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采用基于小波分析提取信号趋势项的方法,对实测三浮陀螺漂移数据的趋势项加以提取,并对其残差进行建模。在建立了时序模型的基础上进行卡尔曼滤波器设计,对三浮陀螺的随机漂移数据进行卡尔曼滤波,结果表明,滤波方法有效地抑制了陀螺的随机误差。 相似文献
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为了有效抑制激光陀螺的随机漂移,提高其惯导精度,提出了一种联合经验模态分解(EMD)和核主成分分析(KPCA)的陀螺信号消噪方法。该方法利用EMD将陀螺信号分解为一组内蕴模态函数(IMF),基于EMD噪声能量分布模型,近似估算各层IMF中的噪声能量;然后利用KPCA分解各层IMF,根据噪声能量自适应地选择应保留的主成分分量,以剔除各层IMF中的噪声实现陀螺信号的消噪。通过实验将该方法与小波去噪算法进行对比,利用交叠式Allan方差和经、纬度误差分析不同方法对陀螺信号的消噪效果。实验结果表明,相比经典的小波消噪方法,本文方法的消噪效果有一定程度的提高,可以更有效地抑制陀螺信号的随机漂移。 相似文献
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基于经验模分解的陀螺信号消噪 总被引：2，自引：0，他引：2
陀螺随机漂移是影响惯性导航精度的重要因素。小波消噪方法对异常噪声效果不明显,且对小波基和分解尺度等因素依赖性较强。提出陀螺信号经验模分解(EMD)消噪方法,将信号进行经验模分解得到一个本征模态函数(IMF)组,先基于2sigma准则处理异常噪声IMF分量,再利用相关系数确定高频噪声IMF分量个数,将噪声分量去除以实现陀螺信号消噪。详细对比小波方法与EMD方法,利用交叠式Allan方差分析两者的消噪效果,通过惯导算例进一步验证EMD方法的实效性。结果表明,相比小波方法,EMD消噪法能剔除异常噪声,可以更有效地抑制陀螺漂移。 相似文献
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陀螺随机漂移是影响惯性导航和组合导航精度的重要因素。为了有效辨识出光纤陀螺随机漂移噪声的参数,采用了自相关函数、功率谱密度和Allan方差对实测陀螺数据进行分析。实验结果表明:自相关函数、功率谱密度和Allan方差都能有效辨识出陀螺输出信号中的角度随机游走噪声,只有Allan方差能辨识出其中的角速率随机游走噪声。Allan方差可以为光纤陀螺随机漂移建模提供参考。 相似文献
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关于陀螺经纬仪定向中漂移问题的研究 总被引：3，自引：0，他引：3
本文根据五种陀螺经纬仪（GAK-Ⅰ、TDJ-Ⅱ、DJ_8-T_(60)、GI-Ci、TK-4）的试验数据，研究了陀螺摆动中值的漂移问题。通过对漂移曲线的分析和用均方连差检验系统漂移是否显著，找出了陀螺仪漂移的一些规律。通过预先悬挂陀螺试验，提出了减弱和消除漂移影响的措施。最后对产生漂移的原因作了重点分析，认为漂移是陀螺仪内部特性受操作及温度影响随时间变化引起的。运用欧拉方程导出了手动跟踪脉冲力矩、悬挂带零位变化、电源频率变化、陀螺重心与中心不位于同一铅垂线上，以及放下陀螺初动量等因素影响的漂移量，因而从理论与实践的结合上解释了陀螺漂移现象。 相似文献
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在捷联寻北仪中,陀螺漂移是导致寻北精度下降的主要原因.在小波阚值消噪的基础上,提出了利用抗差估计提高光纤陀螺寻北仪的寻北精度,并给出了陀螺信号的抗差解式.首先对陀螺输出信号进行频谱分析,确定多分辨分析的尺度,对不同尺度的高频系数采取相应的处理措施;然后将抗差估计应用于陀螺数据的处理,采用高崩溃污染率的初值辅以IGGⅢ方案迭代解算的混合算法.计算结果表明,该方法能够有效地抵制异常扰动的影响,提高寻北精(密)度. 相似文献
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本文根据五种陀螺仪(GA K—Ⅰ、TDJ—Ⅱ、DJ_6—T_(60)、GI—C1、TK—4)的试验数据,研究了陀螺摆动中值的漂移问题。通过对漂移曲线的分析和用均方连差检验系统漂移是否显著,找出了陀螺仪漂移的一些规律。通过予先悬挂陀螺试验,提出了减弱和消除漂移影响的措施。最后对产生漂移的原因进行了分析,认为漂移是陀螺仪内部特性受操作及温度影响随时间变化引起的。运用欧拉方程导出了手动跟踪脉冲力矩、悬挂带零位变化、电源频率变化、陀螺中心与重心不位于同一铅垂线上,以及放下陀螺初动量等因素影响的漂移量,从理论与实践的结合上解释了漂移现象。 相似文献
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磁悬浮陀螺全站仪定向系统中转子电流数据的噪声是影响仪器定向精度的重要因素之一.文章经统计分析知转子电流信号为非平稳信号,对其进行对比分析,确定选取特定的阈值和小波基函数对转子电流信号进行小波阈值去噪.借助信噪比、均方根误差和平滑度多类评价指标的变化特征随小波分解层数增加而收敛的特性,来确定最佳分解层数.实验结果表明:此种方法实现了转子电流有效信号和环境噪声信号的有效分离,剔除了不同观测环境条件下转子电流观测数据的噪声,提高仪器的定向精度. 相似文献
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用陀螺经纬仪定向，采用跟踪逆转点法测定真北方向，其舒勒平均值相对于稳定平均值将产生漂移，这种漂移对所测定的子午线方向值带来误差影响。本文对几种陀螺经纬仪的跟踪观测实验数据进行分析，找出了每台仪器均 相似文献
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Big data analytics: six techniques 总被引：1，自引：0，他引：1
Hong Shu 《地球空间信息科学学报》2016,19(2):119-128
AbstractBig data have 4V characteristics of volume, variety, velocity, and veracity, which authentically calls for big data analytics. However, what are the dominant characteristics of big data analysis? Here, the analytics is related to the entire methodology rather than the individual specific analysis. In this paper, six techniques concerning big data analytics are proposed, which include: (1) Ensemble analysis related to a large volume of data, (2) Association analysis related to unknown data sampling, (3) High-dimensional analysis related to a variety of data, (4) Deep analysis related to the veracity of data, (5) Precision analysis related to the veracity of data, and (6) Divide-and-conquer analysis related to the velocity of data. The essential of big data analytics is the structural analysis of big data in an optimal criterion of physics, computation, and human cognition. Fundamentally, two theoretical challenges, ie the violation of independent and identical distribution, and the extension of general set-theory, are posed. In particular, we have illustrated three kinds of association in geographical big data, ie geometrical associations in space and time, spatiotemporal correlations in statistics, and space-time relations in semantics. Furthermore, we have illustrated three kinds of spatiotemporal data analysis, ie measurement (observation) adjustment of geometrical quantities, human spatial behavior analysis with trajectories, data assimilation of physical models and various observations, from which spatiotemporal big data analysis may be largely derived. 相似文献
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依据《测绘科学》2000-2004年发表的论文进行引文统计。论文从引文数量、类型、语种、年代分布、普赖斯指数及自引等7个方面予以分析,并对该刊的学术影响力和办刊风格进行了评价。期刊的引文具有很高的情报评价价值,这种价值通过引文分析得到了全面的体现。有学者[5]曾研究出这样的结论,无论采用哪种方法来评价期刊,其结果与引文分析的结果具有很强的相关性。 相似文献
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Using degree distribution to assess network vulnerability represents a promising direction of network analysis.However,the traditional degree distribution model is inadequate for analyzing the vulnerability of spatial networks because it does not take into consideration the geographical aspects of spatial networks.This paper proposes a spatially weighted degree model in which both the functional class and the length of network links are considered to be important factors for determining the node degrees of spatial networks.A weight coefficient is used in this new model to account for the contribution of each factor to the node degree.The proposed model is compared with the traditional degree model and an accessibility-based vulnerability model in the vulnerabil-ity analysis of a highway network.Experiment results indicate that,although node degrees of spatial networks derived from the tra-ditional degree model follow a random distribution,node degrees determined by the spatially weighted model exhibit a scale-free distribution,which is a common characteristic of robust networks.Compared to the accessibility-based model,the proposed model has similar performance in identifying critical nodes but with higher computational efficiency and better ability to reveal the overall vulnerability of a spatial network. 相似文献
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随着科技的迅速发展,地理空间数据已经成为人们日常生活中的一部分,城市POI数据则是涵盖城市公共基础设施属性信息与位置信息的大型地理空间数据。针对现阶段对城市POI数据利用程度不充分的问题,本文运用密度分析、热点分析以及服务范围分析等方法研究大连金普新区城市POI数据的空间分布特征。结果表明:大连金普新区城市POI数据呈现"二区八带多点"的分布格局,金石滩街道、中长街道、先进街道以及大李家街道医疗、教育、娱乐设施较为完善,且远离工厂,比较宜居。本研究可为市民生活、工作、学习、娱乐提供参考,也可为城市发展、管理维护提供服务。 相似文献
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设施POI(point of interest)在城市地理空间中往往聚集分布,呈现热点特征。对该类POI分布热点的分析大多采用基于欧氏距离的空间密度估计,忽略了城市空间通达、连接是沿着街道路径的事实,从而很难准确、客观地反映城市功能的热点布局。本研究针对该缺陷,利用基于网络路径距离的核密度计算方法确定热点的区域密度,并提出了一种简单、高效的网络分析算法。该算法扩展二维栅格膨胀操作,以一维形态算子的连续扩展计算POI在网络单元上的密度值,通过评价试验表明,该算法比现有算法具有更好的性能和可扩展性。通过实际POI数据分析发现,考虑街道网络约束的热点范围可凸显设施功能沿交通网络布局的空间特征,为区域规划、导航以及地理信息查询等应用提供有价值的空间知识与信息服务。 相似文献
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