基于约束总体最小二乘法的超宽带掘进机定位算法研究

为推进煤矿巷道内掘进机自主定位和定向综掘无人化作业,针对定位时传感器之间由于系统同步时钟偏差引起的定位误差问题,以及由于最小二乘法本身的降正则化特性引起系数矩阵严重病态,表现为系数矩阵中的微小误差会导致定位结果产生巨大偏移的问题。提出了一种基于超宽带的到达时间差(TDOA)约束总体最小二乘法(CTLS)的定位算法:将TDOA非线性观测方程组做线性化处理,结合系统误差在观测方程组的分布特性,采用CTLS算法得到经优化后的目标函数,通过牛顿迭代法得到目标位置估计。实验结果表明,在TDOA测量误差较小的条件下,目标位置估计精度能够接近克拉美罗下限(CRLB)。

基于总体最小二乘法改进GM(1,1)模型的矿区沉降预测

【目的】针对煤矿区地表沉降受各种因素影响难以精确预测的问题,本研究提出采用总体最小二乘法(TLS)融入GM(1,1)模型进行试验研究。【方法】基于某矿区2011—2017年的沉降监测数据,分别采用基于总体最小二乘法(TLS)与最小二乘法(LS)的GM(1,1)模型进行预测试验。【结果】试验结果表明,基于GM(1,1)预测模型,采用TLS方法对2018年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.49 mm;对2019年矿区沉降预测的精度较LS方法提高了0.55 mm。【结论】本研究验证了采用TLS方法的GM(1,1)模型相较于LS方法的GM(1,1)模型在矿区地面沉降预测中具有更高的精度和更好的效果。

基于抗差总体最小二乘法的电力系统谐波状态估计

介绍了谐波状态估计的数学模型及最小二乘和总体最小二乘的求解算法,综合考虑测量误差和参数误差的影响,利用总体最小二乘法进行谐波状态估计。分析了测量粗差对估计结果的影响,针对总体最小二乘法不具备抑制粗差能力的缺点,提出利用抗差总体最小二乘法进行谐波状态估计。用Matlab搭建了IEEE-14节点谐波测试系统仿真模型,在测量数据和参数矩阵中分别加入含有粗差的正态分布误差及正态分布误差,画出概率密度曲线图,并对总体最小二乘法、抗差最小二乘法和抗差总体最小二乘法进行比较,结果表明利用抗差总体最小二乘法能够得到更精确的谐波状态估计结果。

用带约束的最小二乘法拟合平面圆曲线

研究各种拟合圆的方法 ,提出了一个圆的代数距离表示法的系数约束条件 ,在此约束条件下讨论圆的几何特征参数的估计问题 ,并给出了特征参数在约束条件下的最小二乘估计 实例验证表明 。

基于奇异值总体最小二乘法的间谐波估计算法

通过分析噪声误差,提出采用奇异值总体最小二乘(singularvaluedecompositiontotalleastsquares,SVDTLS)算法进行间谐波频率估计,即同时考虑矩阵方程两边的噪声干扰,采用SVDTLS算法求解该情况下的最小范数解,通过对增广矩阵进行奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD),采用简单实用的与信噪比相关的主奇异值个数确定方法对分解的右奇异矩阵进行存储计算,得到了较精确的间谐波频率估计结果。仿真结果表明,该算法具有良好的抗噪性能和数值稳定性,在低信噪比情况下可准确提取信号的频率。

约束总体最小二乘在点云拼接中的应用

在两站点云拼接的大角度空间直角坐标转换问题中,由于拟合靶标球心坐标值在两套扫描测站坐标系下均存在误差,提出基于约束总体最小二乘的点云拼接方法,建立附有约束条件的变量中的误差模型,对观测向量和系数阵同时进行修改。经算例证明,与传统的约束最小二乘法相比,可得到更加合理的模型和更高精度的参数解。

基于约束总体最小二乘算法的接地网故障诊断新模型

针对变电站接地网实际敷设情况往往与施工图纸有所出入、可能造成诊断结果具有较大误差的情况,在传统电路诊断模型的基础上考虑了接地网腐蚀特性,即地理位置越接近的导体被腐蚀的程度越相近,并提出局部差异性腐蚀指标表示支路电阻腐蚀倍数的相近程度,从而建立了接地网故障诊断的增广线性模型,同时运用基于奇异值分解法分解的最佳降秩逼近定理解决模型中方程组等式两端的不相容性.为校正诊断模型中存在的扰动对诊断结果的影响,采用了基于约束总体最小二乘算法的优化算法,对明晰支路和模糊支路分别迭代,在已知设计模型与实际支路敷设有偏差的情况下得出了较为满意的解.仿真计算结果验证了所提方法的正确性和有效性.

基于正则化约束总体最小二乘的单站DOA-TDOA无源定位算法

针对利用单站外辐射源的目标无源定位问题,该文提出一种联合到达角度和时差信息的正则化约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法。首先,将非线性的到达角度和时差的观测方程进行线性化处理,分析了方程系数矩阵可能出现的病态问题,将定位问题建立为RCTLS模型,并采用牛顿迭代方法对模型求解,从而得到目标位置估计。最后,推导了算法的理论误差,并按照均方误差最小的原则推导了正则化参数的最优值。仿真结果表明,算法的定位精度和鲁棒性均优于约束总体最小二乘(CTLS)算法。此外,对系统几何精度因子图的分析表明,目标及外辐射源的位置对定位精度也有影响。

基于约束总体最小二乘法的高分辨正弦信号频率估计方法

分析了噪声背景下实谐波过程ARMA模型系数之间的对称性,并以此为约束条件加入ARMA谱估计方法的求解过程中,从而提出了一种改进的正弦信号频率估计方法.理论分析与计算机仿真表明,对于低信噪比条件下的正弦信号参量估计,这一算法的精度与稳定性都优于仅使用总体最小二乘法(SVD-TLS)的ARMA谱估计方法.

基于总体最小二乘法的图像降噪

来自图像传感器的数字图像会受到各种噪声的干扰,其中主要包括加性噪声、乘性噪声和混合噪声。乘性噪声随信号幅度改变而改变,没有理想的去除方法。为此,运用基于总体最小二乘法的图像估计降噪方法,研究图像块尺寸选取对降噪性能的影响,分析成像系统中去马赛克环节影响噪声传播的内在规律,并通过比较实验给出总体最小二乘法降噪的性能优势。

基于自适应加权约束最小二乘法的麦克风阵列稳健频率不变波束形成算法

为了解决麦克风阵列通道失配时波束形成算法的稳健性问题,提出一种基于自适应加权约束最小二乘法的麦克风阵列稳健频率不变波束形成算法.该算法在分析无通道失配和通道失配时阵列模型特点基础上,深入研究了通道失配时约束最小二乘频率不变波束形成算法存在的问题及其产生的原因;将麦克风特性的概率密度函数作为稳健因子加入到约束最小二乘频率不变波束形成算法后,其频率不变性的稳健性得到了一定的提高,但稳健性仍较差.为了进一步提高约束最小二乘法频率不变波束形成算法的稳键性,通过定义代价函数中控制频率不变性的动态加权系数来调节旁瓣频谱能量,大大提高了频率不变波束形成算法的稳键性,将频率不变的频带范围内同一到达角度上不同频率所形成的阵列响应的最大值与最小值之比定义为波动误差,并作为比较本文算法与约束最小二乘稳健波束形成算法和minmax稳健波束形成算法在通道失配时频率不变性稳键性的评价指标.算法实例验证结果表明,在麦克风阵列通道失配时,本文算法的波动误差最小、频率不变波束形成稳健性最好,而且适用于任意结构的阵列.

一种鲁棒的约束总体最小二乘无源定位算法

为解决异常误差导致的机载单站无源定位不准确问题,提出了一种鲁棒的约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法.首先建立定位模型,构建了加权的约束总体最小二乘(WCTLS)定位准则,并给出了牛顿迭代解.然后,利用广义M估计原理构建了WCTLS准则的鲁棒极值函数,将鲁棒CTLS问题转化为对等价权函数的设计问题,并根据丹麦法构建了等价权函数.理论分析表明,RCTLS算法能够有效识别异常误差,并降低异常测量数据的权值以减小其对定位结果的影响.仿真结果显示,存在异常误差时,RCTLS算法能够获得理想的定位估值,具有较强的鲁棒性.

加权约束最小二乘法计算等效静力风荷载

基于平均风压与脉动风压根方差相组合的分布模式,利用加权约束最小二乘优化方法计算等效静力风荷载,在计算时通过约束条件来限制等效荷载的大小,并通过引入权值因子确保等效荷载作用下典型响应的正确性.算例分析结果表明,该方法可用于计算大跨结构的多个目标峰值响应,克服了传统方法仅能等效单个响应的缺陷,对绝对值较大的目标响应等效精度较高,并且典型响应的等效精度要大于一般响应;同时可以有效控制等效荷载的大小,计算得到的等效荷载变化比较均匀,没有出现风压大小及方向剧烈变化的情况.

总体最小二乘法在惯导原位标定中的应用

惯导系统原位标定是提高恒战状态下惯导性能的重要手段。在原位标定输入输出观测数据均含有噪声的情况下,应用传统的最小二乘法进行参数辨识将会得到有偏的结果。因此,为了提高惯导误差参数的标定精度,研究了总体最小二乘法在惯导原位标定数据处理中的应用。首先给出一种16位置标定方案,推导了考虑框架轴、陀螺和加速度计安装误差的惯导系统误差模型,讨论了总体最小二乘法,并分别应用最小二乘法和总体最小二乘法辨识惯导系统的36项误差参数。仿真表明,总体最小二乘法对误差参数的辨识效果优于传统的最小二乘法,满足原位标定精度的要求。

基于总体最小二乘法的RAIM算法模型改进

最小二乘残差RAIM算法中的伪距观测模型线性化过程会形成截断误差。考虑环境噪声对数据矩阵和观测值的扰动影响,给出了RAIM解算模型;采用总体最小二乘法估计准则,使残差更精确,数据可靠性更高,提高了RAIM算法的定位解算的精度与可靠性。分别采用总体最小二乘残差法和最小二乘残差法对实测数据进行了处理,分析结果验证了总体最小二乘法优于最小二乘残差法,说明了该算法具有可用性。

MIMO雷达约束总体最小二乘改进算法

针对多输入多输出MIMO雷达目标定位系统中基于最小二乘算法的AOA定位精度低的缺点,分析出造成这一缺点的原因是系数矩阵存在误差。进而利用系数矩阵误差存在相关性的特点,提出用约束总体最小二乘法进行目标定位,推导了定位均方误差公式。计算机仿真证明该方法比普通最小二乘法具有更好的定位性能。

利用约束线性最小二乘法实现合肥光源束流闭轨全环校正和反馈

由于存在各种非理想因素,束流在储存环中的闭轨会发生畸变。对束流闭轨畸变进行校正的方法较多,目前合肥光源(HLS)采用奇异值分解(SVD)法进行束流闭轨的全环校正和反馈。针对SVD法不足之处,采用约束线性最小二乘法(CLLS)来改进HLS束流闭轨的全环校正和反馈。介绍了束流闭轨畸变校正的理论,着重介绍应用CLLS对HLS储存环束流闭轨畸变进行全环校正和反馈,并给出运行结果。结果显示,利用CLLS后,HLS敏感实验线站的束流轨道稳定性和重复性得到明显改善。

基于约束最小二乘法的剪切型框架结构损伤识别新方法

针对现有基于模态驱动的损伤识别方法在定位和定量方面的不足,提出了一种适用于剪切型框架结构的损伤识别算法。根据结构动力学特征方程,推导了剪切型结构的单元损伤系数方程,建立起单元损伤系数与损伤前后结构模态参数之间的关系;根据剪切型结构的单元损伤系数方程和约束线性最小二乘法,提出了一种适用于剪切型框架结构的损伤识别新指标,可以利用较少的模态阶次直接进行损伤的定位和定量识别。最后利用一个6自由度数值模型和试验室3层框架试验验证算法的有效性。

三维非线性基准转换的加权和加约束总体最小二乘解算模型

介绍三维空间坐标非线性转换的加权总体最小二乘(WTLS)和加约束总体最小二乘(CTLS)解算模型。以方向余弦为未知参数,旋转矩阵的正交性为约束条件,由于转换模型的系数矩阵和观测向量都是可能存在误差的随机量,因此采用WTLS和CTLS方法进行计算。通过模拟和实测数据的计算分析,验证了该方法的有效性,解算的转换参数精度得到提高。

基于总体最小二乘法和卡尔曼滤波的无源定位算法仿真

研究了存在系统误差时单站纯方位角无源定位系统的定位问题，分别在系统误差为常值和时变值时研究了TLS—KF算法的性能，并通过估计系统误差是否存在，给出了一种选择最优定位算法的判决方法。该问题的研究对于单站无源定位系统如何在存在系统误差时提高定位精度和性能，具有一定的理论意义和实际意义。