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        基于速度積分的偽距定位參數(shù)平滑方法

        2022-07-11 07:45:48趙書(shū)圓代曉巍王召剛
        電子技術(shù)與軟件工程 2022年10期
        關(guān)鍵詞:偽距權(quán)值觀測(cè)

        趙書(shū)圓 代曉巍 王召剛

        (中國(guó)人民解放軍91550 部隊(duì) 遼寧省大連市 116023)

        偽距是衛(wèi)星導(dǎo)航測(cè)量的主要測(cè)元之一,其特點(diǎn)是魯棒性強(qiáng)、易實(shí)現(xiàn)、觀測(cè)誤差相對(duì)較大。研究精度更高的偽距定位參數(shù)處理方法具有實(shí)際應(yīng)用意義。差分解算后,偽距定位中的誤差主要為隨機(jī)誤差,單純采用傳統(tǒng)平滑方法可以降低隨機(jī)誤差的影響,但較依賴(lài)平滑窗口的選擇。本文利用位置與速度的測(cè)元匹配性,提出一種基于速度積分的偽距定位參數(shù)平滑方法,利用多普勒測(cè)速精度較高的特點(diǎn),積分窗口內(nèi)速度參數(shù),分離接收機(jī)載體的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì),利用穩(wěn)健回歸平滑方法處理平穩(wěn)變化部分,再結(jié)合運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)計(jì)算窗口中心的定位平滑結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法可有效降低偽距定位結(jié)果中的隨機(jī)誤差,受窗口選擇影響較小,處理精度優(yōu)于傳統(tǒng)方法,具備實(shí)際工程應(yīng)用價(jià)值。

        1 偽距定位參數(shù)平滑方法

        衛(wèi)星導(dǎo)航定位的觀測(cè)量包括偽距、載波相位和多普勒觀測(cè)量三種,其中偽距、載波相位為測(cè)距觀測(cè)量,多普勒為測(cè)速觀測(cè)量。偽距指由接收機(jī)利用偽隨機(jī)碼相關(guān)運(yùn)算獲取的衛(wèi)星到接收機(jī)的距離,觀測(cè)精度低于載波相位。但由于載波相位定位需要固定整周模糊度,在載體高動(dòng)態(tài)情況下魯棒性較差,而偽距定位魯棒性強(qiáng)、易實(shí)現(xiàn),因此偽距定位目前仍被廣泛采用。差分解算扣除了偽距定位結(jié)果中的系統(tǒng)誤差,剩余誤差主要是由碼相關(guān)誤差導(dǎo)致的隨機(jī)誤差,需采用平滑方法進(jìn)行抑制。處理三維空間連續(xù)序列點(diǎn)的常用平滑方法主要包括:Savitzky-Golay 平滑(SG 平滑)、局部加權(quán)回歸平滑、穩(wěn)健回歸平滑。

        1.1 Savitzky-Golay平滑

        SG 平滑算法是一種在時(shí)域內(nèi)基于局域多項(xiàng)式最小二乘擬合的平滑算法。設(shè)平滑窗口的寬度為2m+1,多項(xiàng)式階數(shù)為k-1,各測(cè)量點(diǎn)為{x},測(cè)量值為{y},i=-m,-m+1…,m,則可將任一y表示為關(guān)于x的k-1 階多項(xiàng)式與誤差之和:

        其中a為多項(xiàng)式系數(shù),j=0,…,k-1。SG 平滑算法利用最小二乘法估計(jì)多項(xiàng)式系數(shù),再用多項(xiàng)式計(jì)算y,得到窗口內(nèi)的平滑結(jié)果,本質(zhì)上是一種加權(quán)平均的平滑算法。

        1.2 局部加權(quán)回歸平滑

        局部加權(quán)回歸平滑(LOESS)是時(shí)序數(shù)據(jù)處理的常用方法之一,具體流程為:

        Step1 輸入待平滑數(shù)據(jù)序列{x},其中i=1,2,…,N,設(shè)平滑窗口長(zhǎng)為L(zhǎng);

        Step2 當(dāng)i=k 時(shí),選取以x為中心,包含L 個(gè)歷元的局部數(shù)據(jù),作為待平滑數(shù)據(jù),以與窗口中心的距離為參數(shù)計(jì)算距離權(quán)值,利用加權(quán)最小二乘解算多項(xiàng)式回歸參數(shù),給出窗口中心x的平滑結(jié)果 ;

        Step3 遍歷k,得到局部加權(quán)回歸平滑結(jié)果 。

        LOESS 在SG 平滑算法的基礎(chǔ)上引入了距離權(quán)值的概念,本質(zhì)上認(rèn)為距離待平滑點(diǎn)越近的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似程度越高,這也符合連續(xù)序列點(diǎn)的直觀特征,可以有效避免SG 平滑產(chǎn)生的欠擬合問(wèn)題。但該算法受處理窗口內(nèi)野值的影響較大,易產(chǎn)生過(guò)擬合。

        1.3 穩(wěn)健回歸平滑

        穩(wěn)健回歸平滑(RLOESS)是LOESS 的改進(jìn)方法,在LOESS 基礎(chǔ)上引入了穩(wěn)健準(zhǔn)則,計(jì)算LOESS 平滑后的數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)的差值,以差值絕對(duì)值中值的6 倍為判決門(mén)限,重新計(jì)算歷元的穩(wěn)健權(quán)值,差值超過(guò)判決門(mén)限則歷元穩(wěn)健權(quán)值為0,最后將穩(wěn)健權(quán)值與距離權(quán)值作為新權(quán)值再進(jìn)行加權(quán)回歸。

        如圖1 所示,RLOESS 的具體流程為:

        圖1: RLOESS 算法流程圖

        Step1 輸入待平滑數(shù)據(jù)序列{x},其中i=1,2,…,N,設(shè)平滑窗口長(zhǎng)為L(zhǎng);

        Step2 當(dāng)i=k 時(shí),選取以x為中心,包含L 個(gè)歷元的局部數(shù)據(jù),作為待平滑數(shù)據(jù),以與窗口中心的距離為參數(shù)計(jì)算距離權(quán)值,利用加權(quán)最小二乘解算多項(xiàng)式回歸參數(shù),給出窗口中心x的平滑結(jié)果 ;

        Step3 遍歷k,得到第一次平滑結(jié)果 ;

        Step4 仍選取以x為中心,包含L 個(gè)歷元的待平滑數(shù)據(jù),計(jì)算窗口內(nèi)待平滑數(shù)據(jù)序列與第一次平滑結(jié)果的差值;

        Step5 計(jì)算判決門(mén)限M,大小為差值絕對(duì)值中值的6 倍;

        Step6 計(jì)算穩(wěn)健權(quán)值,差值絕對(duì)值大于M 的歷元穩(wěn)健權(quán)值為0,差值絕對(duì)值越小,穩(wěn)健權(quán)值越大;

        Step7 計(jì)算最終權(quán)值,大小等于穩(wěn)健權(quán)值與距離權(quán)值之積,再利用加權(quán)最小二乘解算多項(xiàng)式回歸參數(shù),給出窗口中心x的穩(wěn)健回歸平滑值 ;

        Step8 遍歷k,得到穩(wěn)健回歸結(jié)果 。

        實(shí)際計(jì)算表明,當(dāng)存在野值時(shí),RLOESS 的穩(wěn)健準(zhǔn)則可以有效識(shí)別窗口內(nèi)的野值,并通過(guò)將野值的穩(wěn)健權(quán)值賦為0,從而消除了野值對(duì)窗口內(nèi)平滑結(jié)果的影響,在兼顧了LOESS 不易欠擬合優(yōu)點(diǎn)的同時(shí),避免了平滑算法被野值干擾,提升了算法的魯棒性。

        2 本文方法

        2.1 傳統(tǒng)平滑方法的局限性

        傳統(tǒng)平滑方法主要是從定位參數(shù)本身統(tǒng)計(jì)特性出發(fā),并不關(guān)注待平滑參數(shù)的內(nèi)在特征。當(dāng)載體高動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)時(shí),數(shù)據(jù)的平滑效果與窗口的選擇有很大的關(guān)系。當(dāng)窗口選擇較大時(shí),由于未采用先驗(yàn)信息,直接平滑會(huì)使運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)失真,影響數(shù)據(jù)處理的精度,如圖2 中4s 窗口平滑結(jié)果所示。當(dāng)窗口選擇較小時(shí),“拐點(diǎn)”處的運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)特征雖然被保留下來(lái),但平穩(wěn)段的平滑效果較差,平滑結(jié)果仍受隨機(jī)誤差影響,存在許多“鋸齒”狀突起,如圖3 中0.4s 窗口平滑結(jié)果所示。

        圖2: 4s 窗口平滑結(jié)果示意圖

        圖3: 0.4s 窗口平滑結(jié)果示意圖

        通過(guò)上述分析可知:傳統(tǒng)平滑方法僅適用于平穩(wěn)變化的序列數(shù)據(jù),當(dāng)定位參數(shù)變化非平穩(wěn)時(shí),無(wú)論怎樣調(diào)整窗口大小,都難以取得理想的平滑效果。但如果可以通過(guò)先驗(yàn)信息分離定位參數(shù)的變化趨勢(shì),將非平穩(wěn)序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列,再利用平滑方法抑制隨機(jī)誤差,平滑處理的效果將大大提高。

        2.2 衛(wèi)星導(dǎo)航定位測(cè)速原理

        在衛(wèi)星導(dǎo)航測(cè)量中,定位與測(cè)速分別通過(guò)偽距、多普勒兩種不同測(cè)元解算得到。

        定位參數(shù)解算的主要依據(jù)為偽距觀測(cè)方程:

        圖4: 差分定位原理示意圖

        上式稱(chēng)為差分觀測(cè)方程,等式左側(cè)為差分改正后的偽距觀測(cè)量,等式右側(cè)傳播誤差與衛(wèi)星鐘差通過(guò)差分改正被消去,聯(lián)立接收機(jī)對(duì)至少4 顆衛(wèi)星的差分觀測(cè)方程即可解算接收機(jī)的定位參數(shù)。通過(guò)上式可知,碼相關(guān)隨機(jī)誤差是定位誤差中的主要部分,在工程實(shí)踐中,隨機(jī)誤差的方差一般不超過(guò)5m。

        多普勒觀測(cè)量表征的是衛(wèi)星與接收機(jī)間徑向相對(duì)移動(dòng)產(chǎn)生的載波相位頻移,在實(shí)際觀測(cè)中,將相鄰兩個(gè)歷元的載波相位之差作為多普勒觀測(cè)值。速度參數(shù)解算的主要依據(jù)為多普勒觀測(cè)方程:

        在不考慮傳播路徑及硬件帶來(lái)的誤差時(shí),載波相位觀測(cè)本身的精度可達(dá)毫米級(jí);綜合各種誤差影響,載波相位定位的精度通常也可達(dá)到分米至厘米級(jí)。由于載波相位觀測(cè)值可認(rèn)為是多普勒觀測(cè)值的積分,若對(duì)解算得到的速度參數(shù)進(jìn)行積分,在不考慮積分常數(shù)的前提下,其結(jié)果中的誤差應(yīng)與載波相位定位結(jié)果中的誤差量級(jí)相當(dāng),遠(yuǎn)低于偽距定位結(jié)果中的隨機(jī)誤差。因此可將速度參數(shù)積分結(jié)果作為平滑窗口內(nèi)定位參數(shù)的高精度先驗(yàn)信息,在平滑前去除參數(shù)中的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì),避免運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)特征被平滑影響而失真。但由于積分運(yùn)算會(huì)產(chǎn)生累計(jì)誤差,因此還需要對(duì)窗口內(nèi)積分結(jié)果的精度進(jìn)行具體分析。

        2.3 速度積分結(jié)果精度分析

        設(shè)起始時(shí)刻為t,時(shí)間間隔為Δ t,則定位x 與速度v 的關(guān)系為:

        由式(11)可知,積分結(jié)果的精度不超過(guò)測(cè)速精度與窗口時(shí)長(zhǎng)之積。由于多普勒屬于相對(duì)觀測(cè)量,不存在整周模糊度和周跳,魯棒性較強(qiáng),差分解算后的測(cè)速精度可達(dá)0.1m/s。設(shè)窗口為4s,則積分結(jié)果的精度在理論上遠(yuǎn)高于GPS 偽距定位的理論精度,積分產(chǎn)生的累計(jì)誤差可忽略不計(jì)。

        2.4 基于速度積分的偽距定位參數(shù)平滑方法

        根據(jù)以上分析可知,在偽距定位參數(shù)平滑中引入速度積分作為先驗(yàn)信息可有效提高偽距定位參數(shù)平滑效果,具體處理流程為:

        Step1 輸入待平滑定位參數(shù)序列{x},以及對(duì)應(yīng)的速度參數(shù)序列{v},其中i=1,2,…,N,設(shè)平滑窗口長(zhǎng)為L(zhǎng);

        Step2 當(dāng)i=k 時(shí),選取以x為中心,包含L 個(gè)歷元的局部數(shù)據(jù),作為待平滑數(shù)據(jù),對(duì)對(duì)應(yīng)的速度參數(shù)進(jìn)行積分,得到窗口內(nèi)載體的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì);

        Step3 將窗口內(nèi)待平滑定位參數(shù)減去速度參數(shù)積分值得到去趨勢(shì)結(jié)果,再4 利用RLOESS 對(duì)去趨勢(shì)結(jié)果進(jìn)行平滑,得到窗口內(nèi)各歷元的平滑值;

        Step4 將x對(duì)應(yīng)的速度參數(shù)積分值與平滑值相加,得到基于速度積分的定位參數(shù)平滑結(jié)果;

        采用本文方法平滑后的定位參數(shù)如圖5 中紅色數(shù)據(jù)點(diǎn)所示。

        圖5: 本文方法處理前后定位參數(shù)對(duì)比示意圖

        對(duì)比圖1 圖2,本文方法的處理結(jié)果在平滑窗口為同樣為4s 的情況下,保留了定位參數(shù)變化非平穩(wěn)處的運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)特征,同時(shí)在平穩(wěn)段平滑效果也與傳統(tǒng)方法相當(dāng)。以下采用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證本文方法對(duì)偽距定位數(shù)據(jù)的平滑效果。

        3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

        本實(shí)驗(yàn)以某載體運(yùn)動(dòng)軌跡的偽距差分定位參數(shù)為例,驗(yàn)證本文方法的數(shù)據(jù)平滑效果。以某設(shè)備為基準(zhǔn)站,對(duì)發(fā)射系下三個(gè)方向的偽距差分定位參數(shù)進(jìn)行解算,再將解算結(jié)果分別采用SG 平滑、LOESS、RLOESS 及本文方法進(jìn)行平滑,平滑窗口大小為4s。采用雷達(dá)、光測(cè)等其他多類(lèi)高精度觀測(cè)手段的數(shù)據(jù)融合結(jié)果作為參考值,分別計(jì)算平滑前后載體運(yùn)動(dòng)軌跡定位參數(shù)的均方根誤差,結(jié)果如表1 所示。

        表1: 不同平滑方法處理結(jié)果均方根誤差(單位:米)

        分析表中結(jié)果可知:對(duì)比原始數(shù)據(jù),文中方法處理結(jié)果精度提升明顯,剩余殘差平均僅為原始數(shù)據(jù)殘差的14.3%;對(duì)比其他方法,文中方法利用速度積分得到了定位參數(shù)變化趨勢(shì),保證了運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)特征不受平滑窗口內(nèi)平穩(wěn)變化部分影響,平滑效果受窗口選擇影響較小,總體精度優(yōu)于SG 平滑,對(duì)比LOESS 及RLOESS 方法精度提升了20%~30%,平滑效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)平法方法,更適用于偽距差分定位數(shù)據(jù)的平滑處理。

        4 結(jié)論

        本文分析了傳統(tǒng)平滑方法處理偽距定位數(shù)據(jù)的局限性,提出了一種基于速度積分的偽距定位參數(shù)平滑方法。該方法在保證運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)部分精度的同時(shí),可有效降低隨機(jī)誤差及野值對(duì)定位參數(shù)的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中方法對(duì)定位參數(shù)精度的提升效果明顯,同時(shí)處理精度也優(yōu)于傳統(tǒng)方法。該方法利用了衛(wèi)星導(dǎo)航數(shù)據(jù)中各測(cè)元的精度特性,將數(shù)值積分、回歸平滑、穩(wěn)健估計(jì)等方法應(yīng)用到偽距定位參數(shù)處理工作中,取得了良好的效果,具備實(shí)際的工程應(yīng)用價(jià)值。

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