观测卫星不足时的GPS/INS紧组合抗差自适应滤波

常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。     

GNSS观测值统一表达及组合PPP解算性能分析

针对GNSS多系统组合进行PPP定位的问题,推导了GNSS观测值统一表达式;进而给出了基于UofC模型的多系统组合PPP的函数模型和随机模型;最后采用6个IGS观测站24 h观测数据对7种组合模型的PPP进行解算,并从收敛率、收敛速度和定位精度等方面进行了统计分析。实验结果表明,当观测时长为60 min时,GPS/GLONASS/BDS组合PPP收敛性能最好,收敛率为91.7%,平均收敛时间为16.1 min;而BDS PPP收敛性能最差,收敛率仅为32.7%,平均收敛时间为38.4 min。可见,多系统组合有利于提高精密单点定位的解算性能。对于定位精度,在观测时长较短时(如0.5 h),GPS/GLONASS/BDS组合PPP整体上具有最优的定位精度,(N,E)方向偏差和标准差分别为(0.3,0.5)cm和(1.9,4.3)cm;短时间内对流层参数与垂直方向的强相关性,将致使U方向精度较差。     

主成分等变换及组合分类在半湿润流域的应用

以东湾流域为研究区,首先对TM影像进行主成分分析(PCA),缨帽变换,色调、亮度、饱和度彩色变换(HIS),并求得归一化植被指数、归一化建筑指数、归一化水体指数、归一化裸土指数、归一化阴影指数和第四波段灰度共生矩阵纹理特征,构造了新的特征影像;然后对其分别进行PCA、独立主成分分析(ICA)、最小噪声分离(MNF)3种变换;再对变换后的结果分别进行最大似然法、神经网络以及支持向量机(SVM)分类,以研究不同变换、不同分类方法的差异。提出了一种新的降低特征相关性的方法,并确定了最有效的一种分类—变换组合。结果表明,新特征降维方法的分类精度达到了93.457%,而单一特征降维方法最高分类精度为91.955%,证明该方法能更有效地提取影像特征。     

多GNSS系统组合在城市峡谷中的定位性能分析

随着多GNSS系统的部署,利用多GNSS组合定位有可能解决GNSS在城市中定位效果不理想的问题。讨论了联合多GNSS系统组合定位的关键问题,包括时空基准的统一和系统间偏差的处理;通过分析比较,确定了合理的多系统组合定位函数模型,并通过多系统组合定位实验证明,利用多系统组合的方法可提高GNSS系统在城市峡谷中定位的可用性和可靠性。     

扩展共线方程结合车载组合全景相机影像区域网平差

利用扩展共线方程实现组合相机单片影像的空中三角测量,通过该方法来提高全景影像的定位精度。由于组合全景相机中各子相机刚性固定,相机间的相对位姿参数可以精确标定,因此利用扩展共线方程模型,可以将组合全景相机的构像单元从单个子相机影像扩展为整个组合相机获取的多张影像。与已有的球模型方法,包括球理想模型和球严密模型方法相比,本文所用的扩展共线方程方法使用各子相机影像像点作为观测值,避免了球模型方法中由各子相机摄影中心不重合导致的球模型投影误差和摄站内重叠区域融合误差。试验结果表明:与球模型方法相比,本文方法无需模型投影和摄站内重叠区域融合等繁琐的处理过程,避免了由其引起的精度损失,保证了空三网稳定性的同时提高了定位精度。     

MIMU/DGNSS组合导航技术在城市智能公交中的应用

为解决智能公交GPS在城市环境中易受干扰的问题,设计低成本MIMU和DGNSS松组合算法,并进行两类跑车实验。利用自编写的GNSS测试软件对该算法处理后的定位结果和高精度差分GNSS接收机的基准结果进行比对。实测结果表明,在城市复杂环境中该组合模块定位连续性达99.59%,其中75.68%在3 m以内,与传统GPS模块相比,在同样低成本的前提下提高定位结果精度和定位连续性、可靠性。     

WiFi指纹定位的一种新组合算法

探讨AP选取策略和贝叶斯位置估计算法对基于RSS的WiFi室内定位技术位置估计精度的影响。国内外学者分别对AP选取算法和贝叶斯位置估计算法进行了大量的研究。为了进一步深入研究不同算法的优劣性,利用组合优化的思想对不同算法进行组合,通过找出最优算法组合从而提升WiFi室内定位系统的性能。基于互信息最小化的AP选取策略和考虑AP相关性的贝叶斯位置估计算法,提出一种新的WiFi指纹定位组合算法。实验分析表明:新算法具有良好的实用性和定位性能。     

基于粒子群算法的组合模型在变形分析中的应用

在构建并联组合模型进行变形预测时,单项模型权值的确定是个关键问题。为了提高变形预测的精度,以基坑监测数据为例,采用GM(1,1)模型与ARMA模型进行组合,在拟合误差平方和最小的准则下,使用粒子群算法求解两单项模型的最优权值,进而构建并联组合模型进行变形预测。结果表明,该方法融合各单项模型的优势,可以提高预测精度,避免求解线性规划问题,具有较好的实用性。     

基于GPS\BD2组合的车载导航系统性能分析

中国独立发展的北斗系统已经具备亚太地区的定位导航能力,为研究以北斗系统为主的车载导航技术的应用精度,采用伪距单点定位的方法分别对车载GPS,BD2,GPS\BD2 3种导航模式下的二维导航精度进行对比分析,结果显示定位精度分别为:3.66m,4.76 m,3.01 m,可以看出基于单点定位的北斗二维平面导航精度已达到5 m内,完全满足大众日常的出行要求。组合系统与GPS导航系统对比,组合系统具有更高的精度,是较好的导航模式。并基于visual studio平台编写定位软件,实现对车辆位置和速度信息的提取,监控车辆是否超速。     

福建县域人口流动空间差异分析

针对当前国内对人口流动空间分布问题常采用的单一指标以及数理统计方法、忽略了空间效应、很难正确识别人口流动地域类型以及空间分布模式的问题,提出了一种以县域以人口净迁移率为横坐标和以人口总迁移率为纵坐标的复合指标法。首先对2010-2013年福建省85个县域的人口流动地域类型进行了测度和划分;随后,为进一步探索人口流动集聚程度,采用探索性空间数据分析方法进行了量化分析。结果表明:福建省县域人口流动空间分布差异显著;福建省县域人口流动的地理集聚特征显著且存在明显的正相关关系,并且"低-低"类型分布占据主要地位。研究结果为发现福建省县域人口流动空间模式,更好地为人口流动区域差异进行量化分析提供了强有力的支撑。