加扫描匹配(SM)和离散傅里叶变换(DFT)的优化AMCL算法,将传统AMCL的加权均值输出作为SM的初始值,通过构建激光雷达观测点与先验地图的匹配函数模型,利用高斯牛顿的方法优化求解,最终通过DFT滤波滤除位置处的小抖动,提升了系统的稳定性和鲁棒性。通过运动中的绝对定位实验和重复定位,实验验证了优化算法优于传统AMCL算法,优化算法有效提高了系统定位精度,同时保证了鲁棒性。

关键词：遥感机器人定位自适应蒙特卡罗定位算法激光雷达扫描匹配高斯牛顿

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于无线电干涉测量的定位技术研究

基于无线电干涉测量的定位技术研究

作者：王友北京邮电大学

学位级别：硕士

干涉测量技术因其被动式测量、测角精度高、作用距离远等特点在对距地面20-100km空域的临近空间低速飞行器定位上具有天然的优势,是当前的研究热点。本论文针对干涉测量技术在临近空间低速非合作目标定位中遇到的包括定位原理、定位误... 详细信息

干涉测量技术因其被动式测量、测角精度高、作用距离远等特点在对距地面20-100km空域的临近空间低速飞行器定位上具有天然的优势,是当前的研究热点。本论文针对干涉测量技术在临近空间低速非合作目标定位中遇到的包括定位原理、定位误差分析、目标位置解算优化等问题,开展了理论分析和仿真验证研究,其主要内容如下:首先,介绍了干涉测量技术原理,概述了干涉测量技术在临近空间非合作目标定位的优势;给出了干涉测量定位数学模型,分析了各种定位方程解算的算法原理及定位性能的评估指标。其次,建立了非合作目标干涉测量的定位方程,推导了总几何精度因子;对不同接收站构型,仿真分析测量时间差误差、基线长度、站址误差对其总几何精度因子影响;利用高斯牛顿法解算目标位置,仿真表明:短基线系统站址在误差0.02m,测量误差5ns,基线长度1km对20km高的目标定位,均方根误差约在45m,小阵列基线系统在站址误差0.01m,测量误差0.02ns,基线长度10m时对20km高的目标定位,均方根误差约在18m;在两种系统中,基线长度越长、时间差误差越小、目标高度越低,目标的定位精度越高;短基线系统受站址误差影响小,而小阵列基线系统受站址误差的影响大。然后,建立了基于列文伯格-马夸尔特算法的解算模型、智能算法解算模型,通过数值仿真验证列文伯格-马夸尔特算法、智能算法作为干涉测量定位求解算法的可行性,也验证列文伯格-马夸尔特解法具有比高斯牛顿解法在干涉测量定位解算时更高的稳健性。最后,针对基本遗传算法在解算目标位置时,收敛速度慢、迭代次数多的问题,提出了自适应遗传算法策略和结合遗传算法和高斯牛顿算法的混合策略。仿真表明,改进的自适应遗传算法相比基本遗传算法迭代次数从190到80次;混合算法相比基本遗传对目标进行1000次解算时,运行时间从11.56s减小到0.374s,时间效率提高了近30倍;混合算法能解决高斯牛顿对初始值要求高的问题。

关键词：临近空间非合作目标干涉测量目标定位总几何精度因子高斯牛顿列文伯格-马夸尔特算法遗传高斯牛顿算法

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于径向基函数的可见光通信线性化算法研究

基于径向基函数的可见光通信线性化算法研究

作者：张迪西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着通信技术的快速发展及无线应用的增多,无线数据传输量呈爆炸式增加。无线射频通信技术因频谱资源有限,已无法满足日益增长的流量需求。与此同时,可见光通信(Visible Light Communication,VLC)因具有丰富的频谱资源、低功耗、绿色环... 详细信息

随着通信技术的快速发展及无线应用的增多,无线数据传输量呈爆炸式增加。无线射频通信技术因频谱资源有限,已无法满足日益增长的流量需求。与此同时,可见光通信(Visible Light Communication,VLC)因具有丰富的频谱资源、低功耗、绿色环保等优点受到了广泛关注,被认为是一种能够有效缓解无线频谱资源短缺的新兴通信方式。但是,VLC系统中一些非线性器件的使用导致了严重的非线性效应,降低了系统性能,其中发光二极管(Light-Emitting Diode,LED)是造成信号失真的主要来源。因此,对LED的非线性特性及线性化算法研究不可或缺。在上述背景下,本文简要介绍了VLC系统及光正交频分复用技术,讨论了LED的非线性特性及数学模型,分析了LED的非线性对信号的影响;并针对LED的非线性失真,提出了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)的线性化算法。本文的主要工作和创新点如下:(1)研究了基于RBF插值的线性化方案。首先介绍了几种常用的RBF,如高斯函数、马尔科夫函数、多二次函数以及逆多二次函数;然后详细阐述了RBF插值的原理,并提出了基于RBF插值的线性化算法;最后通过仿真比较了不同类型的RBF对非线性失真信号的线性化能力。计算机仿真结果表明:基于高斯函数的RBF插值线性化算法可以有效地抑制LED的非线性失真,且与传统多项式相比,具有更低的误比特率(Bit Error Rate,BER)。(2)针对RBF插值具有较高的算法复杂度,本文提出了一种基于分段线性化的分段径向基函数插值(Piecewise Radial Basis Function,PWRBF)模型,并建立了基于PWRBF插值的线性化方案。通过理论分析证明了PWRBF插值比RBF插值具有更低的计算复杂度。仿真结果表明:在高信噪比下,PWRBF插值的BER比RBF插值降低了约两个数量级,显著提高了系统性能。(3)研究了基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)的线性化方案。首先介绍了RBFNN的模型及其基本学习算法,主要包括梯度下降法和K-Means聚类算法;然后针对网络的参数选取和优化问题,提出了一种基于高斯牛顿(Gauss Newton,GN)学习算法的RBFNN,并将其用于抑制LED的非线性失真;最后通过仿真比较了不同学习算法的RBFNN的线性化能力。仿真结果表明:基于GN算法的RBFNN能够有效地抑制信号的非线性畸变,且BER性能优于梯度下降法和K-Means聚类算法。

关键词：可见光通信发光二极管非线性失真径向基函数高斯牛顿

多传感器融合与扫描匹配的移动机器人定位算法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

多传感器融合与扫描匹配的移动机器人定位算法研究

作者：冯佳萌西北师范大学

学位级别：硕士

随着人工智能技术的飞速发展,移动机器人作为人工智能的重要发展方向之一,正以前所未有的速度发展革新。在移动机器人关键技术研究中,由于各种工作任务下对机器人定位精度要求的不断提高,需要机器人达到高精度的定位,以满足任务的要求... 详细信息

随着人工智能技术的飞速发展,移动机器人作为人工智能的重要发展方向之一,正以前所未有的速度发展革新。在移动机器人关键技术研究中,由于各种工作任务下对机器人定位精度要求的不断提高,需要机器人达到高精度的定位,以满足任务的要求。本文研究分析了多传感器融合结合扫描匹配的移动机器人定位算法,以机器人操作系统(Robot Operate System,ROS)为平台,针对单传感器定位的局限性和复杂环境下定位精度较差的问题对定位算法进行改进,通过设计仿真实验,优化定位算法的效果良好,在定位精度方面有很大改善。本文主要研究内容如下:(1)研究了基于轮式里程计、惯性测量单元(Inertial Measurement Uint,IMU)和激光雷达的多传感器融合技术。首先提出了基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)的轮式里程计和IMU的融合算法,建立里程计的运动模型,用来预测移动机器人的位姿,利用IMU精确的角度信息建立观测方程对预测位姿进行修正。将EKF融合后的位姿作为自适应蒙特卡洛定位(Adaptive Monte Carlo Localization,AMCL)算法运动模型的采样源得到预测的粒子集,以激光似然域测距模型为观测信息更新粒子集,得到AMCL融合里程计、IMU、激光的位姿数据。(2)由于激光模型受复杂环境的限制,AMCL定位算法提供的位姿精度有限,本文增加了扫描匹配和离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)进程对定位算法进行优化。以AMCL的加权均值输出作为扫描匹配的初始值,通过构建激光雷达观测点与先验地图的匹配函数模型,利用高斯牛顿的方法优化求解,最终通过DFT滤波滤除位置处的小抖动,提高了系统的鲁棒性。(3)在ROS平台下设计仿真实验验证定位算法的性能。模拟真实的室内环境,构建机器人模型,根据多次重复定位误差均值判断算法的精度。实验结果表示AMCL算法位置误差均值和角度误差均值分别为0.043m,0.023rad;优化算法误差均值降为0.022m,0.010rad。实验表明本文的优化定位算法提高了定位的精度。

关键词：移动机器人定位多传感器融合扫描匹配高斯牛顿 ROS

基于人体肢体运动模型的IMU-MoCap动态校准算法设计

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于人体肢体运动模型的IMU-MoCap动态校准算法设计

作者：胡倩华东交通大学

学位级别：硕士

在人体运动捕捉过程中,惯性测量单元（IMU）的位置校准是惯性测量系统的重要组成部分。当应用在可穿戴系统中时,对于松散的安装在身体上的IMU,肌肉的运动或者衣服材质的不同,均会导致IMU产生位置偏移。本文将IMU的位置偏移误差分为固定... 详细信息

在人体运动捕捉过程中,惯性测量单元（IMU）的位置校准是惯性测量系统的重要组成部分。当应用在可穿戴系统中时,对于松散的安装在身体上的IMU,肌肉的运动或者衣服材质的不同,均会导致IMU产生位置偏移。本文将IMU的位置偏移误差分为固定误差和短时间内的漂移误差,并设计不同的校准算法对安装在腰部、大腿、小腿和脚上的IMU进行校准。对于IMU的固定偏移误差,本文分别使用基于雅克比矩阵的高斯牛顿（GN）算法、动态粒子群优化算法（DWPSO）和灰狼优化算法（GWO）来实现IMU的位置校准。此外,本文还建立了人体下肢坐标系来估计各个关节的角度,并采用四元数融合算法提高单个IMU姿态校准的精度。通过人体步态实验,对这三种算法的性能进行分析和评估,并与高精度IMU-Mocap参考设备进行比较。仿真结果表明,这三种算法都能有效的校准人体下肢IMU的位置。当关节自由度受到限制时,DWPSO和GWO的性能优于GN,当关节旋转充分,自由度不受限制时,三种算法的性能接近。结果表明,在实际应用中,基于人体下肢关节约束的动态校准算法能够有效的减小IMU位置偏移误差。对于短时间内的漂移误差,本文先将人体步态进行周期划分,在每个划分出来的周期内进行校准,并引入小波-ARMA模型对运动序列进行预测,将预测出的序列和实际的测量序列结合建立误差模型,再使用高斯牛顿对误差进行优化。实验结果表明,小波-ARMA模型比单一的ARMA模型预测性能更好,且校准后的序列和预测序列相关程度较高,实现了IMU的位置校准。

关键词：惯性运动捕捉动态权重粒子群灰狼优化高斯牛顿关节约束小波-ARMA