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511.
谢俊峰  刘仁 《测绘学报》2021,50(9):1240-1250
星载激光测距精度是影响激光测高仪几何检校与处理精度的主要来源之一.针对由全波形星载激光模拟信号经数字化处理后的量化误差带来的激光测距提取精度不高、稳定性低的问题,本文提出一种全波形星载激光测距误差抑制的滑动窗口高斯拟合算法.该方法利用滑动窗口剔除波峰附近似噪声点,并基于高斯曲线拟合优化波形峰值,从而精化激光测距值.然后以高分七号国产星载激光测高仪为试验对象,利用冰面、内陆湖面和平坦陆地地表进行激光高程相对和绝对精度对比验证.结果表明,相对于一般峰值方法,本文算法使得激光测距精度提升了7.5 cm;基于本文方法提取的测距值,计算的激光高程相对精度提升4.2 cm;利用机载LiDAR点云数据验证,高程绝对精度提升了4.5 cm;充分说明本文方法可作为有效减少星载激光测距随机误差的一种方法,为高分七号卫星亚米级高程测量精度处理提供了不可或缺的基础.  相似文献   
512.
在室内环境中接收机与标签之间的距离会受到随机误差的影响,针对超宽带系统的定位特性,结合Chan算法和序贯平差算法的优势,本文提出了Chan序贯平差(Chan-SA)组合算法,以削弱测距随机误差的影响。首先,通过Chan算法两次加权最小二乘获得标签的三维坐标;然后,将此坐标作为初始值代入序贯平差算法中,利用序贯平差算法对后续数据进行迭代得出最优解。仿真数据和实地测量数据的解算结果表明:与Chan算法、粒子滤波算法和序贯平差算法比较,静态场景中Chan-SA算法定位精度分别提高50.14%、35.29%和41.91%,同时在动态场景内也证明了本文算法的适用性。因此,Chan-SA可以提高超宽带系统的定位精度和稳健性。  相似文献   
513.
现有RSSI测距中的路径损耗模型多依赖于经验模型,其环境适应能力较差。温度变化是影响RSSI观测的主要因素之一,进而影响RSSI测距精度。因此,构建包括温度改正项的信号传播路径损耗模型是温变环境下提高RSSI测距精度的关键。本文基于对数距离路径损耗模型,分析了将路径损耗指数视为温度函数和RSSI直接温度改正的两种温度改正建模方法,并提出了3种具体的RSSI测距温度改正模型。利用温变试验的RSSI实测数据,分析了RSSI随温度变化的特性,建立了RSSI测距温度改正模型。结果表明,RSSI测距温度改正的多项式改正项和混合改正项所建立的模型均具有较高的测距改正精度;但随着节点间距的增大,建模的误差也随之增大。  相似文献   
514.
针对北斗三号 (BDS-3)正式开通后的空间信号精度情况,选取2020-08-01—2021-07-31共 1 a的混合广播星历数据,以德国波茨坦地学研究中心(GFZ)和武汉大学国际GNSS服务(IGS)数据中心(WHU)提供的精密星历为参考分别从轨道精度、钟差精度和空间信号测距误差(SISRE)来进行BDS-3的空间信号精度评估. 结果表明:BDS-3的轨道精度在径向(R)、切向(A)、法向(C)三个方向上分别优于0.100 m、0.405 m、0.547 m,钟差精度优于1.926 ns,仅受轨道影响的SISRE (orb)为0.134 m,SISRE为0.612 m. 地球静止轨道(GEO)卫星的SISRE为1.137 m,倾斜地球同步轨道(IGSO)卫星和中圆地球轨道(MEO)卫星的SISRE相比GEO卫星分别减少36.3%、51.3%.   相似文献   
515.
天线、射频前端等模拟器件的非理想通道特性会导致全球卫星导航系统(GNSS)接收机内产生测距偏差,现阶段由传统的抗干扰算法导致的测距偏差已成为高精度测距接收机实现其精度提升的主要障碍. 通过理论推导证明在通道特性理想时,由于抗干扰滤波器系数在迭代下的时变特性以及干扰自相关值的不确定性,仍然会导致相关函数的非对称性;在实际通道特性下,基于单天线的传统时域抗干扰算法会导致原本不对称的相关峰畸变程度进一步恶化,并证明了在实际通道特性下,原本不对称的相关峰畸变程度恶化,是由于传统的抗干扰算法在迭代的过程中产生的不同时刻相关函数的叠加效应导致的.   相似文献   
516.
在室内复杂环境下,超宽带(UWB)测距误差难以通过常规方法进行有效补偿,严重制约了其定位精度.在分析室内环境下UWB测距误差分布特点的基础上,设计了两种不同结构的BP神经网络误差改正模型.模型BP1输入单个标签与4个基站的测距值,输出对应的4个测距误差;模型BP2输入一对标签、基站的三维坐标,输出对应的一个测距误差.以...  相似文献   
517.
针对室内定位过程中超宽带(UWB)信号容易受到非视距(NLOS)环境的影响从而降低定位的精度和稳定性的问题,该文提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)和自主完好性监测(RAIM)的误差识别算法,通过粒子群优化(PSO)算法对支持向量机(SVM)模型参数进行优化,将优化后的支持向量机模型用于UWB NLOS信号的识别,并利用自主完好性监测算法将异常的UWB测距值剔除。实验结果表明,该文算法能够对NLOS信号进行准确的识别,并有效提升了NLOS环境下UWB定位的精度及稳定性,平面定位误差可控制在0.26 m以内,东、北方向的均方根误差分别为0.09、0.11 m。  相似文献   
518.
深弹精确自导受测向测距精度影响,为探究自导全过程算法,采用波束域相关处理方法,开展深弹自导过程中自导算法的测向测距性能研究.首先,对方法的可行性进行分析,确定噪声背景下有效混响抑制方法.进而,假设深弹运动态势和弹目的初始位置,根据几何态势推算出运动过程中的弹目位置和目标俯仰角,并加入随机误差模拟弹体旋转.最后,仿真计算...  相似文献   
519.
针对传统的指纹定位与测距定位混合需要提前确定两者权重的问题,该文提出了一种新的动态加权混合定位方法。该方法利用Wi-Fi精细时间测量(FTM)协议同时返回接收信号强度(RSS)与测距数据的条件,在分析指纹定位与测距定位原理的基础上,分别对两种定位方法生成的定位结果动态确定权值,最后根据间接平差原理对两种定位结果进行融合,得到最终定位结果。在相同的实验条件下,该文所提的动态加权混合定位方法的平均定位误差(ME)为1.42 m,均方根误差(RMSE)为1.85 m,与指纹定位、测距定位和确定性加权混合定位方法相比,ME分别减小了27.6%、18.4%和21.9%,RMSE分别减小了37.3%、15.5%和15.5%。实验结果表明:与指纹定位、测距定位单种定位方法和确定性加权混合定位方法相比,该文提出的动态加权混合定位方法可以提高定位结果的精度和稳定性。  相似文献   
520.
针对超宽带(ultra wide band,UWB)定位中影响定位精度的非视距(non line of sight,NLoS)传播误差问题,提出了一种基于Kalman滤波的NLoS误差二次消除方法.该方法利用NLoS误差与测量误差之间的相互独立性,借助Kalman滤波将NLoS误差从总误差中单独分离出来,对其进行实时估计,并将该NLoS误差估计值作为NLoS误差辨别及测距值修正的依据.通过Kalman滤波对到达时间(time of arrival, TOA)测距值进行二次估计、鉴别及修正以提高TOA测距精度,从而实现室内复杂环境下的UWB精准实时定位.仿真实验结果表明:该方法不仅能够对NLoS误差实现良好的跟踪估计,对视距(line of sight, LoS)/NLoS环境转变也具有较强的灵敏感知能力,同时NLoS误差测距值在应用该方法后的定位性能逼近于LoS环境下的理想状态.  相似文献   
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