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针对水下重力匹配导航SITAN算法中动力学模型误差以及重力异常观测数据存在粗差的问题,提出一种抗差自适应匹配算法。通过构建自适应因子和抗差因子来调节状态预测信息与量测信息对滤波贡献的权重,有效抑制粗差和预测信息异常的影响,提高匹配算法的稳定性和可靠性。在南海选取一块重力异常特征变化丰富的海域进行仿真实验,结果表明,与常规SITAN算法相比,该算法能够显著降低异常观测值的影响,系统的定位精度和鲁棒性均有提升。 相似文献
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针对Stokes-Pizzetti积分用于外部扰动重力场计算中从空中趋近地面时存在着不连续和积分奇异的问题,对该式进行了改进。改进式引入地面计算点处的重力异常,得到一个从地面到空中统一适用的公式,并且中和了在地面计算点处的奇异性。类似地,改进了的Stokes公式在用于大地水准面计算时积分的奇异性同样起到了改善作用。 相似文献
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当前的重力卫星任务除了本身特有的观测方式外,都采用了高低卫卫跟踪的观测方式。为研究高低卫卫跟踪观测系统的时变行为和获取重力场信息的能力,文中运用描述时变系统的状态空间模型方法,根据附加参数的类型,建立了3种状态空间模型,并对系统的可观测性从解析法的角度进行了分析。结果表明,对于单一的高低卫卫跟踪观测系统,引力系数的可观测性实际上是不成立的,根据一次任务只能建立引力系数的一组约束条件。 相似文献
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2000国家重力基本网部分站的最新绝对重力测量 总被引:3,自引:0,他引:3
为分析部分2000国家重力基本网点的长期稳定性,应用FG5/240绝对重力仪在该网的永兴岛和郑州站进行了绝对测量。对观测结果的处理表明,观测精度优于5×10 -8 ms -2 ;同时对观测值及其对应的2000国家重力基本网点的重力值进行了比较,得出两者之间重力值差异变化。 相似文献
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谢心和赵东明刘长青 《测绘与空间地理信息》2023,(11):26-29
重力数据在使用上需要通过进一步的精化和融合,并利用精确的插值技术进行加密处理,以满足实际应用的重力数据基础。本文提出一种基于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化BP神经网络的方法,并应用于重力数据推估。通过仿真实验对比分析了PSO-BP神经网络、普通BP网络和传统克里金方法在重力异常插值上的效果,发现本文方法在均方差、差值稳定性上具有一定优势,但运算时间较长。利用澳大利亚中部的重力观测数据对PSO-BP神经网络进行训练,结果表明,本文方法在整个区域的插值效果上优于BP神经网络和克里金方法,补充高程数据作为PSO-BP神经网络的输入,能进一步提升利用该方法推估自由空气重力异常场的精度。 相似文献
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扰动引力快速确定的替代算法 总被引:2,自引:2,他引:2
扰动引力的点质量表达方法使得扰动引力的计算模式具有最为简单的结构 ,但它本身也具有计算量大的缺点 ,与实时计算的目标相矛盾。为解决这一矛盾 ,文中用三次等距B样条函数进行试验。结果表明 ,在已知预设弹道坐标的条件下 ,三次等距B样条函数方法是适于进行快速精确逼近弹道扰动引力的数值算法 相似文献
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随机变量经非线性变换后统计性质的确定 总被引:1,自引:0,他引:1
扩展卡尔曼滤波应用于非线性系统的状态估计时,首先要对系统的动力方程进行线性化,这样就给状态的估计带来一定的误差。文中通过对非线性变换的函数进行级数展开,获得了非线性变换后随机变量的真实均值和协方差的表达式,并得到一阶线性化的形式;然后提出了一种精度更高的变换算法,并从理论上证明了该变换算法较之线性化的做法能够更好地逼近非线性变换后的真实均值和协方差,数值试验也证明了这一点。 相似文献