惯性导航定位精度试验数据处理方法辨析

针对惯性导航系统定位精度的评价方法,根据圆概率误差的概念和定义,分析、比较了几种经常用到的惯性导航系统定位精度试验数据计算处理方法,对如何正确使用这些方法提出了参考意见。     

基于贝叶斯统计推断的离散分布估计算法

将贝叶斯统计推断理论引入分布估计算法概率模型中,提出一种基于贝叶斯统计推断的离散分布估计算法。根据离散优化问题中解的分布规律建立先验概率模型,将优势群体的概率模型和二元边缘分布算法中森林结构的概率模型相结合,得出条件概率模型,利用贝叶斯统计推断,并结合上述2种概率模型建立后验概率模型,以指导新群体的产生。仿真结果表明,该算法求解gr21旅行商问题的收敛速度大于EDAs1算法,在种群规模、最大运行代数等参数固定的情况下,分别分析结合速率和学习速率对算法性能的影响,得出当其值取0.2时,算法性能最稳定。     

基于先验贝叶斯推断验证法的高可靠性评估

评估是保证高可信软件中高可靠性的重要手段。传统的评估方法要么不适应高可靠性的特点,要么不符合真正意义上的评估。基于现状,提出了一种基于先验贝叶斯推断验证的评估方法,该方法不仅利用了先验贝叶斯推断验证法的优势,而且结合了二分查找算法的迭代理论,二者结合起来实现了真正意义上有效的高可靠性评估。实例应用证明,这种评估方法比较客观、可行,具有较高的实用价值。     

基于B/S架构的复杂抽样调查统计推断系统

基于B/S构架的复杂抽样调查统计推断系统采用跨平台设计,与业务系统及数据库无缝链接。系统提供随机抽样、分层抽样、Neyman分层抽样、不等概率抽样(PPS)、多阶段抽样等常用抽样算法。系统用户根据研究目标自定义组合抽样方法,系统根据样本和总体属性及用户抽样方案自动推算统计推断结果及置信区间,实现抽样调查、统计推断的自动化与系统化。     

基于前景理论和统计推断的区间数多准则决策方法

针对准则权重不完全确定且准则值为区间数的多准则群决策问题,提出一种基于前景理论的多准则决策方法。基于统计推断原理,以各准则下的方案值为样本推断其发生的概率,进而确定期望值参考点。基于区间数可能度确定价值函数,以方案区分度最大为目标构建非线性优化模型并确定方案排序。最后,通过实例分析表明了所提出方法的有效性和可行性。     

基于杂波频谱统计的平台与目标速度估计方法北大核心

针对雷达运动平台速度未知的情况下,二维目标检测算法会出现虚警现象导致雷达无法正常工作的问题,提出了一种基于杂波频谱统计的非平稳平台雷达与目标速度估计的方法,即线性调频连续波(Linear Frequency Modulated Continuous Wave,LFMCW)毫米波雷达在非平稳运动平台下,通过恒虚警(Constant False Alarm Rate,CFAR)来提高目标检测性能的同时,对杂波频谱数据的特点进行分析、统计得到雷达运动平台和目标的速度,实验结果通过均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)来验证准确性,实验结果表明,上述算法在四种杂波背景复杂的场景下,对雷达运动平台速度估计的均方根误差平均为0.056m/s,对目标速度估计的均方根误差平均为0.073m/s,实验结果的准确性较高。     

融合专家相对推断的贝叶斯网络构建方法

为了解决依据专家知识推断贝叶斯网络中条件概率表时存在的个体推断信息缺乏有效性以及整体集成结果缺乏科学性的问题,提出了有利于实现判断对象更直观、判断方式更简便的推断信息约简机理,然后将层次分析法中两两比较与判断矩阵分别作为主观条件概率信息的提取手段与信息载体,构建了能够从宏微观推断信息中提取最优条件概率的专家相对推断方法,该方法一方面可以克服传统方法中因专家推断能力有限的现实约束而造成个体推断信息容易缺乏有效性的问题,另一方面也能够对专家个体推断信息进行有效综合集成、保证决策结果的科学性。在此基础上遵循由前至后的推断顺序提出了贝叶斯网络的构建过程,最后应用数值对比分析和案例模拟分析验证了提出方法的科学有效性和应用可行性。     

基于分形图像编码的海空目标检测方法研究

提出了一种基于分形图像编码的海空目标检测方法。对图像平滑滤波后，进行快速无搜索编码，利用编码过程中各值域块的均方根误差来判断该块是否包含人造目标，标记包含人造目标的值域块，并将邻近的标记块连接起来，就可以得到完整的目标区域。实验结果表明，该方法对海空背景下的目标检测具有较高的准确率，且抗噪能力强，处理速度快，能够满足实时处理的要求。     

一种基于误差椭圆的卫导精度评估方法研究

论文研究了基于误差椭圆的卫星导航系统精度评估方法,通过实测卫导数据的处理及与其它常用卫导精度评估方法的比较,分析了误差椭圆应用于卫导精度评估的特点与优势.     

基于统计回归的质量推断方法

统计回归是软测量建模的一个重要手段.本文在回顾了典型统计回归方法的基础上,采用部分最小二乘(PLS)建立高定量造纸过程的水分软测量模型.鉴于软测量模型的扰动拟合本质,提出了基于扰动估计的软测量建模策略.水分软测量模型的建立,验证了该建模策略的有效性.     

基于脚部捷联惯性传感器的行人定位方法比较

对两种基于脚部捷联惯性传感器的行人定位方法—惯性导航系统(INS)和行人航迹推算(PDR)方法的定位精度进行比较。为行人定位算法的设计提供参考,在布置有超宽带(UWB)定位设备的空旷地带,实验者将捷联惯性测量单元(IMU)穿戴在脚部,以正常步速行走一个周长为124. 2 m的一个矩形。用INS和PDR算法分别对采集的惯性数据进行处理得到行人位置;以UWB定位的结果为参考,对两种算法的定位精度进行评价。实验结果表明:INS的平均定位精度比PDR高1 m,并且随着行走距离的增加,PDR的定位误差远高于INS,达到2 m以上。     

基于惯性传感器的行人室内定位算法

针对室内行人定位的运动特征和惯性器件MPU6050每次固定位置的水平差异所造成的定位精度降低的问题,提出了一种基于零偏置校正算法。利用惯性器件在行人静态时所测得的数据,将行人动态行走的数据减去静态时的均值数据,减小了水平位置误差。针对惯性器件本身的漂移误差在二重积分导航算法中因积累而导致定位不准确的问题,提出了一种基于改进零速度修正算法和频域积分算法。根据手机电子罗盘和惯性器件内置陀螺仪的优缺点,将其数据进行融合,由滑动均值滤波和角度补偿算法得到更准确的行人的航向角。将位移数据与方向数据进行结合得到行人运动轨迹,并进行仿真验证。实验结果表明:所提出的算法能够有效提高室内定位的精度。     

利用惯性测量元件进行三维定位的系统设计

针对消防室内定位技术的需求,搭建了基于惯性测量元件的室内三维定位系统。首先,利用微机电系统(MEMS)惯性传感器获取行人运动过程中的必要参数。然后基于行人航迹推算(PDR)算法,实时计算出行人行走的步数和步长;通过气压传感器实时采集行人所处位置的高度。最后,利用无线数传模块结合服务器端处理,实现行人的室内三维定位。测试表明:系统在正常行走的情况下,可以满足行人的室内三维定位要求。     

基于捷联惯导的采煤机定位系统研究

为了满足采煤机定位的实时性、自主性和精确性要求,设计了基于捷联惯导的采煤机定位系统。该系统采用LSM330芯片和GS1011模块构成惯导终端;将该惯导终端固定在采煤机上可测出采煤机的三轴加速度和三轴角速度,并将处理后的数据通过WiFi上传到井上监控中心;选用四元数法作为姿态更新算法,简单易行,计算量小。实验结果表明,该系统能准确捕捉目标的运动姿态,具有较高的定位精度和较强的实时性。     

基于惯导/数据链的动态相对定位方法

针对卫星导航定位在复杂环境不可靠情况下如何实现无人机机间相对定位问题,提出一种基于机载惯性导航系统与机间数据链测距相结合的动态相对定位算法。该方法利用机载数据链通信测距能力与机载惯性导航系统输出的无人机速度矢量信息结合,建立机间相对定位模型,通过最小二乘法对无人机之间的相对位置进行估计,实现无人机机间的实时相对定位能力。由于通过最小二乘法解算出的相对定位结果依然存在误差,针对最小二乘法相对定位误差,提出秩亏网平差算法对无人机机群间的相对定位误差进行校正。仿真结果表明：基于最小二乘法的相对定位方法可以减缓惯性导航系统相对定位误差发散速度并且将惯导相对定位精度提高到3倍左右,通过秩亏网平差算法校正将最小二乘相对定位精度提高2倍。     

无线定位与惯性导航结合的室内定位系统设计

面对室内定位的实际应用需求,分析了基于接收信号强度指纹法定位技术精度较低、单纯的惯性导航累积误差较大等问题,采用基于信赖度的联合定位算法对多种信息进行融合处理,以获得较高的综合定位精度。通过基于ZigBee的无线传感器网络平台及多种MEMS运动传感器的联合,设计并实现了多信息融合的室内定位演示系统。由于多种信息的融合,不需要依赖大量样本的指纹库,从而降低了实现过程中离线指纹库建立的工作量。经实验数据分析,基于信赖度的联合定位方法具有较高的定位精度和较低的实现复杂度。     

提高基于北斗卫星无源定位精度的方法

鉴于我国的北斗卫星具有可对我国实现连续覆盖、产生的多普勒频移不明显、邻近信道的干扰单一、安全性高等特征,利用北斗卫星作为机会辐射源进行无源定位。考虑大气折射引起的定位误差,提出一种定位误差修正方法,使定位精度进一步提高。仿真结果表明,随着仰角增大或目标高度减小,雷达定位误差也相应减小。经大气折射误差修正后的无源雷达定位精度大大提高。     

基于RSSI概率统计分布的室内定位方法

针对接收信号强度指示（Received Signal Strength Indication,RSSI）时变现象影响WLAN室内定位精度问题进行了研究,提出了一种基于RSSI概率统计分布（Statistical Probability Distribution,SPD）的加权K最近邻（Weighted K-Nearest Neighbor,WKNN）方法--SPD-WKNN方法。该方法首先利用SPD方法得到指纹点RSSI向量区间;然后运用SVM算法选取测试点K个近邻指纹点,计算测试点RSSI向量到每个近邻指纹点的最小欧氏距离;最后结合WKNN算法获取定位结果。实验结果表明,SPD-WKNN方法与NN、KNN、WKNN、SVR和LSSVM方法相比定位误差分别降低了47.3%、41.6%、31.9%、27.1%和16.3%,呈现了良好的定位效果;利用SVM算法的稀疏性明显减小了运算时间。     

基于捷联惯导和里程计的井下机器人定位方法研究

针对现有煤矿井下移动机器人定位方法存在定位难、精度低的问题,提出了一种基于捷联惯导和里程计的井下机器人定位方法。该方法利用卡尔曼滤波对捷联惯导进行初始对准,以此确定定位的初始坐标,得到初始姿态转换矩阵;利用捷联惯导独立完成机器人位置解算,同时利用里程计输出的速度信息与捷联惯导输出的实时姿态转换矩阵进行航位推算解算,再次得到机器人的位置信息;为了减少累积误差对捷联惯导的影响,使用里程计和捷联惯导构成航位推算系统,采用Sage-Husa自适应滤波设计组合定位算法,选择误差作为系统状态,经过滤波计算和校正,可获得机器人的精确位置信息。实验结果表明,该方法可实现机器人实时定位,有效减少捷联惯导累积误差的影响;定位精度较高,机器人在Y向运动4.3m,Z向运动0.25m后,Y向定位误差为0.25m,Z向定位误差为0.005m。     

基于霍尔传感的煤矿人员定位精度验证系统

针对煤矿人员定位精度静态测试方法自动化程度较低、时间和人力成本较高的问题,提出了基于霍尔传感的煤矿人员定位精度验证系统。该系统采用公共UDP接口对接不同厂家不同型号的定位基站,采用私有UDP接口传输霍尔传感设备的相关测距报文,采用生产-消费模型进行通信数据的采集、解析和入库;以霍尔测距结果作为基准数据,与定位基站采集的节点定位距离信息进行实时对比,从而验证定位系统的精度。测试结果表明,该系统自身最小测距误差率为0.80%,最大误差率为3.30%,平均误差率为1.38%,大大低于人员定位精度验证系统所允许的误差率5%。精度验证应用实例分析结果表明,该系统能够有效验证人员定位系统的精度。