改进的PSO与ACO混合搜索GNSS整周模糊度算法

针对蚁群传统算法在计算GNSS整周模糊度过程中由于缺少初始信息素而产生搜索效率低下问题,提出改进的粒子群(PSO)与蚁群(ACO)混合搜索GNSS整周模糊度算法.在搜索初期,由于改进粒子群算法具备收敛速度快的优势,进行粗搜索获取次优解,并以此来初始化改进蚁群算法的信息素分布,最后完成整周模糊度的细搜索.基于经典算例和实...     

基于改进人工鱼群算法的DGPS整周模糊度快速固定

为提高DGPS整周模糊度的搜索效率,将改进人工鱼群算法引入模糊度固定解搜索环节。在解算中首先根据GPS双差载波相位观测方程,利用卡尔曼滤波估计模糊度浮点解,针对短基线解算问题,以基线长度为约束确定模糊度搜索范围,进而采用LLL降相关算法对模糊度浮点解作降相关处理,最后利用附加整数约束的改进人工鱼群算法搜索整周模糊度固定解。算例分析结果表明,在与遗传算法的100次对比实验中,改进人工鱼群算法搜索平均用时1.6617 s,比遗传算法缩短2.4987 s,算法搜索速度更快,搜索效率明显提高。算法的模糊度搜索成功率为92%,高出遗传算法9%,搜索成功率得到有效提升。因此,与遗传算法相比,改进人工鱼群算法能够更为快速地得到整周模糊度固定解,且具有更高的搜索效率和成功率。     

在线整周模糊度快速解算法

本文介绍了利用差分GPS求解的基线向量,并用此基线向量来确定载体姿态的算法。重点介绍了一种在此特定的应用背景下整周模糊度的快速解算法。经实际数据检验,本方法能快速准确的确定整周模糊度,且解算出的载体姿态具有较好的精度。     

GPS载波相位整周模糊度的在航快速算法研究

提出了一种单历元初始整周模糊度在航解算方法，该方法把LAMBDA法和ARCE法的优点综合于一体，可快速准确地解算整周模糊度。对求解方法进行了详细的理论推导，最后通过实测数据验证了此方法的可行性。实验结果表明：该算法计算量小，可在一个历元内准确求解出整周模糊度，适合整周模糊度的快速动态求解，对于实现高精度动态导航定位具有很高的实用价值。     

GPS在线求解载体姿态新法

介绍了求解两个GPS接收机之间基线向量的快速解算方法,并由此引出利用两个接收机来求解载体全姿态的新方法,通过仿真结果表明：此法可大大加速整周模糊度的解算速度,并且可以只利用两个接收机就能求解载体姿态。     

基于最小搜索超椭球的GNSS模糊度固定及检验方法

为进一步简化GNSS模糊度解算流程,降低计算复杂度,重点提高LAMBDA算法的搜索效率,对模糊度解算作出以下改进:1)模糊度检验采用后验概率检验方法,并对其目标函数进行适当简化;2)把简化后的目标函数嵌入模糊度搜索过程,省去了单独的模糊度检验步骤;3)推导了模糊度空间最小搜索超椭球,把搜索区域限制在该超椭球中,缩小了搜索范围,从而大大降低了搜索复杂度。用三组实测数据实验比较了新方法和传统的LAMBDA方法,结果显示新方法搜索复杂度降低普遍在30%左右,最高可接近60%。理论推导和实验结果均证明了新方法的高效性。     

网络RTK参考站间模糊度动态解算中病态方程的一种解算方法

在网络RTK参考站间的模糊度估计中,若误差方程严重病态,将导致模糊度解与其准确值偏差较大或整周模糊度无法固定,因此提出了一种适于网络RTK模糊度动态解算的新方案：1）法方程病态性的判断;2）Tikhonov正则化解算病态方程;3）LAMBDA方法搜索固定整周模糊度。同时,深入研究了Tikhonov正则化矩阵的构造方法和正则化参数的选取准则。最后以实例验证了采用此方案解算病态方程是可行的,通过选取合适的正则化参数可以解得准确的整周模糊度;详细讨论了选择不同的正则化参数对模糊度解算结果的影响。     

GPS载波相位双差整周模糊度在航求解

鉴于整周模糊度的快速解算是GPS载波相位测姿的一个主要技术难题,从系统实时性、动态性要求出发,给出了一个整周模糊度的快速解算的新方法。其主要特点为:利用三角函数约束条件减少模糊度搜索范围,优选指标不受基线运动状态影响,可利用多历元动态基线数据进行平差。实验结果验证了该算法的有效性。     

单频GPS/BDS/MEMS IMU紧组合模糊度固定抗差模型

针对高精度GNSS/INS组合定位中,伪距多路径误差严重影响模糊度固定效率及系统定位精度的问题,引入抗差估计函数,建立INS辅助GPS/BDS模糊度快速固定抗差模型。首先建立了单频GPS/BDS/INS紧组合动力学模型以及观测模型,继而研究了紧组合系统INS辅助下GNSS模糊度快速分解模型,分析了伪距观测值粗差对于模糊度参数估值的影响。为减弱异常观测值对于模糊度固定成功率的影响,提出了附有INS定位约束的模糊度解算抗差算法。最后利用实测导航定位数据验证了算法的有效性。结果表明:对比不考虑观测值粗差影响的模糊度固定算法,模糊度固定抗差算法显著提高了模糊度固定的可靠性,抗差算法的模糊度固定效率不受粗差值大小的影响;对于模拟的伪距多粗差情形,抗差算法对GPS/INS、BDS/INS和GPS/BDS/INS三种组合方案的模糊度固定Ratio均值分别提高了100.8%、47.7%以及19.5%;在INS定位松约束条件下,抗差算法提高了模糊度固定成功率。     

北斗双频组合动对动高精度相对定位新算法

针对动对动相对定位基线矢量实时变化导致整周模糊度浮点解在动态情况下难以快速精确求解的问题,提出了一种北斗双频动对动相对定位算法:对组合双差方程基线向量的系数矩阵进行奇异值分解,并变换组合双差方程以消除基线参量,将变参数估计问题转化为定参数估计问题,然后采用递推最小二乘算法实时推算组合模糊度的浮点解及其协方差矩阵,在此基础上,采用最小二乘模糊度降相关平差法(LAMBDA)搜索和固定组合模糊度。试验结果表明,该方法能够快速准确固定组合模糊度,与单频解算相比,初始化时间用时更短,基线误差在5 cm以内,能较好地适用于动对动相对定位。     

非线性函数的混沌优化方法比较研究

已有的混沌优化方法几乎都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器，而Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数服从两头多、中间少的切比雪夫型分布，不利于搜索的效率和能力。为此，首先根据Logistie映射混沌轨道点密度函数的特点，建立改进的混沌-BFGS混合优化算法。之后，考虑到Kent映射混沌轨道点密度为均匀分布，建立了基于Kent映射的混沌-BFGS混合优化算法。然后对五种混合优化方法——不加改进的和改进的基于Logistic映射的混沌-BFGS法，基于Kent映射的混沌-BFGS法，Monte Carlo试验-BFGS法，网格-BFGS法进行了研究，分别对3个低维和2个高维非线性复杂测试函数进行优化计算，对它们的全局优化计算效率和寻优能力做了比较，并探讨了混合优化方法全局优化性能差异的原因。结果表明，混沌优化方法是与Monte Carlo方法类似的一种随机性试验优化方法。而且，这类优化方法的计算性能至少与以下因素有关：混沌／随机序列的统计性质，优化问题全局最优点位置。     

北斗软件接收机中GEO卫星定位策略

GEO卫星在导航系统中发挥着基本导航、增强和转发等三大功能。针对北斗系统GEO卫星的特殊性和兼容性,对北斗GEO卫星播发的D2导航电文的特点进行了分析,利用GEO的静地特性在基带信号处理中应用数学思想提出了基于二次函数逼近的快速牵引,推导了GEO卫星位置速度的计算公式,提出了基于模糊控制的GEO伪距测量算法,提高了信号处理通道的通用性和兼容性。对相关算法和策略在基于DSP+FPGA的软件接收机中利用实际信号进行了验证,在省略精捕获时间的情况下实现了50 Hz以下的多普勒频移精度,伪距测量方法的通用性节省了50%的资源和工作量,相关算法具有良好的实用价值。     

岩质边坡稳定性评价的粗糙集－支持向量机方法

结合粗糙集和支持向量机两种智能算法,建立了基于粗糙集与支持向量机的岩质边坡稳定性评价模型。首先根据有限的经验数据建立属性决策表,通过属性约算法找出影响边坡稳定性的关键因素;然后将所提取的关键信息训练支持向量机。本文以铁路沿线边坡为例,进行边坡稳定性验算,结果表明算法能有效降低边坡稳定性影响因素集数据维数及支持向量机的复杂程度,提高训练速度和泛化能力。     

Efficiency of a POD‐based reduced second‐order adjoint model in 4D‐Var data assimilation

Order reduction strategies aim to alleviate the computational burden of the four‐dimensional variational data assimilation by performing the optimization in a low‐order control space. The proper orthogonal decomposition (POD) approach to model reduction is used to identify a reduced‐order control space for a two‐dimensional global shallow water model. A reduced second‐order adjoint (SOA) model is developed and used to facilitate the implementation of a Hessian‐free truncated‐Newton (HFTN) minimization algorithm in the POD‐based space. The efficiency of the SOA/HFTN implementation is analysed by comparison with the quasi‐Newton BFGS and a nonlinear conjugate gradient algorithm. Several data assimilation experiments that differ only in the optimization algorithm employed are performed in the reduced control space. Numerical results indicate that first‐order derivative methods are effective during the initial stages of the assimilation; in the later stages, the use of second‐order derivative information is of benefit and HFTN provided significant CPU time savings when compared to the BFGS and CG algorithms. A comparison with data assimilation experiments in the full model space shows that with an appropriate selection of the basis functions the optimization in the POD space is able to provide accurate results at a reduced computational cost. The HFTN algorithm benefited most from the order reduction since computational savings were achieved both in the outer and inner iterations of the method. Further experiments are required to validate the approach for comprehensive global circulation models. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

在实时单点定位中基于残差信息的改进抗差滤波方法

在利用卫星导航定位系统进行单点导航定位时,为了进一步提高导航定位的精度、实时性和可靠性,针对实时观测信息中存在粗差问题,基于残差分析理论,比较分析了最小二乘法、M估计、抗差滤波估计方法在GNSS单点导航定位中参数估计问题。在此基础上,针对观测量与动力学模型不准确的情况,利用残差信息,构建了有效的改进的基于残差信息的抗差滤波。其特点是观测信息误差比较大的情况下不会导致滤波精度明显下降。在GPS单点导航定位解算中,编程并计算,通过比较分析,结果验证了构建的滤波在单点定位中抗差的优越性,并在导航定位算法选择上得到一些有益结论。     

基于SHAP-RF框架的越野车辆路面识别算法研究

根据越野车辆在不同路面上行驶时的动力学响应特征,可以实现路面类型的在线识别,为面向路面特征调整底盘控制子系统参数从而获取更好的行驶性能奠定基础.但越野环境地面特征复杂,车辆响应机理分析困难,给基于车辆动力学响应进行路面准确识别带来挑战.提出了一种SHAP-RF路面识别算法设计框架,通过SHAP (Shapley additive explanations)模型解释方法实现高维随机森林(random forest, RF)路面识别模型的降维化:首先采集了试验车在压实土路、沙地、良好沥青路与冰雪路4种路面上的行驶数据并计算了3个次级行驶特征;进一步计算了行驶数据的共计105个时域特征和频域特征,并以此为输入特征建立了高维随机森林路面识别模型;利用SHAP解释法分析高维模型输入特征对识别结果的影响从而提炼出各个特征与路面类型的关联性,完成特征筛选;最后,利用筛选后的特征设计降维随机森林路面分类器.基于实车数据的算法验证试验表明,设计的降维路面识别模型对4种路面的识别精确率在94%以上,召回率在93%以上,相比高维的随机森林路面识别模型,各种路面上的精确率和召回率最大降幅不超过3.2%,证明本...     

数字图像相关中亚像素位移测量算法的研究

为提高位移测量精度而提出的各种亚像素位移测量算法被认为是数字图像相关方法 中的关键技术之一,详细了解已有各算法的性能无疑具有实际意义. 总结文献中3种 最常用的亚像素位移测量算法,首先用无噪声的计算机仿真散斑图对各算法的性能从计算精 度和计算效率两个方面进行了比较研究,并用实际实验图片对其性能做进一步的研究,结果 显示在图像子区大小相同的情况下,基于空域相关函数迭代的牛顿-拉普森方法计算结果最 为精确、稳定.     

一种车辆模型辅助的MEMS-SINS导航方法

针对城市环境中GNSS因遮挡导致MEMS-SINS精度快速降低的问题,在车辆运动学约束的基础上,结合四通道ABS轮速传感器和方向盘转角信息,提出一种新的适用于陆地车辆的MEMS-SINS导航方法。该方法通过分析车辆转弯和运动约束特性,构建角速度和加速度观测量,从而实现基于模型辅助的MEMS误差在线补偿;其次,ABS轮速信息与非完整约束条件结合可额外增加三维车体速度观测量,进一步维持卫星失效时组合滤波器的量测更新。跑车实验表明,在GNSS信号频繁丢失甚至长时间无法定位时,低精度MEMS惯性器件引起的快速误差积累得到有效抑制,与经典车体约束结合里程计算法相比,航向精度提高约70%,位置、速度精度也有相应的提高,验证了算法的有效性。