盾构隧道点云典型要素分割     

《测绘科学技术学报》2018,(4)

针对盾构隧道点云及其几何特征构建八叉树索引,使用体素化网格降采样进行点云降采样,利用统计特征滤波器达到精简点云,继而实现典型要素自动分割。结合点云精简算法,提高了随机抽样一致性(RANSAC)算法效率,通过拟合模型的几何特征,设置合理阈值,自动分割隧道典型要素。实验结果表明,该方法可以精确地分割出相邻距离阈值较小的盾构隧道典型要素,拟合的隧道半径与设计半径误差仅为3 mm;相比传统RANSAC算法,该算法运行速度提高了17倍,实现了相邻距离阈值达1.0 cm精度的目标分割。  相似文献   

改进粒子滤波器的室内地磁匹配精度研究     

李维  黄鹤  罗德安 《测绘科学》2018,(7):109-114,120

针对粒子滤波算法在室内地磁分布的连续性变化中会发生滤波发散,加之算法中重采样步骤使该现象恶化,直接导致室内定位过程中目标丢失的问题。该文受Hausdorff距离度量法中点集匹配思想的启发,提出了一种利用初定位误差作为最大粒子匹配距离的约束思想,通过缩小匹配空间的区域范围的方法来解决传统算法的发散问题。最后实验表明,此方法解决了粒子滤波器在地磁匹配中出现的滤波发散现象,同时使得定位结果更加快速收敛。  相似文献   

一种改进扩展卡尔曼滤波算法的GPS多径抑制应用     

李基武  符强  孙希延  黄仁义  刘迎 《测绘科学》2018,(6):167-172

在用EKF算法消除微弱GPS卫星信号中的噪声,并估计出多径幅度与码相位时延的码跟踪环中,由于各种误差的存在,从而降低了环路的跟踪性能。针对这一问题,该文在EKF算法的基础上提出了一种LSEKF算法,该LSEKF算法用最小二乘估计的原理对EKF算法所用的采样观测点进行修正,构造出一组无偏、均方误差和最小与空间分布确定的新型采样观测点,用来进行后续的滤波估计。仿真结果表明,相比EKF算法,LSEKF算法拥有更高的伪码跟踪精度,而且收敛速度更快,跟踪门限也更低。  相似文献   

利用零相位Kaiser窗滤波器改善MEX多普勒数据定轨精度          下载免费PDF全文

曲春凯  李斐  杨轩  鄢建国  郝卫峰  叶茂  金炜桐  王宏 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(7):1071-1077

精密轨道确定在深空探测中至关重要,而定轨数据中的白噪声会影响定轨性能。基于零相位分析,比较了FRR（forward-filter reverse-filter reverse-output）、RRF（reverse-filter reverse-filter forward-output）和Matlab中的filtfilt这3种滤波器的优劣,设计了一种零相位Kaiser窗低通滤波器。利用火星快车号（Mars Express,MEX）的仿真数据和实测数据验证了零相位Kaiser窗低通滤波器的性能,结果发现滤除白噪声后MEX数据的定轨精度有了显著改善。双程测速数据残差均方根（root mean square,RMS）减小为原来的1/3左右,达到了0.031 mm/s;轨道位置和速度与欧空局（European Space Agency,ESA）精密轨道的差异明显变小。该滤波算法作为定轨前的数据预处理可以提高定轨精度,从而为中国火星探测器的轨道数据处理提供一定的参考。  相似文献   

一种基于加表零偏稳定性的GNSS/SINS组合导航异常探测方法          下载免费PDF全文

陶贤露  张小红  朱锋  肖佳敏 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(7):1078-1084

在地面车载组合导航中,全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）的观测值容易受地面复杂环境的干扰,导致其定位结果出现异常,严重影响GNSS/捷联惯性导航系统（strap-down inertial navigation system,SINS）组合的滤波解算。从惯导系统误差特性的角度,研究了一种基于加表零偏稳定性的组合导航异常探测新方法。该方法从加表零偏解算的异常来发现GNSS位置、速度等观测值中的粗差,并采取剔除和降权的抗差方法抵御粗差影响。通过一组车载数据的分析表明,观测粗差对加表零偏解算的影响十分显著,以此为判别条件能够准确地发现观测粗差。采用该方法后,位置误差、速度误差和姿态误差的均方根分别减小了70.8%、87.9%和77.7%,显著提高了组合导航的解算精度和鲁棒性,为组合导航数据的抗差处理提供了一种新思路。  相似文献   

自适应渐消卡尔曼滤波及其在SINS初始对准中的应用          下载免费PDF全文

郭士荦  吴苗  许江宁  李京书 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(11):1667

卡尔曼滤波常常被用于惯性导航系统初始对准算法,其使用前提是对系统状态进行建模,从而得到比较准确的系统噪声和观测噪声统计特性。在模型失配和观测噪声干扰的情况下,常规卡尔曼滤波会出现精度下降甚至发散,从而影响初始对准精度。针对这一问题,提出了一种新型渐消卡尔曼滤波算法,引入了多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,设计了基于新息向量统计特性的滤波状态χ2检验条件,使渐消因子的引入时机更加合理,算法的自适应性得到增强。将改进的卡尔曼滤波算法应用到惯性导航系统的初始对准问题中,仿真试验和实测数据试验结果表明,与常规渐消因子滤波算法相比,新算法可以有效提高滤波精度及鲁棒性。  相似文献   

中国地区集合预报产品自适应递减平均偏差订正法的改进研究     

肖瑶  史一丛  王耸  王新伟 《气象与环境学报》2019,(2):9-14

基于中国地区T213集合预报产品2 m温度预报数据,采用卡尔曼滤波类型的自适应递减平均法进行偏差订正处理,原方案在剧烈降温天气订正效果表现不理想。通过对递减平均参数w的重新构建得到改进的订正方案w(i,p)(i为站点信息,p为天气过程信息),在此基础上进一步优化对历史信息的有效提取,得到改进的方案w(i,p)相似法和w(i,p)统计法,并进行效果检验。结果表明:改进为包含空间和天气过程信息的函数w(i,p)后方案的订正效果得到不同程度的提高,其中24 h剧烈降温预报各成员预报均方根误差平均减小了0. 15℃;而进一步改进的w(i,p)统计法在当前几种剧烈降温预报中订正效果最优,其集合平均偏差与w(i,p)方案相比减小2. 54℃。  相似文献   

一次沿海局地特大暴雨的集合敏感性分析     

陈伟斌  翟舒楠  韩慎友  陈见 《气象研究与应用》2019,40(1):11-15

利用常规观测资料和EC集合预报资料,基于集合敏感性方法 ,首先分析了2018年10月21日广西沿海局地特大暴雨过程的降水影响天气系统及关键区,并进一步分析了集合预报效果,得到不同层次气压场及风场的降水敏感特征以及集合预报降水预报偏差的可能主要原因,所得结论可供预报参考。  相似文献   

基于集合预报的吉林省夏季降水多种统计量融合预报技术     

马洪波  陈长胜  杨雪艳 《吉林气象》2019,26(2)

  相似文献   

数值天气预报和气候预测的集合预报方法:思考与展望     

段晚锁  汪叶  霍振华  周菲凡 《气候与环境研究》2019,24(3):396-406

从初始误差、模式误差以及两者综合影响的角度,综述了天气、气候集合预报方法的研究进展,指出了传统方法的优势,同时也评论了这些方法的局限性,提出了对未来先进集合预报方法的一些思考,以及需要解决的挑战性问题和可能的应用。  相似文献