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171.
北斗卫星系统(BDS)能全星座播发三频信号,可通过线性组合构成不同虚拟观测量,有利于模糊度解算等,文中采用北斗三频中长基线实测数据进行差分定位,首先使用宽巷模糊度和电离层无关组合进行B3频段窄巷模糊度解算,在此基础上提出利用相邻历元B3频段窄巷模糊度构建卡尔曼滤波新息向量,通过新息向量内积RMS值很容易分析出窄巷模糊度的误差对滤波性能的影响,并结合滤波发散条件进行相关卫星历元挑选,实验最终得到中长基线厘米级定位精度并有效缩短首次收敛时间和提高固定率,对促进北斗高精度定位有着现实意义。 相似文献
172.
利用第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)提供的5个气候模式,并结合基于地面气象站的CN05.1气象资料,评估了CMIP6模式对黄河上游地区1961—2014年气温变化的模拟能力。基于7个共享社会经济路径及代表性浓度路径(SSP-RCP)组合情景,结合多模式集合平均预估了2015—2100年黄河上游地区年均气温和季平均气温的时空变化规律。结果表明:多模式集合平均能较好地模拟黄河上游地区历史平均气温的空间分布格局与年变化。7个未来情景一致表明,2015—2100年黄河上游地区年平均气温呈现波动上升趋势[0.03~0.82 ℃?(10a)-1]。其中,低辐射强迫情景下(SSP1-1.9、SSP1-2.6及SSP4-3.4)气温先呈现增加趋势,21世纪中期到达增幅峰值,之后增温呈现放缓趋势;而中、高辐射强迫情景下(SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP4-6.0及SSP5-8.5)气温表现为持续上升态势。空间上,未来气温增幅显著的区域位于黄河上游西部地区;时间上,呈现夏季增温快,春季增温慢。四季增温的空间分布呈现出一致特征,表现为西部增温强于东部,北部增温强于南部。研究结果可为黄河流域水资源管理及气候变化的适应性研究提供科学依据。 相似文献
173.
WiFi-PDR室内组合定位的无迹卡尔曼滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对当前室内定位的应用需求和亟待解决的关键问题,结合城市室内环境下广泛存在的WiFi无线信号以及智能手机传感器信息,提出了一种WiFi无线信号联合行人航迹推算(PDR)的室内定位方法。该方法采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对WiFi和PDR定位信息进行融合处理,有效克服了WiFi单点定位精度低和PDR存在累计误差的问题。针对融合算法中WiFi指纹匹配计算量大的问题,用k-means聚类算法对WiFi指纹库进行聚类处理,降低了指纹匹配算法的计算量,提高了算法的实时性。通过在华为P6-U06智能手机平台上实际测试,在时间效率上经过聚类处理后系统定位耗时有很大程度的改善,平均降幅为51%,其中最大降幅达到64%,最小的也达到了36%;在定位精度上,当室内人员为行走状态时WiFi定位平均误差为7.76m,PDR定位平均误差为4.57m,UKF滤波融合后平均定位误差下降到1.24m。 相似文献
174.
175.
176.
研究了静止条件下零角度修正在GNSS/INS组合导航中的应用。分析了静止条件下载体航向角解算漂移的原因,给出零角度修正的具体表达式。通过更改卡尔曼滤波量测方程的方法实现航向角误差修正,并用实测数据进行实验验证。结果表明,在静止条件下单独使用零角度修正可以提高载体的航向角精度,并利于垂向陀螺零偏的估计;在零角度修正基础上结合零速修正技术,航向角精度可以进一步改善。 相似文献
177.
在组合导航中常采用联合滤波器进行多源传感器的信息融合,其中信息分配系数的取值直接影响着联合滤波器的性能。在详细分析子滤波器状态变量估计协方差阵特点的基础上,文中提出了采用两组信息分配系数的自适应联合滤波模型,并将设计的自适应联合滤波模型应用于车载GPS/DR组合导航中。仿真实验表明,导航的位置精度提高约为40%;速度精度提高约为10%。同时也提高了组合系统的容错性和可靠性。 相似文献
178.
无味卡尔曼滤波(UKF)是一种通过采样来近似非线性分布,从而对非线性问题进行次优估计的滤波方法。利用实时观测得到的重力异常以及航行区域参考重力异常图,可以建立基于重力异常的UKF滤波匹配导航算法,以此校正惯性导航系统的漂移误差。针对选取与UT变换相同权系数来求取预测观测值而可能导致求得的预测观测值为伪观测值的问题,提出了利用关联概率密度函数对采样观测值进行加权的重力异常UKF滤波匹配导航算法。通过对某实验区域的实验进行计算分析,结果表明,基于关联概率密度加权重力异常UKF滤波算法能够克服传统加权预测观测值带来伪观测信息的问题,将惯性导航系统经纬向漂移误差降低至1.1 n mile以内,均优干传统加权算法和纯惯性导航系统的定位精度。 相似文献
179.
2015年8月23—24日期间台风天鹅引发华东中部沿海地区出现暴雨或大暴雨天气。基于欧洲中期天气预报中心的集合预报分析导致此次远距离暴雨预报不确定的关键原因,并利用集合敏感性分析方法研究影响此次暴雨过程的主要天气系统的敏感区域,此外对暴雨发生发展的热动力机制展开探讨,主要结论包括:集合预报对此次台风天鹅引起的远距离暴雨的可预报性明显偏低,仅在暴雨发生前24 h才做出较大调整。在不同起报时次下,当台风路径的系统性偏差最小时,台风降水集合预报也最接近实况,但是进一步的分析表明,台风路径误差与降水量级之间的对应关系并不确定。不同雨量成员组间中低层环流场的对比分析表明:高空槽的预报差异是集合预报不确定的主要原因,高空槽东移加深有利于增加暴雨区的斜压不稳定,也有利于增强对流层低层的水汽输送急流带。500 hPa高度场的敏感性分析表明无论是初始场还是预报场,暴雨区平均降雨量均与高空槽的东移和加深显著相关,且随着预报时次的临近,显著相关区域向低槽下游明显扩大。此外还发现高空槽的东移有利于增强(减弱)暴雨区左(右)侧低层冷空气的强度,使得台风右侧更多暖湿气流向暴雨区输送。 相似文献
180.
数值模式直接输出和经模式后处理得到的预报误差比较,是延伸期逐日要素预报应用基础。针对中国2 583个站点在2020年春季11~30天的日最高温度预报,根据欧洲数值中心的集合预报输出,首先,使用BP-SM(Back-Propagation - Self memory)法和回归法,进行确定性预报订正效果比较;结果表明BP-SM法和回归法都明显降低了预报绝对误差;在11~14天预报中,BP-SM法得到的平均绝对误差为3.3~3.6 ℃,预报准确率超过35%,订正效果更优。其次,基于模式直接输出和BP-SM法获得的概率预报,使用CRPSS (continuous ranked probability skill score)进行了可预报性分析。结果表明,在地形复杂地区,经过订正,预报准确率明显改善。对于延伸期逐日要素预报,合理的模式后处理方法是降低预报误差和提高预报能力的重要环节。 相似文献