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1.
在保持组合模糊度整周特性的前提下，探讨了不同卫星间的相位观测值组合问题，包括系统内和系统间卫星的相位观测值组合。重点研究了GPS与Galileo卫星的相位组合观测值模型，对组合观测值的误差影响进行了详细分析。最后通过大量的计算得出了若干具有良好特性的相位组合观测值，并给出了一种新的组合观测值选取标准。 相似文献
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本文从理论上说明，简单地只根据平差后观测值改正数是很难正确发现观测值的粗差的，观测值粗差在平差改正数中的反映总是小于（最多等于）原始的粗差量，并且随多余观测数的增加，方差因子对观测值粗差有抗干扰能力。 相似文献
3.
GPS、Galileo及其组合系统导航定位的DOP值分析 总被引：10，自引：0，他引：10
利用Galileo系统的轨道参数模拟了Galileo系统的卫星位置，并计算出DOP值，比较了同一地点同时段内GPS和Galileo的能见卫星个数及DOP值。与单个系统相比，GPS／Galileo组合在任意地点、任意时刻的观测卫星个数增加．其DOP值明显变小；同时计算了组合系统在不同卫星高度角情况下的DOP值变化，发现在卫星高度角较高时仍可以接收到四颗以上的卫星．其DOP值也能达到导航定位的要求。 相似文献
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本文对三轴补偿的补偿值逐项进行分析，从测试的总的补偿值中，通过计算分离出各项补偿值，并展示出各项补偿值特性，以助于认识三轴补偿。 相似文献
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传统的BDS精密动态定位的处理方法通常是根据基线长度的经验阈值来确定采用原始观测值或无电离层(IF)组合观测值，而不同区域、不同时间的电离层延迟是不同的，在基线长度阈值固定的情况下很难得到最优解，尤其是在基线长度连续变化的动态定位中。本文提出了一种最优观测值弹性选取(FOS)方法用于动态基线的BDS实时定位，新方法基于不同观测值的测量噪声和双差观测值电离层残差的关系确定基线解的最优观测值。当电离层残差大于IF观测值测量噪声时，IF方法将优于原始B1观测值，反之，B1观测值将更优。静态测试结果表明，FOS方法的定位结果相对于B1方法在E、N、U方向上分别提高了约9.6%、7.5%和11.4%,相对于IF方法，精度分别提高了8.6%、9.9%和12.2%;相对于B1和IF方法，FOS方法在动态测试E、N、U方向上分别提高了11.1%、13.7%、17.0%和8.3%、10.7%、13.8%,模糊度固定率分别提高了16.9%和10.2%。 相似文献
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SVD和DCT提取特征向量的方法在人脸识别中的比较 总被引：5，自引：1，他引：5
采用奇异值分解和2D离散余弦变换两种方法得到的特征，分别在嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别中进行比较．得出奇异值分解比2D离散余弦变换在识别率上和时间复杂度上部较差的结果。通过对结果进行分析得出，虽然奇异值分解有很多优良的特性．但是在模式识别中仅使用奇异值分解来提取特征并不是很好的方法。 相似文献
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一种基于向量序结构关系的多值形态变换 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种向量型数据全序关系建立的一般方法，并以此为基础建立了多值形态变换的基本形式，并对其性质进行了讨论。多值形态变换作为数学形态学在多值图像空间中的扩展．具有与灰值形态变换类似的功能和作用，可有效地应用于多值图像的处理和目标形状特征的提取。 相似文献
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在石油化工等企业的油罐区，对罐群作沉降观测时，因一台罐有多个测点，一个罐区就有数十个测点，施测时其中若干个点将作为中视点处理。检验这些观测值的正确性，评估其精度，以及由相间隔的点的沉降值，精确地算出罐的倾斜方向和倾斜值，是本文所要解决的问题。 相似文献
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基于等价观测值的思想，利用间接平差函数模型，推导了改变部分独立观测值权对最终平差结果的影响，并给出了相应的精度评定公式。在推导过程中，把权的改变等价于观测值的改变进行处理，使推导过程简便直观。 相似文献
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为了弥补蝙蝠算法后期收敛速度慢、寻优精度不高、易陷入局部最优值的缺点,本文提出了一种新的遥感图像分类算法--GABA算法,该算法将遗传算法中的选择、交叉、变异操作应用到蝙蝠算法中,使蝙蝠算法具有变异机制,避免种群个体陷入局部最优,提高了算法全局寻优能力,增加了蝙蝠算法的多样性。同时,为了突出本文算法的优点,试验将蝙蝠算法、K-means算法、粒子群算法与本文算法结果进行比较,分析评价遥感图像的分类结果。试验表明本文算法在遥感图像分类应用中既提高了分类精度又减少了分类时间,是一种可行、有效的遥感图像分类方法。 相似文献
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阐述了GIS网络分析中不确定性选址问题的基本模型及特性。从问题的定义可知其为NP完备类问题。推导了最优解在紧条件的下界算法,并结合广义Powell算法及遗传算法,提出了不确定性选址问题的混合遗传算法,实验证明,在最优解的品质和收敛速度上都达到了比较好的效果。同时,实验的结果从另一个角度证明,如果兼顾收敛速度和解的品质这两个指标,单纯的遗传算法未必比其他搜索算法更优越,采用一些局部搜索性能较好的算法结合遗传算法,可以从两方面改善求解效果。 相似文献
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针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法过早收敛的问题,提出了遗传模拟退火算法优化BP神经网络(GSA-BP)算法. 在遗传算法(GA)的种群更新中加入模拟退火算法(SA),保留种群的多样性. 用GSA-BP算法对某地区进行高程异常拟合,并与BP算法和GA-BP算法结果进行比较. 结果显示:GSA-BP算法精度可分别提高约51%、25%,速度提高约77%、39%,且能基本满足四等水准测量精度要求. 该方法在GPS高程拟合中具有可行性. 相似文献
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遗传算法具有较好的全局收敛性,蚁群算法具有较好的正反馈性,结合二者的优点,对混合算法进行了研究。定义了自适应交叉率和变异率,用遗传算法得到的一组最优解初始化蚁群算法初始状态下信息素的浓度,结合2-opt算法对结果进行优化,得到最优的物流车辆配送方案。实验验证了将混合算法运用于单配送中心车辆路径问题的有效性。 相似文献
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针对标准粒子滤波算法中存在的计算量大和粒子的权值退化的缺陷,将均值漂移算法和PF算法进行融合,设计基于均值漂移搜索算法的粒子滤波新算法。该算法仍遵从粒子滤波算法的计算框架,基本原理是利用MS算法对粒子的聚类作用,将均值漂移思想融合到粒子滤波算法的重要性采样过程中,对粒子集进行确定性搜索,使每个粒子收敛于局部最优值,这样粒子的状态表示更接近真实的状态分布,因此只需较少的粒子数便可达到未嵌入MS的使用大量粒子数的粒子滤波状态估计的性能,从而在缓解粒子的权值退化的同时提高粒子滤波算法的实时性。大量的数值试验和对GPS/DR组合导航数据处理的结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对传统超宽带（UWB）室内定位中非线性跟踪问题,基于当前统计（CS）模型和容积卡尔曼滤波（CKF）,本文提出了一种新的定位算法。即采用奇异值分解（SVD）代替标准CKF算法中的Cholesky分解,提高了算法的稳定性,构造了奇异值分解容积卡尔曼滤波器（SCKF）。首先在CS模型的基础上改进了先验参数的函数形式,得到改进的CS模型（MCS）,实现模型参数的自适应调整;然后将MCS模型引入SCKF滤波器,实现滤波算法的自适应调整;最后利用MCS-SCKF算法对UWB定位系统模型进行解算,从而得到移动目标位置。仿真和试验结果表明,该算法优于CS模型-卡尔曼滤波算法（CS-KF）和CS模型-SCKF算法（CS-SCKF）,提高了UWB室内定位的定位精度。 相似文献
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讨论了建立约束Delaunay三角网算法的研究现状,采用“逐点插入法”和“多对角线交换算法”构成“两步法”,在此基础上,从建立高精度三角网模型的需求出发,研究以大数据量等高线为约束边进行Delaunay三角剖分的改进算法。针对“逐点插入法”,采用网格分块的方法对构网点集和已生成的三角网建立索引,提高了点的查询速度和点在三角网中的定位速度,提高了三角网的生成效率;针对“多对角线交换算法”,增加了一些特殊情况的处理,提高了算法的健壮性和交换速度。 相似文献
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在逐点插入算法的基础上,通过深入研究影响算法效率提高的因素,对其中的包容盒、空外接圆检测算法、快速查找点所在的三角形算法、快速查找与约束线段相交的边算法进行优化和改进,提出一种改进的约束数据域三角剖分算法,使得构网效率接近或高于现行的大多数算法,且基于此算法能同时处理约束线段和约束区域相关的多种约束数据类型。 相似文献
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一种针对激光雷达强度图像的滤波算法研究 总被引：5，自引：1，他引：5
基于激光雷达数据的特点．提出了一种融合的中值滤波算法。运用此算法和传统的中值滤波算法以及均值算法对激光雷达数据进行了处理，并且使用多种指标对处理的结果进行了比较，证明本算法既保持了传统中值滤波的优点，又改进了对弱边缘目标的保护。 相似文献