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851.
本文研究了UHF-RFID(超高频-射频识别)环境下的移动目标定位问题,提出了一种结合自适应卡尔曼滤波和BVIRE(边界虚拟参考标签)的移动机器人定位方法,即B-AKF(Boundary-Adaptive Kalman Filter)定位方法.首先,利用UHF-RFID系统对移动机器人进行初始定位,其次,考虑模型和噪声统计特性不确定性,采用自适应卡尔曼滤波方法对机器人的运动状态进行预测和更新,并引入自适应因子补偿噪声方差不确定性问题.最后,搭建了基于UHF-RFID的定位实验平台,并通过实验研究表明,相比于传统的线性BVIRE和线性卡尔曼滤波方法,所提出的自适应卡尔曼滤波方法具有更高的定位精度和更强的鲁棒性能. 相似文献
852.
以中国气象局上海台风研究所整编的最佳路径数据集为依据,对2016年西北太平洋和南海热带气旋(TC)定位精度及路径、强度和登陆点预报精度进行了评定,结果表明:2016年定位总平均误差24.9 km,比2015年略偏大。主观和客观路径预报误差没有延续之前持续减小的趋势,整体预报能力比前两年略有降低。ECMWF EPS、NCEP GEFS和UKMO EPS三个集合预报系统的台风路径预报整体性能要好于其他集合预报系统。各主客观预报方法的台风强度预报性能与往年相比没有大的改进。主观方法对超强台风莎莉嘉在海南万宁的24 h登陆点预报误差均非常小,误差在15 km以下。全球模式的登陆点预报性能表现要优于区域模式。 相似文献
853.
陕甘宁三省区自然环境复杂多样,生态环境脆弱,对气候变化响应敏感。在全球气候变化背景下,植被气候生产潜力的研究对该地区农林牧业的生产布局以及生态系统管理等方面起到积极作用。本文选取陕西、甘肃以及宁夏三省区BCC-CSM2-MR模式下SSP126、 SSP245和SSP585三种路径2025-2100年气温和降水的模拟数据,运用Thornthwaite Memorial模型计算研究区未来植被气候生产潜力的变化特征及驱动机制。结果表明:2025-2100年甘肃河西走廊大部分地区保持历史时期向“暖湿型”发展的气候特点,与基准期相比,植被气候生产潜力增量分别集中在10%~40%(SSP126)、 10%~30%(SSP245)、 10%~56.1%(SSP585)。陕西省在SSP126路径下陕北地区植被气候生产潜力呈下降趋势,在SSP245和SSP585路径下全省植被气候生产潜力均呈增加趋势,且陕北地区增加趋势最强。陕西省在SSP126和SSP245路径下大部分地区相对基准期增加了5%~10%,在SSP585路径下增加了10%~20%。宁夏回族自治区在SSP126路径下气候向“暖干型”发展,全区... 相似文献
854.
为了削弱PPP参数估计中动力学模型异常对Kalman滤波解的影响,针对PPP状态向量中各类参数不符值对动力学模型异常描述特性的不同,以位置相关为条件对参数进行分类,构建分类因子自适应Kalman滤波用于PPP参数估计。选取6个IGS站点3 d的数据,使用标准Kalman滤波与构建的自适应Kalman滤波进行PPP解算分析。结果表明,相较于标准Kalman滤波,自适应Kalman滤波能通过自适应因子调节状态预测协方差,加速PPP收敛。静态模式下,平均收敛时间从28.2 min缩减到19.4 min,N、E、U方向的平均精度为1.50 cm、3.34 cm、5.55 cm,分别提高7%、14%、19%;动态模式下,构建的自适应Kalman滤波解N、E、U方向偏差的RMS值为2.7 cm、3.6 cm、6.3 cm,较标准Kalman滤波分别提高13%、28%、43%。 相似文献
855.
在自适应Kalman滤波原理的基础上,结合模糊控制理论,提出一种基于学生化残差的模糊自适应滤波算法。该方法利用滤波残差构造统计量,再依据此统计量构造模糊控制器来自适应调节Kalman滤波器的自适应因子α,达到平衡动力学模型信息与观测信息对滤波解的作用。利用算例验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
856.
神经网络辅助的GPS/INS组合导航故障检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对GPS/INS松组合导航系统观测信息无冗余,而且观测信息可能存在故障的情形,提出一种神经网络辅助的组合导航故障检测算法。该算法克服了基于模型的故障检测算法受模型误差影响的局限性;能够自动地对观测信息进行故障的检测、定位和剔除;能够基于故障检测后可靠的观测信息进一步调整动力学模型信息对导航解的贡献;能够在GPS失锁时,较好地进行导航预报。最后利用车载实测数据进行验证,结果表明该算法能够很好地从模型误差中分离出观测信息含有的故障信息,降低了故障检测算法存在的虚警率,避免故障信息对导航解的影响;且GPS失锁时,神经网络的预报输出在一定程度上能够进一步提高导航解的精度。 相似文献
857.
858.
859.
顾及纹理特征的航空影像自适应密集匹配方法 总被引:1,自引:1,他引:0
半全局匹配实质是在视差连续性假设下的离散优化方法。为克服视差断裂带影响,依赖一组参数控制视差不一致性。若参数过小,在平面内难以保证视差连续性,产生明显噪声,导致凹凸不平现象;若参数过大,将致使物体表面过于平滑,难以保留视差断裂等重要特征。为克服上述问题,本文提出了一种顾及纹理特征的自适应密集匹配方法:首先,检测影像纹理特征并定量表达纹理丰富性程度;其次,依据纹理丰富程度与视差差异存在正相关的规则知识,实现匹配参数依据纹理信息的自适应选择;最后,采用上述参数进行自适应的半全局匹配。通过ISPRS基准数据集和国产SWDC-5获取的倾斜影像进行试验分析证明,本文方法能够有效减少低纹理区域匹配噪声,同时更有效保留边缘特征。 相似文献
860.