最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用

煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明：3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。     

一种多系统组合单点定位随机模型的确定方法

分析多系统组合单点定位性能,针对组合定位时随机模型不够精确的问题,提出一种基于UERE的Helmert方差分量估计定权方法。结果表明:多系统组合定位时,单历元可用卫星数增大,GDOP值明显减小,精度以及稳定性等定位性能得到有效提升。基于UERE的Helmert方差分量估计定权方法相较传统的先验定权和基于验后方差估计的定权方法,可明显改善多系统组合定位的精确度,且降低迭代计算次数。     

顾及温度因子的PDL模型及其组合模型在桥梁挠度预测中的应用

桥梁挠度影响因素的不确定性导致了挠度预测的复杂性,本文介绍了一种考虑温度因子影响的多项式分布滞后(PDL)模型,并与灰色模型进行加权组合,结合长江某大桥挠度监测数据进行分析,结果表明,两者的组合模型能明显提高挠度预测精度,其预测结果更为可靠。     

GPS/BDS组合系统相对定位模型和精度分析

北斗卫星导航系统2012年底已能满足亚太地区的导航定位需求.文章针对相对定位模式,给出了GPS/BDS组合定位的伪距相对定位和载波相位相对定位模型,并通过实测数据的精确处理对北斗系统的可用性及GPS/BDS组合能达到的精度进行分析,验证了GPS/BDS组合系统相对定位模型的正确性,为北斗系统的推广应用提供了参考.     

无电离层组合、Uofc和非组合精密单点定位观测模型比较

GNSS精密单点定位技术因其只采用单台接收机就能获得高精度的定位结果而成为近年来的研究热点。精密单点定位通常采用3种模型:无电离层组合模型、Uofc模型与非组合模型。本文从模糊度固定的角度详细论述了这3种模型的相互关系,公式推导证明了非组合模型与Uofc模型等价,且都优于无电离层组合模型;与采用等价性原理消去电离层延迟的Uofc模型相比,非组合模型将电离层延迟作为参数求解,能为用户提供附加电离层先验约束的条件,从而方便地转换为电离层加权模型。在固定宽巷模糊度的情况下,采用模糊度精度因子(ADOP)对模糊度的固定效率进行了分析,验证了Uofc模型相对于无电离层组合模型具有噪声小、不损失原始观测信息等优点。而附电离层约束的非组合模型在高精度先验电离层信息约束下能有效提高模糊度固定效率。     

组合模型在沉降预测中的应用研究

预测建筑物沉降的方法有多种,高精度预测才是关键。本文在利用灰色模型和泊松曲线模型进行预测结果的基础上,利用最小二乘法原理,建立加权组合预测模型与变权组合预测模型,求得相应规划模型的权系数,通过对预测结果进行分析比较,认为组合预测模型能提高预测的精度。     

3种GPS+BDS组合PPP模型比较与分析

无电离层组合和非组合模型是GNSS精密单点定位(PPP)常用的两种函数模型。本文通过详细分析PPP的两种函数模型各类参数间的相关特性,建立了参数独立的函数模型。对非组合PPP模型的电离层参数引入虚拟观测方程进行约束,有效提高了PPP的收敛速度。最后,从定位精度和收敛时间两方面分析不同函数模型的GPS单系统和GPS+BDS组合PPP静态、模拟动态定位效果。结果表明:GPS单系统和GPS+BDS组合PPP定位精度相当,静态的无电离层组合与非组合PPP均可达到厘米至毫米级精度,动态PPP精度的平面优于3cm,高程优于5cm;无电离层组合PPP收敛时间优于非组合的PPP,电离层加权非组合PPP的收敛时间最短。动态定位中,电离层加权模型相比于无电离层组合模型,可减少约15%的收敛时间,相比于非组合模型,可减少约34%。     

可量测影像序列的组合定位算法及其在1:50 000地图测绘中的应用

本文提出了基于CCD传感器获取的可量测影像序列的组合定位方法,并结合多传感器抗差自适应融合算法,给出了实用的组合定位滤波公式,利用该组合定位方法可以在已知前一时刻位置的基础上,利用当前的姿态和影像观测值计算出当前的位置。实际计算表明：① 该算法不需要存储大量的影像和计算控制点坐标,降低了存储和计算要求;②虽然单独使用可量测影像序列进行定位时存在误差积累,需要定时复位,单组合定位算法仍然可以有效提高组合定位的可靠性和精度。通过分析可以看出,利用该算法可以充分利用移动测量系统的现有设备和信息,提高系统的整体性能,因此,非常适合应用于移动测量系统中。     

一种改进的组合导航系统选星算法

针对GPS,GLONASS,BDS组合导航系统定位中卫星的选择作了相关分析。首先用STK软件进行仿真,分析几何精度因子与卫星数的关系,得出组合导航系统最佳选星数;再根据卫星星座的空间几何分布,基于次优选星算法的成本函数模型,结合各导航系统卫星测量精度的差异性以及次优选星算法的峰值、不稳定特点,构建一种以卫星高度角和载噪比确定的加权成本函数模型,提出一种依据加权成本函数选星的分步次优加权选星算法。实验结果表明,该选星算法能近似到达最优选星算法的效果,计算负荷也相对较小,可满足导航定位解算精度和实时性要求。     

北斗与GPS组合伪距单点定位精度分析

主要介绍了北斗与G PS组合单点定位时的原理和模型,根据自编程序,利用同济大学TJA站的数据进行计算及分析比较GPS伪距、北斗伪距、北斗/GPS组合伪距单点定位的精度。结果表明：北斗伪距单点定位的精度平面方向上达到3m以内,高程方向优于8 m ,满足普通导航定位的需求。北斗/G PS组合伪距单点定位精度明显优于单系统。在单系统观测条件差时,组合系统可以减少对单一系统的依赖性,而且还可以增强卫星定位的稳定性和可靠性。     

基于卡尔曼滤波和改进DBSCAN聚类组合的GPS定位算法

实时获取智能移动终端的地理位置信息是增强现实(AR)实景智能导航系统实现的关键,为了提高智能终端GPS定位的精度,提出了一种基于卡尔曼滤波与改进的具有噪声的基于密度的聚类方法(DBSCAN)结合的GPS组合定位优化方法.通过对GPS系统采集到的位置坐标数据进行卡尔曼滤波,去除较大的数据波动,控制定位误差范围,采用DBS...     

Chan序贯平差组合算法的超宽带定位降噪

在室内环境中接收机与标签之间的距离会受到随机误差的影响,针对超宽带系统的定位特性,结合Chan算法和序贯平差算法的优势,本文提出了Chan序贯平差(Chan-SA)组合算法,以削弱测距随机误差的影响。首先,通过Chan算法两次加权最小二乘获得标签的三维坐标;然后,将此坐标作为初始值代入序贯平差算法中,利用序贯平差算法对后续数据进行迭代得出最优解。仿真数据和实地测量数据的解算结果表明：与Chan算法、粒子滤波算法和序贯平差算法比较,静态场景中Chan-SA算法定位精度分别提高50.14%、35.29%和41.91%,同时在动态场景内也证明了本文算法的适用性。因此,Chan-SA可以提高超宽带系统的定位精度和稳健性。     

一种WiFi距离交会加权融合定位算法

基于距离交会的WIFI室内定位算法受环境的影响,距离反演精度较低导致定位误差较大,不同距离反演模型对定位误差影响特性存在差异。考虑到GPR距离反演模型过度平滑引起定位结果扎堆的缺陷和传统损耗模型反演精度过低引起定位结果误差较大的缺陷,提出一种基于GPR预测模型和损耗模型的加权融合定位算法。实验结果表明:该融合算法能够有效提高定位精度并明显改善基于GPR模型定位算法的定位结果扎堆现象。     

线性化误差对于UWB系统定位精度影响分析

针对目前常用的超宽带算法,扩展卡尔曼滤波(EK F)在解算过程中产生的线性化误差,对定位结果产生影响,而无损卡尔曼滤波(UKF)算法可以不进行线性化过程进行解算,避免误差的产生.文中首先对UWB定位系统线性化误差进行分析,在此基础上提出UKF和TDOA相结合的定位模型,通过实验比较两种算法的定位精度.实验结果表明U K...     

基于方差分量估计的不同截止高度角下的组合单点定位

BDS/GPS/GLONASS组合系统定位时,由于系统间卫星测距精度的差异性,需要合理确定卫星间权比,Helmert方差分量估计常被用于确定不同类观测值间权比;而当观测值含有粗差时,Helmert方差分量估计定位结果容易被粗差污染或收敛失真,出现大的偏差。文中基于Helmert方差分量估计,引入等价权因子IGGIII函数,建立抗差Helmert方差分量估计权函数模型,对比分析其在低截止高度角10°、15°和20°下,在BDS/GPS/GLONASS组合系统定位中的应用及定位精度,并讨论分析在高截止高度角30°和40°下,组合系统和单系统BDS的定位精度。实验结果表明:当观测值无明显粗差时,Helmert方差分量估计和抗差分量估计的定位精度相当,略低于高度角权函数的定位结果,点位精度RMS优于2.5m;含粗差时,抗差解定位精度最高;当截止高度角为30°时,BDS单系统定位精度RMS优于5m,而组合系统RMS接近3m;为40°时,组合系统平面精度RMS优于2m,三维精度RMS优于6m,而单系统不能定位。     

高斯函数定权的改进KNN室内定位方法

室内某些区域无线访问接入点（AP）布设稀疏,以及信号指纹的时变特性等因素,均使得无线信号接收信号强度（RSSI）序列与射电地图（radio map）相应RSSI序列完全相同成为可能,计算得到信号空间的欧氏距离为0或非常小。利用欧氏距离定权的加权质心算法解算会出现错误,无法得到定位结果;取K个参考点坐标均值的KNN算法以1/K为权值,定位精度相对较低。本文提出了高斯函数定权的KNN定位算法,对K个最近邻欧氏距离进行了标准化处理,利用高斯函数分配权值,得到加权坐标值。与KNN和WKNN算法的定位结果相比,该方法提高了鲁棒性和定位精度。     

附加原子钟物理模型的PPP时间传递算法

传统精密单点定位(PPP)时间传递算法通常把接收机钟差当作相互独立的白噪声逐历元进行估计,而忽略了钟差参数历元间的相关性。针对这一问题,本文提出了一种附加原子钟物理模型的PPP时间传递算法。该算法通过利用Kalman滤波对高稳定度的原子钟钟差进行建模,拓展传统PPP时间传递模型中的接收机钟差参数,并给出了Kalman滤波过程噪声协方差和初始状态向量的确定方法。试验结果表明:该算法可以有效避免传统算法时间传递结果需要一定收敛时间的问题,使解算结果更加符合原子钟的物理特性,能够显著提高时间传递结果的精度和稳定性,可将单站时间传递精度平均提高58%,站间时间传递精度平均提高51%。     

GPS单站定位的误差改正模型研究

GPS单站定位的作业方式、外业组织观测和数据处理等比较简单,同时,由于采用观测值不同、观测时间长短不同、定位模式和数据处理方式不同,其精度可以从毫米级到米级不等,实际应用中以伪距单点定位和精密单点定位为主。GPS单站定位不能通过求差方式来消除或消弱各项误差,为提高其定位精度,必须研究各项误差的改正模型,以便对其进行精细改正。本文用2010年10月31日CHAN站24小时的观测数据,确定各项误差在一天中的影响大小和变化规律,研究结果对精密单点定位的误差研究和GPS定位误差的教学工作等都有参考意义。     

复杂环境下智能手机RTK+PDR融合定位

针对室外复杂环境下智能手机定位精度低、抗干扰能力不足的问题,本文利用手机GNSS观测值和手机内置IMU数据,采用RTK和PDR算法融合定位,对比分析了小米8和华为Mate20X两款手机的GNSS数据质量和融合定位算法性能,以及不同观测条件下融合算法的定位精度和稳定性。试验结果表明,在良好和复杂两种观测条件下,采用RTK算法定位精度分别为1.8 m和4.6 m;采用RTK+PDR融合算法定位精度分别为1.2 m和2.6 m,在两种环境下,RTK+PDR融合算法的精度分别提高了50%和76%,即显著提高了智能手机在室外复杂环境下的定位精度。     

一种基于图像灰度直方图相似度计算的室内定位方法

近年来,视觉定位由于定位精度高广泛应用于室内定位与导航。然而,室内环境复杂多变,视觉定位在很多场景下无法实现高精度定位,而且多数视觉定位算法耗时和计算复杂度高,不适用于智能手机。为实现基于智能手机的准确高效定位,本文提出了一种基于图像灰度直方图相似度计算的定位方法。该方法分为两个阶段：离线阶段和在线阶段。离线阶段在已知坐标的格网点分别利用智能手机采集图像,提取图像灰度直方图,建立图像灰度直方图图像特征库;在线阶段智能手机在待测点采集图像提取灰度直方图,然后与图像特征库进行相似度计算,选取相似度和最大值的格网作为概略位置,以相似度为权重采用加权均值法得到准确位置。将所提方法和KNN算法进行对比,试验结果表明,该方法的平均定位误差优于0.3 m,与KNN算法相比定位精度提高了40.7%,计算时间优于1.7 s。