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波形分解是机载激光雷达全波形数据处理的重要基础工作,通过求解波形函数模型的参数,将波形数据利用具体的函数模型拟合出来,实现对全波形及其中各个子波形函数表达。LM(Levenberg-Marquardt)算法及其改进的算法是波形分解中对参数进行拟合求解的常用方法。针对LM算法在参数拟合计算的过程中存在大量迭代和矩阵运算,提出了基于线程块组和线程两级并行粒度的并行计算方案。将串行多次循环迭代求解参数改为单次并行计算取最佳值实现对参数的选择,将矩阵运算进行线程块的协同并行计算,实现了LM算法在通用计算图形处理器上的并行计算。实验证明,在规定阈值条件下,并行LM降低了算法的迭代次数,提高了波形分解LM算法的计算效率,为提高波形分解的处理效率提供了研究思路。 相似文献
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针对部分变量误差（partial EIV）模型的加权整体最小二乘（weighted total least squares,WTLS）估值的计算需要多次迭代且效率低下的情况,根据加权LS（least square）原理,通过改进目标函数,并运用矩阵微分运算以及矩阵反演变换,提出了一种计算partial EIV模型WTLS估值的新算法。算例计算结果表明,新算法具有迭代次数少、计算效率高等优点。 相似文献
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利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位，而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施，因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题，本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法，并开发了地磁室内导航系统，以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型，建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内，产生的平均定位误差为1.13 m，最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%；与单一地磁指纹匹配算法相比，定位精度提高了57%。试验证明，本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。 相似文献
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针对狭长空间无人车辆路径规划系统，提出一种基于改进的快速搜索随机树(rapidly-exploring random trees,RRT)路径规划算法，以解决传统RRT算法随机性较大、路径缺乏安全性的问题.该算法通过加入自适应目标概率采样策略、动态步长策略对传统的RRT算法进行改进，同时考虑到实际情况中无人驾驶车辆的动力学约束，该算法加入车辆碰撞约束和路径转角约束，并针对转角约束会导致迭代次数激增的问题提出了一种限制区域内随机转向的策略，最终得到一条安全性较高的路径.采用计算机仿真对所提算法和现有算法的性能进行对比验证.所提算法在狭长空间相较于传统人工势场引导下的RRT算法迭代次数降低了33.09%，规划时间减少了6.44%，路径长度减少了0.06%，并且在简单环境和复杂障碍物环境下规划能力均有提升.所提算法规划效率更高、迭代次数更少. 相似文献
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随着计算机技术的发展，实时成像处理器技术的成熟，不但处理数据量越来越大，而且对成像质量要求也越来越高，实时成像处理中需要有自动聚焦算法。但是由于实时成像处理器的特殊结构和实时性要求，需要算法的计算量不能太大、不能太不确定。因此并不是所有的算法都适合用于实时处理。
主要介绍Map Drift算法的原理和实现步骤以及在实时成像处理器中的应用。文中对适合于实时成像处理器中应用的公式进行了推导，得到频域二次相位误差系数和相关峰位置的线性关系，并利用该关系在频域进行相位补偿，有效缩减迭代次数。利用一种插值来计算相关峰位置的方法，消除了离散化计算相关峰位置所带来的量化误差的影响，并在迭代过程中改进二次相位误差系数和相关峰位置关系的系数，对减少迭代次数，提高估计精度有一定帮助。最后给出仿真结果，验证算法的正确性。 相似文献
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考虑系数矩阵含非随机元素和不同位置含相同随机元素的结构化特征，PEIV（partial errors-in-variables）模型较一般的EIV模型更为严格。现有PEIV模型加权整体最小二乘（weighted total least squares，WTLS）估计算法需多次迭代，影响计算效率。通过利用观测值误差和系数矩阵误差的统计性质构造非线性目标函数，并以此推导了新的PEIV模型WTLS估计的计算公式，同时设计了相应的Fisher-Score算法。算例分析结果表明，相比较而言，Fisher-Score算法迭代次数较少，计算效率得到大大提升。 相似文献
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为提高SAR影像岸线自动分割的精度和效率,针对传统二进制(影像序列生成的金字塔步长底数为a=2)多尺度C-V模型对初始条件敏感、收敛速度低的问题,提出指数型(影像序列生成的底数为a≥1)多尺度影像序列生成方法,本方法将传统多尺度影像序列的生成方式的底数2量化为a≥1的任意数,并应用筛选因素进行自动地快速识别海岸线。从海岸线分割结果和所需时间方面与已有传统二进制C-V模型算法进行对比,实验表明本文算法在保证精度的条件下单次迭代逼近海岸线的计算量上小于传统即二进制多尺度C-V模型的单次迭代计算量,总迭代次数有所减少,时间效率有所提高,提高了岸线自动分割的精度和效率。 相似文献
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通过介绍光束法区域网平差的误差方程和法方程的建立,针对解算法方程的算法进行了对比分析。针对高斯牛顿法在解算非线性模型最小化中存在的问题,提出将LM算法应用于非线性模型的最小化解算,并通过算例验证了LM算法的优越性。为了提高区域网平差的效率和实用性,相对于传统LM算法解算的稠密性,提出了在LM算法中采用稀疏矩阵的方法来解算光束法区域网平差的法方程,验证了将LM算法应用于稀疏矩阵光束法区域网平差的可行性。 相似文献
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三轴磁力仪是一种常用的磁场测量工具，在地磁导航、海洋磁测、地磁勘探等领域应用较为广泛。作为一种磁场矢量测量工具，三轴磁力仪的磁测误差主要来源于三轴非正交、敏感轴灵敏度不一致及零偏误差等方面，磁力仪的标定优劣影响磁力仪的测量性能。为解决三轴磁力仪的标定问题，建立了磁力仪误差补偿模型，提出了基于正弦拟合的三轴磁力仪标定方法。将磁力仪沿平面旋转时的三轴输出数据拟合成正弦曲线，利用正弦曲线的幅值、初相角和平移量等信息计算出磁力仪的标定参数。仿真结果表明:该方法无需非线性优化过程即可实现标定参数的求解，得到的标定参数与设定值吻合度高；磁测噪声对三轴灵敏度系数及非正交角的计算结果影响较小。 相似文献
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针对影像匹配传统光束法模型的缺点,该文提出了一种基于不规则三角网(TIN)的局部面元粗差筛除算法。该算法从匹配点集出发,通过遍历TIN结点构建局部面元模型并计算坐标向量,然后根据向量的统计规则确定粗差及其限差,并完成匹配粗差筛除。基于ZY-1-02C卫星影像数据,对该算法进行了设计与实现。实验结果证明,该算法准确性、健壮性较好,具有良好的时间复杂度,可以避免传统算法的大量计算,提高遥感数字产品的自动化程度,也为误差处理理论提供了一个新方法。 相似文献
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目前行人航迹推算逐渐成为室内定位研究与应用的热点。针对利用陀螺仪推算行人航向时存在较大累积误差的问题，本文提出了一种基于智能手机传感器的行人航向解算算法。该算法根据陀螺仪输出的角速度数据与手机传感器参数计算合适的阈值，实时调节PI调节器的误差补偿系数，对预处理后加速度计和磁力计数据解算的航向角进行补偿，并与陀螺仪数据互补滤波融合，得到融合后的航向角。试验基于低成本智能手机，分别在磁场强弱环境下采集手机传感器数据，对比分析本文算法与传统互补滤波算法及九轴数据融合算法在推算行人航向时的精度。试验结果表明，在室内磁干扰较强的环境下，本文算法与传统互补滤波算法、九轴数据融合算法相比定位精度分别提升了68.4%和65.9%，平均航向误差分别减小了3.4°和1.8°，验证了本文算法有较好的抗磁干扰性能，提高了行人航向角解算的可靠性。 相似文献
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Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法，在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差，Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动，应当对状态模型误差进行实时控制。对此，引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子，利用统计量实时计算渐消因子的量值，控制状态预测协方差阵的增长，降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明，相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法，基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度，改进时间尺度的稳定度。 相似文献
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微小卫星由于平台体积、重量、能源等限制，其上搭载的姿态、位置测量设备精度不高，导致其直接对地定位误差较大。通过对某微小卫星嵩山地区的多景面阵影像进行姿态角常差检校，发现姿态角系统误差随时间线性变化的规律。为了提高定位精度，本文提出一种针对面阵的顾及姿态线性误差的偏置矩阵和二维探元指向角几何检校模型。相对于传统的姿态角常差检校模型，本文方法考虑了姿态角系统误差随时间线性变化的规律。试验结果表明，经过内外方位元素检校后，卫星的定位精度从数十千米提升到十米以内，相对于传统的常差模型，本文提出的检校模型有效地消除了姿态随时间线性变化的系统误差。 相似文献
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一种基于蓝牙室内指纹定位的贝叶斯改进算法 总被引：1，自引：0，他引：1
贝叶斯估计是重要的位置指纹定位算法，但传统的等值贝叶斯先验概率在动态定位中不适用。针对该问题，本文提出了一种基于贝叶斯指纹定位的改进算法。首先，借助陀螺仪获取的航向信息和高斯核函数模型建立概率投票算法，计算先验概率；然后，结合先验概率和信号强度计算待测点位于参考点上的后验概率；最后，选取概率最高的参考点，以概率为权重计算待测点的最或然值。以智能手机为试验对象，在规则路径试验中，改进算法的平均定位误差为1.15 m，定位误差小于2 m的概率为96.1%，不规则路径试验中，平均定位误差为0.50 m，定位误差在1 m的可信度为94.8%；并且改进算法对定位中位置跳变的现象有明显改善，具有较好的稳健性。 相似文献