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81.
针对差分全球定位系统(DGPS)模糊度解算过程中效率低,搜索慢的问题,对鸡群优化算法(CSO)进行适应性改进,并将改进后的鸡群优化算法(ICSO)应用到整周模糊度的快速解算中,利用卡尔曼滤波求出双差模糊度的浮点解和协方差矩阵,采用Lenstra-Lenstra-Lovasz (LLL)降相关算法对模糊度的浮点解和方差协方差矩阵进行降相关处理,以降低模糊度各分量之间的相关性,在基线长度固定的情况下,利用ICSO搜索整周模糊度的最优解. 采用经典算例进行仿真,仿真结果表明,与已有文献相比在整周模糊度的解算过程中改进的鸡群优化算法能有效提高搜索速度和求解成功率. 相似文献
82.
针对北斗B1C信号在低载噪比情况下跟踪精度低的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的北斗B1C信号数据/导频联合跟踪方法.通过构建数据/导频双通道联合跟踪模型,增加对B1C信号利用率,并在联合跟踪模型的基础上引入扩展卡尔曼滤波器,削弱传统跟踪环路中鉴别器和环路滤波器带来的跟踪误差,进一步提高跟踪环路对低载噪比信号的跟踪性能.仿真结果验证:在低载噪比情况下,相比于传统单导频通道跟踪、单导频扩展卡尔曼跟踪和联合跟踪,该方法可以有效提高跟踪精度. 相似文献
83.
CMIP5模式对南海SST的模拟和预估 总被引：3，自引：1，他引：3
分析了32个CMIP5模式对南海历史海表温度(SST)的模拟能力和不同排放情景下未来SST变化的预估。通过检验各气候模式对南海历史SST增温趋势和均方差的模拟,发现大部分模式都能较好地模拟出南海20世纪历史SST的基本特征和变化规律,但也有部分模式的模拟存在较大偏差。尽管这些模拟偏差较大的模式对SST多模式集合平均的影响不大,但会增加未来情景预估的不确定性。剔除15个模式后,分析了南海SST在RCP26、RCP45和RCP85三种排放情景下的变化趋势,发现在未来百年呈明显的增温趋势,多模式集合平均的增温趋势分别为0.42、1.50和3.30℃/(100a)。这些增温趋势在空间上变化不大,但随时间并不是均匀变化的。在前两种排放情景下,21世纪前期的增温趋势明显强于后期,而在RCP85情景下,21世纪后期的增温趋势强于前期。 相似文献
84.
85.
基于罗经/DVL/水声定位系统的水下组合导航方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于罗经/DVL航位推算系统位置误差积累的问题,研究基于罗经/DVL/水声定位系统的水下运载体组合导航定位方法,设计了组合导航方案,建立了基于航位推算系统的误差方程,在此基础上引入水声定位系统的位置量测信息,设计了卡尔曼滤波器,实现了罗经/DVL/水声定位系统的信息融合。最后对研究的方法进行了计算机仿真和半物理仿真实验。实验结果表明,该方法抑制了航位推算系统位置误差发散,且减小了水声定位数据波动幅度,实现了水下运载体的高精度导航定位。 相似文献
86.
87.
敏感区诊断是适应性观测的关键问题,集合变换卡尔曼方法(EnsembleTransformKalmanFilter,ETKF)是目前主要的诊断方法之一。将集合变换卡尔曼方法应用于海洋环境适应性观测,根据ROMS海洋模式数据构建海表温度集合预报,以黑潮流域宫古海峡附近海域为验证区进行敏感区诊断计算,分析不同间隔时间条件下敏感区分布情况,结合模拟系统观测试验验证在敏感区进行适应性观测对预报质量的提升效果。结果表明,在诊断所得敏感区内添加观测能够提升预报质量;随时间间隔增大,敏感区向上游区域平移且预报质量提升效果减小;与在验证区整体添加观测相比,敏感区观测对预报质量提升效果基本相同并且观测成本明显减少。 相似文献
88.
在无气象数据的条件下,提出一种基于集合经验模态分解（EEMD）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）的对流层延迟（ZTD）预报新方法,并分别选取长春、上海、乌鲁木齐3个地区4个季节的ZTD数据进行预测分析。结果表明,基于EEMD-SARIMA的ZTD改正预报模型能够满足不同地区、不同季节下的ZTD估计需求,是一种高精度的ZTD预报方法。 相似文献
89.
介绍捷联式航空重力矢量测量的基本原理,利用波数相关滤波（WCF）、比力线性校正的方法对重力扰动的水平和垂向分量进行误差补偿,评定内符合精度。对国产捷联式航空重力矢量仪的某次试验数据进行处理,以验证和评估航空重力矢量仪的性能。结果表明,在半波长分辨率为7.5 km时,6条重复测线的重力扰动水平分量经波数相关滤波处理后,东、北向分量的平均内符合精度分别从9.77 mGal、9.18 mGal提高到5.95 mGal、3.83 mGal;对比力的垂向分量线性校正后,将解算的重力扰动垂向分量再用WCF方法处理,其平均内符合精度从1.27 mGal提高到0.59 mGal。 相似文献
90.
张宏欣 《数字海洋与水下攻防》2018,1(1):57-62
针对非协作磁性目标定位中初始条件难以确定的问题,提出一种基于静态多模型滤波思想的自适应跟踪方法。 首先对磁场观测模型进行分析,设计了一种磁性目标初始参数估算方法,通过该方法得到不同假设条件下的磁性目标状态初值及其误差矩阵,在此基础上起始多个扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF) 进行求解,根据各个滤波器的求解结果利用最大似然准则选取最佳解作为当前时刻估计结果。 通过仿真实验验证了方法的有效性,结果表明,方法可在目标源及位置等先验信息完全未知条件下准确估计出真实目标状态,对磁性目标实际应用具有参考价值。 相似文献