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基于迭代正则化高斯-牛顿法的非线性Urysohn积分方程数值解 预览
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作者 陈亚文 仝云莉 闵涛 《纯粹数学与应用数学》 2019年第1期54-62,共9页
非线性Urysohn积分方程在许多领域中都有广泛的应用,但由于该方程具有不适定性的特点,数据的微小扰动可能导致解的巨大变化,给数值求解带来很大困难.为了获得稳定的、准确的数值解,本文利用迭代正则化高斯-牛顿法对此方程进行求解,给出... 非线性Urysohn积分方程在许多领域中都有广泛的应用,但由于该方程具有不适定性的特点,数据的微小扰动可能导致解的巨大变化,给数值求解带来很大困难.为了获得稳定的、准确的数值解,本文利用迭代正则化高斯-牛顿法对此方程进行求解,给出了利用Sigmoid-型函数确定迭代正则化参数的方法.对一类重力测定问题进行了数值模拟,将得到的数值解和相应的精确解作比较.结果表明,本文提出的方法在求解非线性Urysohn积分方程时是可行的也是有效的. 展开更多
关键词 非线性 Urysohn积分方程 正则 数值解 迭代正则高斯-牛顿法
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基于光谱重建技术的壁画颜色复原与评价 预览
2
作者 王可 王慧琴 +2 位作者 殷颖 毛力 张毅 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期280-285,共6页
为了在给定的照明和观察条件下,用相机响应信号重建物体表面光谱反射率,实现颜色的高精度复原,采用了多光谱成像技术采集物体表面的多光谱图像,使用主成分分析、R矩阵和正则化R矩阵方法进行了光谱反射率重建的理论研究,并对壁画色块颜... 为了在给定的照明和观察条件下,用相机响应信号重建物体表面光谱反射率,实现颜色的高精度复原,采用了多光谱成像技术采集物体表面的多光谱图像,使用主成分分析、R矩阵和正则化R矩阵方法进行了光谱反射率重建的理论研究,并对壁画色块颜色复原进行了实验验证,取得了壁画色块的重建光谱和颜色复原数据,同时对基于正则化R矩阵方法的壁画色块颜色复原结果进行了评价。结果表明,正则化R矩阵方法进行光谱重建的光谱精度和色度精度更高,与主成分分析和R矩阵方法相比,色差降低了0.0732,适应度系数提高了1.10%,均方根误差降低了0.0035,光谱匹配偏指数降低了0.0225。该方法能够满足高精度颜色再现的需要,适用于文物艺术品数字化存档、文物艺术品修复等领域。 展开更多
关键词 光谱学 颜色复原 R矩阵 正则
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神经网络在股票预测中的应用 预览
3
作者 汪煜纯 《通讯世界》 2019年第1期15-17,共3页
本文主要是通过神经网络的算法来解决股票预测中的一些问题,方便人们更好的购买适合的股票,起到更好理财的目的。在本次研究当中,作者着重向大家介绍如何利用神经网络及其具体的算法来起到股票预测的目的。在后期的研究当中,本文还会采... 本文主要是通过神经网络的算法来解决股票预测中的一些问题,方便人们更好的购买适合的股票,起到更好理财的目的。在本次研究当中,作者着重向大家介绍如何利用神经网络及其具体的算法来起到股票预测的目的。在后期的研究当中,本文还会采用正则化来减少神经网络的复杂度,同时正则化的方法也大大减少了计算机的运算负担,结果表明此方法不仅可以使模型的方差降低,同时模型整体的预测精度也较高。 展开更多
关键词 神经网络 股票预测 前向传播算法 反向传播算法 正则
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基于L21范数的正则化非负矩阵分解算法
4
作者 李成 赵海琳 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第9期1712-1716,共5页
非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)给矩阵分解加了非负的约束条件,其分解的子矩阵更容易解释。传统的NMF算法使用基于L2范数的优化目标,不容易识别非线性分布的数据结构。为了解决这一问题,提出一种基于L21范数的正... 非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)给矩阵分解加了非负的约束条件,其分解的子矩阵更容易解释。传统的NMF算法使用基于L2范数的优化目标,不容易识别非线性分布的数据结构。为了解决这一问题,提出一种基于L21范数的正则化非负矩阵分解算法,将非负矩阵分解的目标函数写成L21范数的形式,并在目标函数中加入图正则化项,使其能更好地处理复杂的非线性数据。最后,使用基准数据集,在聚类任务上测试所提出算法的性能。实验结果表明,所提出的算法可以提取数据的关键特征,获得原始数据的低维表示,产生更好的聚类结果。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 L21范数 正则 聚类
双向长短时记忆模型训练中的空间平滑正则化方法研究 预览
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作者 李文洁 葛凤培 +1 位作者 张鹏远 颜永红 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期544-550,共7页
双向长短时记忆模型(BLSTM)由于其强大的时间序列建模能力,以及良好的训练稳定性,已经成为语音识别领域主流的声学模型结构。但是该模型结构拥有更大计算量以及参数数量,因此在神经网络训练的过程当中很容易过拟合,进而无法获得理想的... 双向长短时记忆模型(BLSTM)由于其强大的时间序列建模能力,以及良好的训练稳定性,已经成为语音识别领域主流的声学模型结构。但是该模型结构拥有更大计算量以及参数数量,因此在神经网络训练的过程当中很容易过拟合,进而无法获得理想的识别效果。在实际应用中,通常会使用一些技巧来缓解过拟合问题,例如在待优化的目标函数中加入L2正则项就是常用的方法之一。该文提出一种空间平滑的方法,把BLSTM模型激活值的向量重组成一个2维图,通过滤波变换得到它的空间信息,并将平滑该空间信息作为辅助优化目标,与传统的损失函数一起,作为优化神经网络参数的学习准则。实验表明,在电话交谈语音识别任务上,这种方法相比于基线模型取得了相对4%的词错误率(WER)下降。进一步探索了L2范数正则技术和空间平滑方法的互补性,实验结果表明,同时应用这2种算法,能够取得相对8.6%的WER下降。 展开更多
关键词 语音信号处理 空间平滑 双向长短时记忆模型(LSTM) 正则 过拟合
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多参数正则化的动态光散射测量数据反演 预览
6
作者 申晋 修文正 +2 位作者 尹丽菊 邢雪宁 刘伟 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第2期15-20,共6页
针对多分散颗粒体系反演中防止出现虚假峰和避免真实峰值信息丢失之间存在的矛盾,在正则化反演中,通过对小奇异值的截断处理和利用调节因子构造正则参数函数,在抑制小奇异值对噪声放大作用的同时,避免了单一正则参数导致的过正则化或欠... 针对多分散颗粒体系反演中防止出现虚假峰和避免真实峰值信息丢失之间存在的矛盾,在正则化反演中,通过对小奇异值的截断处理和利用调节因子构造正则参数函数,在抑制小奇异值对噪声放大作用的同时,避免了单一正则参数导致的过正则化或欠正则化问题。由于过正则化会引起峰值信息的丢失,而欠正则化则会导致虚假峰、峰值分瓣或毛刺,因此,这一处理显著提高了反演方法的抗噪性能和多峰识别能力。模拟与实测动态光散射数据的反演结果表明,多参数正则化方法在准确给出粒度峰值的同时,有效地消除了虚假峰、峰值分瓣和毛刺等现象,实现了多峰颗粒体系的准确测量。 展开更多
关键词 动态光散射 颗粒测量 正则 反演
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智能电网数据挖掘及隐私保护方法研究 预览
7
作者 闫嵩琦 《微型电脑应用》 2019年第8期101-104,共4页
为了保障大数据时代电力数据的完整性,保密性,对智能电网数据信息进行隐私保护是十分重要的。对电力大数据进行分析,可以获取电力用户的用电习惯,用以指导供电计划的制定。提出采用熵差法对异常用电行为进行挖掘。在挖掘电网数据的有价... 为了保障大数据时代电力数据的完整性,保密性,对智能电网数据信息进行隐私保护是十分重要的。对电力大数据进行分析,可以获取电力用户的用电习惯,用以指导供电计划的制定。提出采用熵差法对异常用电行为进行挖掘。在挖掘电网数据的有价值信息时,采用滤波正则化的隐私保护方法,既能保证数据特征,又能与原数据具有较大差异。最后通过算例仿真,验证了所提方法具高效的数据挖掘能力及隐私保护性能。 展开更多
关键词 数据挖掘 隐私保护 正则
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改进的回溯正则化自适应匹配追踪算法及应用 预览
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作者 孟宗 潘作舟 +1 位作者 李晶 郭晓林 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2019年第2期110-118,共9页
针对压缩感知重构时存在的回溯过度问题,研究了一种改进的回溯正则化自适应匹配追踪(IBRAMP)算法。首先,利用自适应阈值随机地进行原子选取,并通过回溯剔除错误原子的方法来提高重构的正确率。其次,在回溯的同时,通过更新剔除原子序数... 针对压缩感知重构时存在的回溯过度问题,研究了一种改进的回溯正则化自适应匹配追踪(IBRAMP)算法。首先,利用自适应阈值随机地进行原子选取,并通过回溯剔除错误原子的方法来提高重构的正确率。其次,在回溯的同时,通过更新剔除原子序数对应的观测矩阵列来避免回溯过度问题。最后,对观测矩阵进行归一化处理,减少重构时间。实验结果表明,该算法在具备更高成功重构率的同时,能够大幅度减少重构时间。将其用于实际故障轴承信号的重构中,重构结果无论在时域还是在频域中,都能准确地反映实际轴承故障信号中的故障特征。 展开更多
关键词 压缩感知 重构 正交匹配追踪(OMP) 正则 回溯
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HJM模型中的波动率参数估计
9
作者 刘燊 江良 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第10期184-193,共10页
应用利率互换市场数据对HJM模型中波动率参数进行有效地估计,且通过蒙特卡罗计算和正则化方法来实现.为了更有效地控制稳定性问题,本文将引入关于时间函数的正则化参数.最后,通过数值的方法来测试稳定性的问题.
关键词 HJM模型 波动率 蒙特卡罗方法 正则
基于波动方程的叠前地震反演 预览
10
作者 孙成禹 姚振岸 +1 位作者 伍敦仕 喻志超 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期604-618,共15页
随着地震勘探和开发的不断深入,面向地质目标的精细储层预测技术变得越来越重要.由于透射损失、层间多次波、波模式转换以及随机噪声等的影响,观测地震数据和待反演的地下介质属性之间呈现出很强的非线性.考虑到这些非线性,本文基于积... 随着地震勘探和开发的不断深入,面向地质目标的精细储层预测技术变得越来越重要.由于透射损失、层间多次波、波模式转换以及随机噪声等的影响,观测地震数据和待反演的地下介质属性之间呈现出很强的非线性.考虑到这些非线性,本文基于积分波动方程开展叠前地震反演,从观测地震数据中恢复出介质属性和整体波场,其中反演参数是波动方程中的压缩系数、剪切柔度和密度的对比度,相比于常规线性AVO反演的波阻抗弹性参数,它们对流体指示有更强的敏感性.在反演过程中,从平滑的低频背景场出发,交替迭代求解数据方程和目标方程.采用乘性正则化方法于共轭梯度框架下求解反演参数,采用优化的散射级数Neumann序列获得整体波场,这种方法不易陷入局部极值,能收敛到正确解.测井资料和典型山前带模型测试表明,利用上述反演方法能获得高分辨率的深度域地下介质属性,可直接进行储层预测和解释. 展开更多
关键词 散射理论 积分波动方程 非线性 深度域叠前反演 正则
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一个三维三角形交叉扩散系统的整体弱解 预览
11
作者 秦恬静 陶有山 《东华大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第4期636-644,共9页
研究一个带交叉扩散的两物种竞争模型,其中一个物种带有交叉扩散但缺少自扩散。由于该模型在三维空间情形下的整体经典解的存在性至今仍是未知的,因此利用一种新的正则化方法,通过引入一个变量变换及运用先验估计技巧,构造出该三维模型... 研究一个带交叉扩散的两物种竞争模型,其中一个物种带有交叉扩散但缺少自扩散。由于该模型在三维空间情形下的整体经典解的存在性至今仍是未知的,因此利用一种新的正则化方法,通过引入一个变量变换及运用先验估计技巧,构造出该三维模型的整体弱解。此弱解可以用正则化问题的经典解来逼近。 展开更多
关键词 整体弱解 先验估计 正则 交叉扩散系统
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基于自适应局部搜索的进化多目标稀疏重构方法 预览
12
作者 刘昊霖 池金龙 +2 位作者 邓清勇 彭鑫 裴廷睿 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1420-1431,共12页
在稀疏重构中,重构误差项和稀疏项通常使用一个正则化参数聚合成单目标函数,很难实现 2个目标的均衡优化,这个缺陷通常导致稀疏重构精度低.为此,提出一种自适应局部搜索的多目标进化算法.首先,基于范数和l1范数和l1/2范数分别设计了2种... 在稀疏重构中,重构误差项和稀疏项通常使用一个正则化参数聚合成单目标函数,很难实现 2个目标的均衡优化,这个缺陷通常导致稀疏重构精度低.为此,提出一种自适应局部搜索的多目标进化算法.首先,基于范数和l1范数和l1/2范数分别设计了2种梯度迭代软阈值法的局部搜索方法求得相应解,这2种局部搜索方法可以提高解的收敛速度和精确度;其次,通过比较对应的目标函数值来竞争选取每轮的优胜解;然后,采用基于竞争成功率的自适应择优局部搜索方法来产生后期解;最后,在帕雷托前沿面的膝盖区域上采用角度法选取最优解.实验结果表明:测量误差和稀疏项可以达到平衡,在重构精度方面,提出的方法远高于现有的传统单目标方法.相比于StEMO算法,当测量维度 M =600时,该方法可以提高33.8%;当噪声强度δ=0.002时可以提高82.7%;当稀疏率 K/N =0.3时可以提高7.38%. 展开更多
关键词 稀疏重构 多目标优 自适应局部搜索 正则 软阈值
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跳-扩散模型下期权定价方法及参数校准 预览
13
作者 许聪聪 许作良 《数学物理学报:A辑》 CSCD 北大核心 2019年第3期649-663,共15页
该文对跳-扩散模型下期权定价方法及参数校准问题进行研究.首先,推导出了跳-扩散模型在均值修正等价鞅测度下的风险中性特征函数,利用COS方法对跳-扩散模型进行期权定价,分析了COS方法的定价误差,并通过数值实验验证了COS定价方法的有效... 该文对跳-扩散模型下期权定价方法及参数校准问题进行研究.首先,推导出了跳-扩散模型在均值修正等价鞅测度下的风险中性特征函数,利用COS方法对跳-扩散模型进行期权定价,分析了COS方法的定价误差,并通过数值实验验证了COS定价方法的有效性;然后,采用相对熵正则化方法对跳-扩散模型进行参数校准,通过数值模拟实验验证了校准方法的准确性和可靠性;最后,利用S&P500市场数据对模型参数进行校准.结果表明:不同到期日期权数据校准结果有很大不同,Merton跳-扩散模型比Black-Scholes模型能更好的模拟市场数据. 展开更多
关键词 跳-扩散模型 期权定价 参数校准 COS方法 正则
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支持向量机回归模型中目标函数的五个理解 预览
14
作者 熊令纯 李裕梅 《数据挖掘》 2019年第2期52-59,共8页
支持向量机回归和支持向量机分类有区别,分类问题主要从最大化两类间的间隔入手,而回归问题则需要寻找适合这批数据的自变量和因变量之间关系的回归方程,使得由回归方程计算出来的因变量值和实际数据中的因变量值尽量接近。并且,支持向... 支持向量机回归和支持向量机分类有区别,分类问题主要从最大化两类间的间隔入手,而回归问题则需要寻找适合这批数据的自变量和因变量之间关系的回归方程,使得由回归方程计算出来的因变量值和实际数据中的因变量值尽量接近。并且,支持向量机回归和普通的回归问题还不一样,设定了一个2ε间隔带,在这个间隔带内的数据点、不计算损失,之外的计算损失,在尽量最小化损失的同时,模型的目标函数里多了个1/2‖W‖2,关于这个项,有很多疑问,给支持向量机回归目标函数的理解造成了很大的困难,尤其是在学习了支持向量机分类问题后,更容易把这个项和分类问题中同样的项意味着的最大化间隔相联系,但又不能直接对应上。于是,我们从正则化、结构风险最小化(岭回归、权重衰减)、回归超平面的flatten、二分类问题的转化、回归问题的本质这五个方面着手,从不同的角度进行透彻分析和解释1/2‖W‖2,从而为支持向量机回归模型的目标函数的理解进一步理清思路、扫清障碍。而且,第五个理解站在了新的高度,从问题的本质出发,统一了前面四个理解,也具有自己独特的看法。 展开更多
关键词 支持向量机回归 目标函数的五个理解 正则 结构风险最小 回归超平面的Flatten 二分类问题的转 回归问题的本质
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基于Lp范数正则化的V字型密度界面重力反演 预览
15
作者 冯旭亮 王万银 +1 位作者 宋立军 袁炳强 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期1022-1036,共15页
V字型密度界面是一类常见的密度界面,如海沟、半地堑以及俯冲带之下的莫霍面,利用重力数据刻画此类密度界面形态对于区域构造研究、油气勘探以及物理海洋学等都具有重要意义.本文首先建立了Lp-范数形式的模型约束函数,并利用正则化原理... V字型密度界面是一类常见的密度界面,如海沟、半地堑以及俯冲带之下的莫霍面,利用重力数据刻画此类密度界面形态对于区域构造研究、油气勘探以及物理海洋学等都具有重要意义.本文首先建立了Lp-范数形式的模型约束函数,并利用正则化原理将其与重力数据误差函数和已知深度约束函数结合形成V字型密度界面反演的目标函数,推导了目标函数的梯度表达式,并以非线性共轭梯度法为核心给出了反演流程.二维简单模型试算结果表明p=5时该方法能准确地刻画V字型密度界面起伏特征,且亦能准确地应用于二维复杂密度界面和三维界面的反演.最后将反演方法应用于挑战者深渊及邻区的实际资料处理之中,利用研究区海底地形数据和沉积层厚度数据对自由空间重力异常逐层剥离而得到莫霍面引起的重力异常,用本文方法对此重力异常进行反演,结果呈现了板块俯冲作用引起的V字型莫霍面起伏特征. 展开更多
关键词 V字型密度界面 重力异常 Lp-范数 非线性反演 正则
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基于改进总广义变分的红外图像超分辨率算法 预览
16
作者 苏冰山 陈继光 陈雨 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第8期193-194,196共3页
本文提出一种新的红外图像超分辨率算法。算法将一种改进型的二阶总广义变分模型与红外图像的高频估计结合起来:首先根据相位一致算法提取可见光图像和红外图像的边缘;然后将提取的图像边缘按照相关边缘和非相关边缘分类;分类后依据可... 本文提出一种新的红外图像超分辨率算法。算法将一种改进型的二阶总广义变分模型与红外图像的高频估计结合起来:首先根据相位一致算法提取可见光图像和红外图像的边缘;然后将提取的图像边缘按照相关边缘和非相关边缘分类;分类后依据可见光图像与红外图像的二次仿射变换关系模型,得出相关边缘红外图像的高频估计;最后将高频估计图像与改进的二阶总广义变分模型结合起来,得到新的正则化模型,由此模型重建高分辨率红外图像。实验结果证明本文算法优于其他算法。 展开更多
关键词 红外图像超分辨 总广义变分(TGV) 正则 多传感器 高频估计
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Determining Atmospheric Boundary Layer Height with the Numerical Differentiation Method Using Bending Angle Data from COSMIC 预览
17
作者 Shen YAN Jie XIANG Huadong DU 《大气科学进展:英文版》 SCIE CAS CSCD 2019年第3期303-312,340共11页
本文提出一个基于COSMIC弯角数据来确定大气边界层高度的新方法。首先,使用数值微分方法结合正则化技术计算弯角廓线的一阶导数值,然后把弯角导数廓线的最小值所在的高度定义为边界层高度。为了给出求得的边界层高度的可靠性,本文根据... 本文提出一个基于COSMIC弯角数据来确定大气边界层高度的新方法。首先,使用数值微分方法结合正则化技术计算弯角廓线的一阶导数值,然后把弯角导数廓线的最小值所在的高度定义为边界层高度。为了给出求得的边界层高度的可靠性,本文根据求得的弯角导数廓线最小值的相对值定义了显著参数.然后,本文将该方法应用于2008年1、4、7、10月份的COSMIC弯角数据,求得边界层高度后,本文将其与COSMIC数据本身提供的两种边界层高度、基于COSMIC折射率数据使用有限差分法求得的边界层高度进行了对比。结果表明,对于显著的边界层顶情形(大的显著参数),不同方法求得的结果的偏差较小,即不确定性较小。相反,对于非显著边界层顶的情形(小的显著参数),不同方法之间的偏差较大,即不确定性较大。另外,本文提出的新方法可以识别薄层边界层顶的情形,为容易被其他方法使用质量控制而剔除的个例提供了参考的边界层顶高度。因此,使用数值微分方法结合正则化技术确定边界层高度是一个更优的选择,具有进一步的应用价值。 展开更多
关键词 大气边界层高度 数值微分方法 COSMIC 弯角 正则
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一种结合Dropblock和Dropout的正则化策略 预览
18
作者 胡辉 司凤洋 +1 位作者 曾琛 舒文璐 《河南师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第6期51-56,共6页
为了能够全面且高效加快卷积分类网络的收敛速度和提升稳定性,提出了一种新的正则化策略,将Dropblock算法和Dropout算法相结合,从而实现对整个卷积分类网络的浅层、中层和深层网络进行正则化.其中,Dropblock通过隐藏部分特征图实现卷积... 为了能够全面且高效加快卷积分类网络的收敛速度和提升稳定性,提出了一种新的正则化策略,将Dropblock算法和Dropout算法相结合,从而实现对整个卷积分类网络的浅层、中层和深层网络进行正则化.其中,Dropblock通过隐藏部分特征图实现卷积层正则化,Dropout通过隐藏部分权重参数实现全连接层正则化,从而实现对整个卷积分类网络进行全面正则化.通过Kaggle猫狗分类大赛提供的数据集进行训练和测试实验表明,提出的新的正则化策略可有效加快分类网络的收敛速度和提升稳定性,此外,能有效提高深度卷积分类网络的分类准确率. 展开更多
关键词 正则 DROPOUT Dropblock 收敛速度 稳定性
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Single-cell RNA sequencing 的正则化方法 预览
19
作者 Han Henry 刘文斌 《广州大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期44-55,共12页
正则化是scRNA-seq数据分析的核心并影响决定下游分析的质量.相比bulkRNA-seq,由于scRNA-seq的zero inflation,其正则化是一个尚未解决的问题.本研究给出了一个bias analysis framework对现有的scRNA-seq正则化方法进行评估比较.这个bia... 正则化是scRNA-seq数据分析的核心并影响决定下游分析的质量.相比bulkRNA-seq,由于scRNA-seq的zero inflation,其正则化是一个尚未解决的问题.本研究给出了一个bias analysis framework对现有的scRNA-seq正则化方法进行评估比较.这个bias analysis framework对scRNA-seq正则化提供了理论基础.同时作者比较了广为使用的bulkRNA-seq正则化方法,以及专为scRNA-seq设计的正则化方法在scRNA-seq基准数据聚类中的作用. 展开更多
关键词 bulkRNA-seq scRNA-seq 正则 biasanalysis DROPOUT zeroinflation
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一种改进的GPS/BDS双模系统整周模糊度求解算法
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作者 胡朝阳 张思远 裴炳南 《航天控制》 CSCD 北大核心 2019年第2期30-35,共6页
针对GPS/BDS双模系统高维空间的整周模糊度参数问题,分析了经典最小二乘降相关平差算法和自展算法的优点与不足,根据测量数据维数高和病态的特点,提出一种基于这两种算法的整周模糊度求解算法。实测导航数据验证了该算法的有效性。仿真... 针对GPS/BDS双模系统高维空间的整周模糊度参数问题,分析了经典最小二乘降相关平差算法和自展算法的优点与不足,根据测量数据维数高和病态的特点,提出一种基于这两种算法的整周模糊度求解算法。实测导航数据验证了该算法的有效性。仿真结果表明,该算法克服了模糊度之间相关性和误差引起的协方差矩阵的病态问题,提高了模糊度的搜索效率和成功率。 展开更多
关键词 整周模糊度 正则 LAMBDA算法 GPS/北斗导航
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