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《测绘地理信息》2020,(3)
不同几何布局下Chan算法和Taylor算法的定位精度的对比及定位精度的克拉美罗下界(Cramér-Rao lower bound,CRLB)的接近程度尚未得到分析验证,本文仿真了三维场景下几何精度衰减因子(geometric dilution of precision,GDOP)对两种算法定位精度的影响,分析了影响差异的数值计算原因。推导表明,两种算法的理论定位精度受GDOP值的影响相同,可以达到CRLB。然而,仿真结果显示,Chan算法的实际定位精度容易在CRLB上方波动,Taylor算法的实际定位精度则稳定在CRLB附近;相同GDOP值下,Taylor算法的实际定位精度优于Chan算法,Chan算法的实际定位精度随着GDOP值的增大逐渐偏离CRLB。将Chan算法和Taylor算法结合,可以有效提高Chan算法的实际定位精度。 相似文献
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在用形态学算子对图像进行预处理的基础上,采用一种改进的形态学抗燥型边缘检测算子检测出边缘,最后用最小二乘拟合法对标志中心进行定位,通过实验证明该方法在有效抑制噪声的同时对标志实现了自动精确定位。 相似文献
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有色噪声作用下的卡尔曼滤波 总被引：2，自引：0，他引：2
利用GPS载波相位三差观测量进行动态定位(或精密导航),就必须研究有色噪声滤波的理论问题.根据需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的线性系统滤波公式,并证明白噪声卡尔曼滤波是有色噪声卡尔曼滤波的特例,或者说有色噪声的卡尔曼滤波是白噪声卡尔曼滤波的推广. 相似文献
5.
我国的北斗系统（BDS）是目前唯一全系统卫星播发三频信号并能提供区域成熟导航定位服务的卫星定位系统。相比双频信号,利用三频信号有望获得更好的导航定位结果。本文基于实测BDS三频数据,主要测试分析了双频消电离层组合和三频模式下的最小噪声消电离层组合的伪距差分定位性能。首先利用历元间观测值差分的方法,获取了实测BDS数据3个频点的伪距精度;其次应用最小范数法求解了三频最小噪声消电离层组合系数。理论分析结果表明,三频伪距噪声最优组合相比双频情况有所改进,但幅度不大;基于实测北斗三频数据的定位结果也显示出相同的结论,即定位精度略有提升,但幅度不大。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(5)
在动态导航定位中,目前绝大多数数据处理理论和软件都假设系统状态误差和观测模型误差为高斯白噪声。但在实际应用中,由于卫星轨道误差、大气环境等因素的干扰,使得观测误差和动力学模型误差往往不属于白噪声序列,而是具有一定时间相关或空间相关性的有色噪声。本文将有色噪声归为随机模型进行研究,采用多项式长除法将有色噪声模型展开成级数形式,再根据误差理论求取有色噪声的方差,由该方差修正有色噪声的随机模型,利用现代时间序列分析理论求出状态参数的最优估计值。为了说明该方法的正确性和有效性,用一组动态GPS实测数据进行验证,计算结果表明该方法能有效地抑制有色噪声对动态系统参数估值的影响。 相似文献
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本文面向建筑物变形监测,设计并开发了一整套可对远距离、室外成像的标志中心进行精确定位的新技术,其重点在于整像素边缘定位和数据质量控制。提出了最大梯度投影概念,以最大梯度投影替代传统梯度算子计算标志的整像素边缘,并在此基础上提出改进的边缘细化算法,同时引入曲率筛选方法,形成一整套整像素边缘定位新技术,规避室外成像环境的不确定干扰,以获取完整、准确的整像素细化边缘。在亚像素中心定位后,以统计理论为框架设计了一套数据质量控制机制,筛选并保留满足统计限值的定位结果参与最终的定位计算,有效控制了相机拍照时轻微晃动给中心定位引入的误差。在不同的自然环境、背景及摄程下进行实测,结果表明,该图像定位方法具有定位性能稳定、定位精度高、处理速度快、对成像设备要求低、对室外环境适应性强等优势。使用标配镜头的主流单反相机,200 m摄程内的标志中心定位精度在3.5 mm内,可应用于建筑物变形监测。 相似文献
8.
动态定位有色噪声影响函数--以一阶AR模型为例 总被引：17，自引：3，他引：17
动态定位的精度和可靠性除受观测偶然误差和系统误差的影响外，还受时间相依的有色噪声的影响。任何基于高斯白噪声假设而忽略实际有色噪声影响的数据处理理论和方法均不能保证估计结果的实际可靠性。基于动态数据处理的2种主要方法，即序贯平差法和Kalman滤波法，将有色噪声分为有色观测噪声和有色状态噪声分别进行讨论。结果表明，有色噪声对状态参数的影响是明显的，由影响函数所计算的结果是可靠的。 相似文献
9.
根据用GPS载波相位三差观测量进行动态定位或精密导航的需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的抗差卡尔曼滤波公式。白噪声的抗差卡尔曼滤波是有色噪声的抗差卡尔曼滤波的特例,有色噪声的抗差卡尔曼滤波为白噪声的抗差卡尔曼滤波的推广。 相似文献
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传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布，在UWB室内定位中，由于载体本身的机制等干扰，观测噪声不仅仅是白噪声，也存在有色噪声的情况，而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度，同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时，拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪；观测噪声为有色噪声时，自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。 相似文献