国家教育部博士点基金(200805331086)
- 作品数：14 被引量：37H指数：4
- 相关作者：宋迎春曾联斌林东方陈宇波左廷英更多>>
- 相关机构：中南大学中国人民解放军总参谋部测绘研究所更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 地理信息系统中时空拓扑关系计算表达被引量：4
- 2010年
- 针对TGIS时空对象,建立了基于时段时空数据模型,根据9交模型以及基于时段的时间表示方法,定义了TGIS时空对象时空拓扑关系模型,利用代数方法给出了时空拓扑关系计算的规则.能有效地重建时空数据的历史状态,跟踪时空数据的变化,处理一切基于时间的查询,实现对TGIS时空对象时空拓扑关系的计算.
- 曾联斌宋迎春
- 关键词：GIS
- 缺失数据下基于EM算法的GPS高程拟合被引量：2
- 2012年
- GPS高程拟合常因观测条件限制,部分重要拟合点的数据无法获取,致拟合数据缺失或数据量不充足。采用常规方法拟合,会降低似大地水准面的拟合精度。应用EM算法,添加了有益于高程拟合的"潜在数据",即缺失数据的条件期望,有效提高了缺失数据下的GPS高程拟合精度。
- 林东方宋迎春杜琨肖琴琴
- 关键词：缺失数据EM算法高程拟合二次曲面拟合
- 滑坡监测的自适应约束抗差滤波算法研究被引量：1
- 2011年
- 在滑坡的动态监测中通常存在先验几何信息和物理信息,现有的滤波算法并不能够充分利用这些信息,为控制几何观测异常对形变参数估计的影响,提出一种利用滑坡力学状态信息的约束滤波模型。同时,利用约束方程获得有益信息,精确地确定测量的等价权,给出相应的自适应约束抗差滤波算法,并通过实例说明了带有约束的滤波算法更能提高状态参数估计的可靠性。
- 左廷英吴芸芸宋迎春
- 关键词：约束信息自适应滤波
- 附有地图信息约束的GPS/DR组合导航系统Kalman滤波算法
- 2012年
- 在GPS/DR组合导航系统中,GPS信号极易受到地物的遮挡而导致信号中断,仅由DR系统单独进行导航,而DR系统方向传感器误差会随时间延长不断积累从而极大地影响了导航定位的精度。通过将地图信息作为约束条件融合到组合导航系统算法中,对DR系统方向传感器累积误差进行约束和修正,就可有效提高定位精度。
- 林东方宋迎春肖琴琴杜琨
- 关键词：地图信息组合导航统计模型
- 测量噪声污染模型下的动态定位Bayes算法
- 2009年
- 应用Bayes定理,给出了测量噪声污染模型下一类动态模型状态的抗差Bayes估计,并同时给出了一种污染率未知时的滤波算法。模拟算例结果证明了该算法的有效性和可靠性。
- 宋迎春陈宇波曾联斌
- 关键词：卡尔曼滤波粗差BAYES估计
- 带有未知物理信息的边坡监测滤波算法被引量：3
- 2012年
- 为合理利用边坡的几何信息和物理信息,控制几何观测异常对形变参数估计的影响,建立了一种带有未知系统误差的滤波模型,并给出了一种基于移动窗口的系统误差自适应拟合法,同时给出了相应的状态预测向量的协方差矩阵估计方法。GPS监测网的计算结果表明,该算法可以通过拟合地球物理信息来减弱观测异常所带来的影响,提高形变参数解算精度。
- 左廷英宋迎春
- 关键词：边坡卡尔曼滤波
- 基于分枝定界算法的整数最小二乘估计被引量：2
- 2011年
- 在整数解的搜索过程中,对传统的分枝定界算法进行了改进,给出了如何沿最快下降的方向寻找下一分枝的算法,从而减少了分枝定界算法的分枝数,得到了一个可以用于解算混合整数平差模型的最小二乘估计方法。数值试验结果表明,所给算法大大改进了传统的分枝定界算法,并有广泛的适用性。
- 宋迎春惠沈盈刘杰林东方
- 关键词：最小二乘估计分枝定界法
- 基于差分法的半参数模型粗差估计
- 2010年
- 运用差分法,得到半参数模型中参数向量和非参数向量的估计,并且当粗差的位置已经确定时,可以利用基于最小二乘原理的粗差探测方法,估计出半参数模型中的观测量所含粗差。通过算例分析,证明了算法的有效性,最后提出了粗差定位与定值时应注意的问题。
- 惠沈盈宋迎春刘杰
- 关键词：半参数模型差分法最小二乘法
- 非高斯噪声下的车载GPS信号定位算法被引量：6
- 2010年
- 针对车载GPS定位算法中卡尔曼滤波对异常的观测噪声非常敏感,严重影响车载GPS定位的精度问题,应用Bayes定理,给出观测噪声服从污染正态分布的Bayes滤波算法。研究结果表明:该滤波算法能够有效地抑制异常噪声对车载GPS定位算法的影响;实例解算结果验证了该算法的有效性和可靠性。
- 陈宇波宋迎春
- 关键词：卡尔曼滤波非高斯噪声BAYES估计
- 测量噪声污染时的一种动态滤波算法被引量：5
- 2009年
- 当观测数据中含有粗差(异常值)时,其误差分布可视为污染分布。卡尔曼滤波对异常值非常敏感,它严重影响动态定位的精度。本文应用Bayes定理,给出测量噪声为污染正态分布时的一种Bayes估计动态模型,通过模拟和实例计算与比较分析,表明算法的有效性。
- 宋迎春刘庆元曾联斌陈宇波
- 关键词：卡尔曼滤波
