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大量的数值模拟表明,SVD和LSQRD在面波频散网格反演两步法中的应用效果都很好.但SVD可以用分辨矩阵、信息矩阵和协方差矩阵对解估计进行数学上客观有效的评价;而对于大型稀疏方程组的求解,LSQRD确是一种内存需求小、计算速度快以及分辨抗噪能力都较强的算法 .在现有计算机运算速度较快、内存可以扩充较大的条件下,实测数据量不很大时,应采用SVD算法进行线性反演. 相似文献
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经典Kalman滤波要求噪声是高斯白噪声,而动态GNSS定位的观测误差和状态预测误差往往是有色噪声。本文提出一种简便的有色噪声函数模型拟合滤波算法,采用前面历元的观测残差和状态残差建立有色噪声模型,削弱有色噪声对动态导航解算的影响。采用四星座GNSS接收机观测数据进行动态导航实验,结果表明,顾及有色噪声的动态导航滤波算法比未顾及有色噪声的经典Kalman滤波算法定位精度更高,三维位置精度提升9%以上。 相似文献
3.
At present, most underwater positioning algorithms improve the positioning accuracy by increasing the number of anchor nodes which resulting in the increasing energy consumption. To solve this problem, the paper proposes a localization algorithm assisted by mobile anchor node and based on region determination(LMRD), which not only improves the positioning accuracy of nodes positioning but also reduces the energy consumption. This algorithm is divided into two stages: region determination stage and location positioning stage. In the region determination stage, the target region is divided into several sub-regions by the region division strategy with the smallest overlap rate which can reduce the number of virtual anchor nodes and lock the target node to a sub-region, and then through the planning of mobile nodes to optimize the travel path, reduce the moving distance, and reduce system energy consumption. In the location positioning stage, the target node location can be calculated using the HILBERT path planning and trilateration. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the positioning accuracy when the energy consumption is reduced. 相似文献
4.
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5.
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6.
建立适用于专题地图产品检索的用户偏好推荐模型是提高专题地图质量的有效方式之一,在专题地图产品推荐场景中,存在严重的内容冷启动和评论数据稀疏问题,现有的推荐算法无法为特定类用户推荐不同特征的专题地图产品,导致用户从专题地图中获取偏好信息受到限制。因此,本文构建基于负采样的连续词袋模型和基于Word2Vec的Item2Vec相结合的用户偏好推荐方法,用于专题地图产品推荐。① 计算用户行为日志文件中交互行为数据的隐性评分,以代替专题地图推荐信息流场景中稀疏的用户评论数据;② 基于负采样的连续词袋模型提取目标专题地图的前后地图序列感知特征信息,通过控制正负样本比例为1:2,提升目标专题地图潜在评分的预测精度;③ 通过Item2Vec将带有用户行为特征信息的专题地图映射到向量空间,计算用户对专题地图的相似度矩阵,根据用户偏好程度完成推荐。在构建的专题地图评分实验数据集Thematic CMaps和4个公开验证数据集MovieLens上的测试结果表明:与LFM、Personal Rank、Content Based和SVD 4种传统推荐算法相比,本文所提方法可有效提高潜在评分的预测精度,推荐性能最高达到27.85%;与以霍夫曼采样方式的Item2Vec基础方法和YouTubeNet 2种神经网络推荐算法相比,评分预测精度有一定提高,且推荐性能不断提升,最高达到2.97%和5.78%。以经典算法奇异值分解（SVD）为例,将MovieLens-20M数据集切分后,在数据量不断增大的数据子集中,本文所用方法的评分预测精度和性能均优于SVD方法。 相似文献
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为解决地磁台站受干扰的问题，对不同干扰源进行相应特征与频谱分析发现，多噪声源干扰并无优势频段，并且相互叠加，呈现高度非线性。针对地磁观测信号易受轨道交通噪声、仪器自身噪声、高压直流噪声和行车脉冲噪声等干扰，提出一种能根据外部环境激励而自主调节滤波参数的非线性核自适应滤波算法。通过对实际受干扰地磁信号进行处理，验证核自适应滤波具有抑制台站常见地磁噪声的特性，可为地磁干扰抑制技术提供新方法。 相似文献
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刘根友 《大地测量与地球动力学》2001,21(3):26-31
利用单频GPS接收机进行实时动态差分时 ,相位观测值整周模糊度的实时确定比较困难 ;而利用伪距观测值求解位置虽不存在解算整周模糊度问题 ,但观测噪声较大。将相位和伪距联合起来处理 ,给予相位和伪距观测值不同的权 ,在一定程度上改善了法方程的病态性质 ,解算精度高于单纯的伪距差分 ,接近单纯的相位差分精度 ,同时给出了相位与伪距联合算法的数学模型和数值结果 ,并讨论了动态定位中的周跳探测方法。 相似文献
9.
为了改善PPP的定位精度和收敛速度,提出一种有效的解决思路：在非差非组合模型PPP定位的基础上,附加高精度区域电离层先验信息约束,利用美国西海岸CORS网内183个参考站的观测数据进行区域电离层建模,获取高精度电离层延迟信息;通过实验对比分析无电离层组合模型、非差非组合模型和附加电离层约束的非差非组合模型3种算法的PPP定位表现,结果表明,附加电离层约束算法具有更好的模型几何强度,相比于前两种模型,在PPP定位过程前10 min,该算法可以显著提升PPP定位的收敛速度和定位精度。 相似文献
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针对传统GNSS载波相位组合观测值选取过程中效率低、工作量大的问题,在对BDS三频载波相位组合观测值的波长标准、电离层延迟标准、观测噪声标准进行误差分析的基础上,以长波长、弱电离层、弱观测噪声标准作为聚类指标,采用模糊C均值聚类算法对BDS三频载波相位组合观测值进行优化分类选取,最后通过矩阵变换法和实测数据对优化组合进行整周模糊度解算,对组合模糊度方差-协方差阵以及历元间模糊度差值进行分析,证明该方法的可行性和可靠性。 相似文献
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针对超宽带（ultra wideband,UWB）传感器在到达时间差（time-difference-of-arrival, TDOA）定位模式下的定位算法存在精度低且发散的问题,提出一种简单迭代最小二乘算法。该算法具有公式简单、定位坐标收敛和定位精度高等优点,其主要思想是先将TDOA定位方程通过勾股定理转化为非标准的最小二乘形式,再结合未知变量之间的等式约束关系,将含有2个未知变量的表达式转化为仅含1个未知变量的表达式,最后采用迭代思想计算出UWB标签的收敛坐标。蒙特卡洛仿真实验结果显示,本文算法在大噪声环境下的定位精度明显优于迭代约束加权最小二乘算法。 相似文献
12.
首先研究多类卫星的轨道回归周期特性并推导相应公式,然后讨论基于观测值域的多路径消除算法,最后利用实测数据验证该算法的可行性。结果表明,采用观测值域多路径误差修正的方法,使GPS、BDS和GPS+BDS平均定位精度在北、东和高程方向分别提高42%、38%和54%。 相似文献
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BDS与GPS双系统组合定位时,每个子系统需要进行定权,不同系统间的差异性会导致定权不准确。为提升组合定位精度,本文提出一种基于抗差Helmert方差分量估计的组合定位算法（RH算法）。首先,建立Helmert方差分量后验估计模型,区分多类型、不同精度的观测值,实现系统间权值的动态分配;然后,构建基于IGGⅢ方案的改进等价权函数,调整含粗差观测量的权值,解决观测值易存在粗差导致Helmert模型收敛失真的问题;最后,通过测试实际采集的双系统观测数据,验证算法的有效性和准确性。 相似文献
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基于高度角、信噪比和伪距残差3个指标,采用K均值(Kmeans++)、迭代自组织数据分析法(ISODATA)和基于密度带有噪声的空间分类法(DBSCAN)对复杂城市观测环境下的GNSS数据进行分类,并采用伪距单点定位模型(SPP)评估不同算法的分类精度。结果表明,Kmeans++算法分类精度最优,在E、N、U 3个方向上的定位精度分别达2.56 m、3.25 m、9.73 m;相较于未采用Kmeans++算法的定位精度分别提升57.86%、47.64%、60.98%。为进一步验证算法性能,将Kmeans++算法与信噪比、高度角阈值法进行精度对比,结果表明,Kmeans++算法的平面和三维定位精度均有显著改善,分别提升24.87%、39.07%（信噪比阈值法）和41.36%、59.91%（高度角阈值法）。 相似文献
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地球表层系统是一个极其复杂的巨系统,为了更精确地表达地球表层系统各种过程的动态演进,解决数据同化系统观测误差的估计与处理已经成为地球科学领域备受关注的问题之一。在地球科学系统数值模拟中,一般采用集合数据同化来探讨地学变量预报时的各种误差。集合类卡尔曼滤波通常会由于集合数过小而带来欠采样、协方差低估、滤波发散和远距离虚假相关等问题。针对背景误差协方差被低估问题,局地分析方法（Local Analysis, LA）在一定程度上能起到抑制作用,但无法彻底解决背景误差协方差的虚假相关问题。因此,本文在集合卡尔曼滤波的算法框架下提出了一种与模糊逻辑控制算法相耦合的局地化分析方法（Fuzzy Analysis, FA）。在强非线性Lorenz-96模型中,对不同模型误差下的LA和FA方法进行了性能优劣方面的探讨,并比较分析了2种方法在集合数、观测数和观测位置、放大因子以及强迫参数变化时的同化性能。实验采用均方根误差作为算法评判依据,同时用功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）更直接地对2种算法性能优劣作出了评价。结果表明：在完美模型下,FA相对于LA降低了17.5%的均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）;随着模型误差增大,RMSE减小的百分比和减小幅度都在降低;在严重模型误差下,FA降低了8.6%的RMSE。总体而言,新算法FA的有效性和鲁棒性都得到了验证,并且在EnKF同化基础下有效改进了传统的局地化分析方案,优化了观测误差处理,为今后的数据同化研究提供了一个较为全面的观测误差研究平台。 相似文献
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在非等间距GM(1,1)模型中,系数矩阵中有无误差的常数项和有误差的随机项,并且系数矩阵与观测向量误差同源,即系数矩阵与观测向量中有相同的元素存在,这些相同元素应该有相同的改正数,为此本文推导了一种适合非等间距GM(1,1)模型求解的总体最小二乘算法。同时,考虑到非等间距GM(1,1)模型中存在病态问题时影响总体最小二乘计算结果的稳定性,提出对系数矩阵常数列乘以某一常数的方法,以改善病态问题。 相似文献
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在三维地质建模中,由于地质剖面与医学CT有本质上的相似性,因此,轮廓线的三维表面重建技术有广泛的应用。目前,较为成熟的算法并没有考虑地质数据的特殊性,由于地质体形态复杂多变,地质剖面稀疏、数据来源多样等特点,将普适的算法应用到地质建模中,只是解决了重建曲面的合理性,并没有关注曲面的几何质量,导致曲面无法达到地质建模对于模型质量的要求。本文针对地质数据的特点,提出了一种新的轮廓线表面重构方法。在不改变轮廓线连接的合理性与正确性的情况下,通过生成过渡剖面轮廓线,克服传统方法生成曲面过于粗糙的缺点,以提高建模质量。在Creatar三维地质基础平台上,对多种情况的剖面数据实验结果表明,在数据稀疏的情况下达到了良好的建模效果。该方法的扩展模型满足了地质剖面轮廓线建模中复杂地质情况,以及交叉剖面数据的曲面重建,且算法复杂度低,实现简单,有较强的实用性。 相似文献
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Ocean underwater exploration is a part of oceanography that investigates the physical and biological conditions for scientific and commercial purposes. And video technology plays an important role and is extensively applied for underwater environment observation. Different from the conventional methods, video technology explores the underwater ecosystem continuously and non-invasively. However, due to the scattering and attenuation of light transport in the water, complex noise distribution and lowlight condition cause challenges for underwater video applications including object detection and recognition. In this paper, we propose a new deep encoding-decoding convolutional architecture for underwater object recognition. It uses the deep encoding-decoding network for extracting the discriminative features from the noisy low-light underwater images. To create the deconvolutional layers for classification, we apply the deconvolution kernel with a matched feature map, instead of full connection, to solve the problem of dimension disaster and low accuracy. Moreover, we introduce data augmentation and transfer learning technologies to solve the problem of data starvation. For experiments, we investigated the public datasets with our proposed method and the state-of-the-art methods. The results show that our work achieves significant accuracy. This work provides new underwater technologies applied for ocean exploration. 相似文献
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提出一种基于选权迭代的TLS算法,通过IGG I函数进行定权,降低含粗差观测值的权值,在进行三维坐标转换时能有效地处理观测值粗差。实例证明,该算法可以获取更高精度的三维坐标转换参数。 相似文献