国家自然科学基金(40474001)
- 作品数：41 被引量：482H指数：12
- 相关作者：杨元喜韩保民高为广曾安敏郭海荣更多>>
- 相关机构：解放军信息工程大学中国人民解放军总参谋部测绘研究所长安大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省基础地理信息与数字化技术重点实验室开放基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球电子电信交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于拟合推估两步极小解法的地图坐标变换被引量：3
- 2008年
- 根据拟合推估两步极小解法的基本原理,将随机场分为趋势性和随机性两部分,对趋势性部分采用函数模型拟合后,用剩余残差拟合随机性信号协方差函数,再求解趋势性模型参数和随机信号。探讨了该方法在地图坐标变换中的应用,结果表明,基于两步极小的拟合推估新解法的结果明显优于最小二乘的结果。
- 曾安敏张菊清
- 关键词：拟合推估协方差函数数字化地图
- 附加约束条件的序贯平差被引量：11
- 2008年
- 从观测量分组的参数平差出发,详细推导了附加约束条件的序贯平差及其精度估计,讨论了附加约束条件的抗差序贯平差的计算过程。算例表明,推导的公式正确有效,简单实用,附加约束条件的序贯平差抗差估计能有效地抵制粗差的影响。
- 曾安敏杨元喜欧阳桂崇
- 关键词：序贯平差抗差估计
- 参数先验信息异常的影响与平差补偿被引量：1
- 2008年
- 若参数先验信息含有异常信息,必然造成序贯平差参数估值及其协方差的扭曲。本文首先分析了先验信息异常对参数结果的影响,然后通过对先验信息异常进行判断,再有针对性地引入部分附加参数,通过函数模型补偿法控制先验信息异常误差的影响。实测GPS算例表明,通过该方法能有效地抵制参数先验信息异常的影响。
- 曾安敏张丽萍崔吉春
- 关键词：序贯平差函数模型
- 动态Kalman滤波模型误差的影响被引量：44
- 2006年
- 动态Kalman滤波模型误差的影响与静态平差模型误差影响不同。它包括观测异常误差影响和动力学模型异常的影响。本文分别讨论了观测异常误差和动力学模型异常误差对当前历元滤波结果的影响及对后续历元滤波结果的影响;构建了异常误差影响表达式,并对各类异常误差的检测方法进行了分析。
- 杨元喜
- 关键词：KALMAN滤波
- GPS广播星历参数拟合算法的探讨被引量：19
- 2006年
- 介绍了全球定位系统(GPS)的广播星历参数拟合算法,在推导卫星位置对GPS广播星历参数偏导数的基础上,导出了调和项对偏导数的影响函数。计算结果表明,考虑调和项并不能提高GPS广播星历参数拟合的精度和效率,实际应用时应忽略调和项的影响。
- 崔先强焦文海秦显平
- 关键词：全球定位系统广播星历偏导数影响函数
- BP神经网络在GPS导航中的应用被引量：3
- 2006年
- Kalman滤波常用于GPS动态数据的处理,由于系统存在的不确定性和非先验性,导致滤波产生较大的估计误差,甚至发散。介绍了BP神经网络算法及其非线性逼近能力,并基于BP神经网络的非线性逼近性能设计了BP神经网络进行GPS导航的新算法。实测数据计算结果表明该算法能够真实地反映载体运动轨迹,其导航解具有良好的精度和可靠性。
- 高为广原亮杨华
- 关键词：KALMAN滤波BP神经网络
- 基于GPS精密单点定位的低轨卫星几何法定轨被引量：11
- 2007年
- 为了提高几何法定轨的精度,系统分析了考虑低轨卫星受力情况的几何法定轨原理及数学模型,将动力学平滑结果作为几何法定轨的先验轨道,提出了一种改进的众数投票法,并将其成功地应用于低轨卫星几何法定轨,提高了基于非差观测值的数据预处理质量,避免了低轨卫星轨道出现较多的间隔,从而提高了定轨精度.
- 韩保民杨元喜
- 关键词：星载GPS低轨卫星精密单点定位几何法定轨
- 一种提高神经网络泛化能力的自适应UKF滤波算法被引量：4
- 2008年
- 给出了利用EKF(extended Kalman)滤波和UKF(unscented Kalman)滤波提高神经网络泛化能力的方法。针对UKF参数选取随意性的问题,采用移动开窗估计法对状态噪声和观测噪声协方差矩阵进行自适应估计,提出了一种新的提高神经网络泛化能力的自适应UKF算法。利用检测样本进行了验证,结果表明,利用EKF、UKF和自适应UKF算法训练神经网络都能提高其泛化能力,其中自适应UKF算法优于其他几种算法。
- 高为广杨元喜张婷
- 关键词：神经网络自适应估计
- 罗德里格矩阵在三维坐标转换严密解算中的应用被引量：94
- 2006年
- 利用反对称矩阵和罗德里格矩阵的性质,把传统的三个旋转角参数用反对称矩阵的三个独立元素代替,推导了用三个公共点计算任意旋转角情况下的7个参数的直接计算公式,并建立了相应的平差模型。
- 姚吉利韩保民杨元喜
- 关键词：三维坐标转换
- 基于Elman神经网络和Kalman滤波的捷联惯导精对准被引量：5
- 2006年
- 在采用Kalman滤波进行捷联惯导精对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散。针对这个问题,提出基于Elman神经网络和Kalman滤波的捷联惯导精对准方法。首先对已知噪声统计特性的系统进行Kalman滤波,将稳定可靠的状态估值作为网络期望输出用来训练Elman网络;然后再用训练好的网络对未知噪声统计特性系统进行状态估计。利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波精对准的缺陷,提高对准精度,尤其是航向角的精度。
- 吴富梅聂建亮董海静
- 关键词：捷联惯导ELMAN神经网络KALMAN滤波
