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71.
多传感器融合技术在低成本车辆组合导航定位系统中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
采用多传感器信息融合技术,运用位置/航向的输出校正和元件参数误差的补偿校正的方法,利用一阶马尔可夫模型建立了传感器参数的误差模型,提出了基于集中卡尔曼滤波的GPS/INU车辆组合导航算法。仿真结果表明上述方法是行之有效的。 相似文献
72.
一种车载组合导航系统的联邦滤波新算法 总被引:1,自引:1,他引:1
针对车载GPS/DR组合导航系统的特点,提出了一种新的联邦滤波算法.子滤波器由两个滤波器构成:一个是卡尔曼滤波器,另一个是Unscented卡尔曼滤波器(UKF),它们分别处理GPS子系统和DR子系统的信息.UKF是一种较新的非线性滤波方法,相对传统的非线性滤波器EKF具有更高的滤波精度和更高的计算效率.联邦滤波器的信息分配因子采用一种基于观测误差的最小均方误差形式,最佳地融合了传感器的输出信息.这种结构降低了联邦滤波器的计算难度和计算量,提高了组合导航系统的可靠性和容错性.仿真结果表明,提出算法的定位精度很高,与UKF算法的效果相当. 相似文献
73.
本文针对容错组合导航的特点,提出一种新的信息融合滤波算法,该算法既能提高系统的容错性能,使系统具有良好的实时故障检测、隔离和重构的能力,又能使系统出现故障时,重构的系统由于获得了融合的系统信息,以较高的精度工作。文中证明该算法与集中卡尔曼滤波器等效,因而是最优的。 相似文献
74.
组合导航非等间隔联合滤波 总被引:2,自引:0,他引:2
组合导航系统中各种导航设备数据更新频率的不同会导致联合滤波算法无法在每个计算周期都融合局部滤波器的信息,从而导致信息丢失和引入人为误差。为此提出了一种可以最优融合不同测量周期信息的非等间隔联合滤波算法,并且给出了算法的最优性证明。这种算法通过设定不同的计算周期和融合周期,实现了非等间隔测量信息的最优融合。 相似文献
75.
改进遗传人工神经网络在组合导航中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
鉴于常规卡尔曼滤波算法组合导航系统数据融合算法中,存在易于发散的缺陷,尝试将遗传优化人工神经网络引入组合导航系统中.针对传统遗传算法存在的易早熟、算法稳定性差、固定的交叉和变异概率影响收敛效果等缺点,采用浮点式编码方式,两两竞争的选择策略、引入突变操作、重新定义交叉算子和自适应的交叉变异算子等措施进行了遗传算法的改进.仿真结果表明,改进后的算法更为有效,并且精度与常规卡尔曼滤波算法相当. 相似文献
76.
77.
在对多通道定位数据进行数据融合中,采用H∞滤波可有效地解决各传感器数据误差模型不确定的滤波和状态估计问题。但由于数据采样时刻及精度的不一致性,对于多通道数据的融合应采用变权融合方式,以提高融合后数据的可靠性。该由此给出了一种基于H∞滤波的变权数据融合计算方法,通过对实测实时数据的仿真计算表明,其方法具有很好的实用性。 相似文献
78.
79.
模糊回归是在模糊系统中建立因变量与一组自变量之间关系的重要工具,以评估模糊自变量如何影响模糊响应变量的过程。当系统中出现小样本或者非列满秩设计矩阵时,模糊最小二乘法可能得出偏误估计。本文基于文献[13]中的多元线性回归模型,利用广义最大熵方法,针对模糊输入模糊输出数据,给出线性回归模型的参数估计和算法步骤。当输入或输出数据退化为清晰值时,该估计退化为清晰输入模糊输出或者模糊输入清晰输出的回归模型参数估计。本文结合模拟数据和实例数据,将广义最大熵方法与模糊最小二乘方法、岭估计方法进行比较研究,结果显示广义最大熵方法的可行性和有效性。 相似文献
80.
《数学的实践与认识》2020,(1)
旅游形象塑造是制约旅游市场竞争的关键因素,形象感知研究对旅游形象塑造具有重要意义.随着在线旅行社(OTA)的快速发展,产生了大量旅游城市和景点的在线评论数据,为形象感知研究提供了新的视角.以Baidu旅游、携程网、马蜂窝等多家OTA网络点评数据为例,采用词频-逆文档率(TF-IDF)和LDA文档主题生成模型两种典型的文本分析方法,分析游客对冰雪大世界、太阳岛、圣索菲亚大教堂、中央大街、雪乡、亚布力滑雪场等哈尔滨6个冰雪旅游景点的认知形象、情感形象和总体形象感知.研究表明:1)冰雪旅游认知形象要素可归纳为相关地标、旅游活动、建筑、餐饮住宿、游玩价格等5个群组,相关地标是第一要素,其余认知形象要素在各景点权重有所差异;2)冰雪旅游情感形象以积极正面为主,除雪乡外,其余5个景点均具有强烈的推荐意愿;3)冰雪旅游的整体形象感知主题涵盖冰雪娱乐、冰雪观光、冰雪运动、特色美食和文化.研究丰富了旅游大数据研究方法,为哈尔滨市冰雪旅游形象塑造提供建议. 相似文献