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1.
基于KPCA-K-means++和GA-LMS模型的改进RBF神经网络室内可见光定位 总被引:1,自引:0,他引:1
针对室内可见光定位接收光功率不均匀、定位精度低等问题,提出一种自适应花授粉定量式灯源优化方案结合改进径向基函数(RBF)的神经网络接收信号强度指示(RSSI)可见光定位方法.所提方法采用自适应花授粉算法优化发射器的光照强度;通过基于改进RBF神经网络的RSSI定位方法处理接收到的均匀光信号,实现精确有效定位.利用核主成分分析K-means++(KPCA-K means++)聚类模型对RSSI样本值进行预处理,得到最优聚类数目和聚类中心,作为隐含层神经元个数和中心值.通过遗传算法-最小均方(GA-LMS)模型对RBF神经网络参数进行寻优.仿真结果表明,在9 m×12 m×3.5 m的室内环境中,接收光功率为 28.6 dBm~-25.1 dBm,定位误差小于0.1m.因此,所提改进后的可见光定位方法具有定位精度更高、实用性更强等优点. 相似文献
2.
《中国惯性技术学报》2021,(1)
作为半球谐振陀螺的核心元件,半球谐振子的加工水平直接决定了陀螺的性能优劣。然而,目前尚缺乏有效方法来对半球谐振子的性能进行量化评估。针对这一问题,提出一种利用最小均方(LMS)算法来对半球谐振子的刚度各向异性Δω、刚度失准角θ_ω、阻尼各向异性Δ(1/τ)和阻尼失准角θ_τ这四种特征参数进行辨识的方法。首先,根据非理想谐振子的正交误差方程,在外界恒定转速Ω的激励下,获得仅包含Δω和θ_ω信息的陀螺正交分量q的数据集;其次,根据非理想谐振子的驻波方位角误差方程,在外界恒定转速Ω的激励下,获得仅包含Δ(1/τ)和θ_τ信息的驻波方位角θ的数据集;然后,根据正交误差方程和驻波方位角误差方程构建基于LMS算法的特征参数辨识模型;最后,利用Simulink程序仿真验证所提出辨识方法的有效性。仿真结果表明:半球谐振子的四个特征参数全部在8s以内完成辨识,并且全部收敛于参数的设定值。该方法不仅可以实现对半球谐振子的加工水平进行量化评估,而且可以为半球谐振陀螺的误差分析与补偿提供理论依据。 相似文献
3.
针对实际装配后均匀圆环阵的阵列流形向量偏离理论值的问题,提出一种利用单声源从不同方位入射阵列时的阵列幅度相位响应拟合阵列流形模型的算法。考虑阵列存在通道幅度相位一致性偏差和阵元间互耦作用,导出阵列幅度相位响应与流形误差参数的关系式,利用互耦矩阵在模态域可与阵列流形分离的特性,将关于误差参数的关系式降次为线性方程组,再联合多个方位对误差参数做最小二乘估计。对于只存在其中一种误差的特例情况,给出了对应高精度、低复杂度的估计方法。最后,利用数值仿真对所提方法的拟合精度进行评估,拟合后的阵列流形误差距离缩减至10-2量级,水池实验数据也验证了算法在实际应用中的可行性。 相似文献
4.
当初值不光滑时,时间分数阶齐次扩散方程数值方法的精度会下降.为了得到高阶时间收敛格式,提出加权移位的Grünwald-Letnikov的修正格式,运用Lubich的修正方法,得到非光滑时间分数阶齐次扩散方程的收敛阶仍为O(k2).最后,通过数值算例验证了数值计算结果与理论计算结果一致. 相似文献
5.
研究采用有误差的数值计算来获得无误差的准确值具有重要的理论价值和应用价值.这种通过近似的数值方法获得准确结果的计算被称为零误差计算.本文首先指出,只有一致离散集合中的数才能够开展零误差计算,即有非零隔离界的数集,这也是"数"可以进行零误差计算的一个充要条件.以此为基本出发点,本文分析代数数零误差计算的最低理论精度,该精度对应于恢复近似代数数的准确值时必要的误差控制条件,但由于所采用恢复算法的局限性,这一理论精度往往不能保证成功恢复出代数数的准确值.为此,本文给出采用PSLQ (partial-sum-LQ-decomposition)算法进行代数数零误差计算所需的精度控制条件,与基于LLL (Lenstra-Lenstra-Lovász)算法相比,该精度控制条件关于代数数次数的依赖程度由二次降为拟线性,从而可降低相应算法的复杂度.最后探讨零误差计算未来的发展趋势. 相似文献
6.
针对惯性/天文组合导航中将天文传感器测量信息从天球坐标系到地球坐标系转换的问题,研究了其转换过程中涉及到的时间系统和坐标转换关系,前者包括世界时、地球时、太阳系质心力学时、原子时和协调世界时等时间概念,后者包括岁差、章动、视恒星时和极移等旋转变换。对坐标转换过程中小于0.1″的因素进行了忽略和近似简化,误差分析表明,除地球自转角的计算需要比较精确的UT1时间外,其他天文参数计算中的时间输入均可直接使用UTC时间代替。仿真结果显示,所提简化算法的转换精度达到了0.2″,满足角秒级的天文传感器测姿精度需求。 相似文献
7.
由于聚合数据是个体数据的加总,会失去一些有用信息.针对个体数据模型,分位回归模型可以直接求取未决赔款准备金的分位数,并且对数据中存在的异常值的敏感度不高.在程纪(2020)模型基础上,将分位回归模型与信度理论相结合,将多个流量三角形的增量赔款数据看成是相同日历年下的重复性多次观测,体现样本数据的分层结构,克服经典信度模型中只有一条回归线的弊端,在广义加权损失函数下得到准备金的信度估计,并给出参数估计. 相似文献
10.