自动落布车位姿估计的准确性是影响其在纺织车间内同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的关键因素。在进行自动落布车位姿估计时,遇到观测噪声异常变化或噪声协方差与算法不匹配等情况时,无迹卡尔曼滤波(un...自动落布车位姿估计的准确性是影响其在纺织车间内同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的关键因素。在进行自动落布车位姿估计时,遇到观测噪声异常变化或噪声协方差与算法不匹配等情况时,无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)难以准确估计小车的位置和姿态。针对此问题,将误差序列协方差估计与遗忘因子同时引入UKF进行改进,提出了一种改进的自适应UKF自动落布车位姿估计算法。通过误差序列协方差估计对观测噪声协方差矩阵R进行调整,引入遗忘因子对R进行自适应更新,进而得到自动落布车位姿的最优估计。实验结果表明,在高斯噪声环境下,改进的UKF算法比其他算法具有更好的鲁棒性和估计精度。改进后的UKF位姿估计算法代入Cartographer算法后建图误差值减小,表明此算法能够在室内复杂环境下达到更加精确的位姿估计。展开更多
针对海量变电站遥测数据堆积,导致数据修正误差较大的问题,设计基于结构化数据传送(Structured Data Transfer,SDT)的智慧变电站站端遥测数据修正系统。通过遥测数据前端处理模块并行处理转换数据。利用遥测数据判读模块,结合专家测试...针对海量变电站遥测数据堆积,导致数据修正误差较大的问题,设计基于结构化数据传送(Structured Data Transfer,SDT)的智慧变电站站端遥测数据修正系统。通过遥测数据前端处理模块并行处理转换数据。利用遥测数据判读模块,结合专家测试库知识判读反馈数据。根据实际数据中显著数据污染率,确定待修正遥测数据。结合异常数据决策规则,应用基于SDT数据修正技术压缩海量遥测数据,避免待修正遥测数据大量堆积。设定SDT数据压缩强制记录限度,将最大误差序列作为系统输入量,构建修正函数,获取站端遥测数据修正结果。测试结果表明,该系统修正的视在功率数据和电流与理想数据存在最大为0.2 MVA和8 A的误差,能够为智慧变电站稳定运行提供可靠数据。展开更多
An adaptive statistic model for mobile communication channel is studied and simulated in this paper. According to the model parameters, an error sequence describing the long burst error characteristics of the mobile c...An adaptive statistic model for mobile communication channel is studied and simulated in this paper. According to the model parameters, an error sequence describing the long burst error characteristics of the mobile communication channel is generated on a computer. A test method using threshold technique is presented to verify the accuracy of the adaptive channel model.展开更多
文摘针对海量变电站遥测数据堆积,导致数据修正误差较大的问题,设计基于结构化数据传送(Structured Data Transfer,SDT)的智慧变电站站端遥测数据修正系统。通过遥测数据前端处理模块并行处理转换数据。利用遥测数据判读模块,结合专家测试库知识判读反馈数据。根据实际数据中显著数据污染率,确定待修正遥测数据。结合异常数据决策规则,应用基于SDT数据修正技术压缩海量遥测数据,避免待修正遥测数据大量堆积。设定SDT数据压缩强制记录限度,将最大误差序列作为系统输入量,构建修正函数,获取站端遥测数据修正结果。测试结果表明,该系统修正的视在功率数据和电流与理想数据存在最大为0.2 MVA和8 A的误差,能够为智慧变电站稳定运行提供可靠数据。
基金National Natural Science Foundation of China(No.69372004)
文摘An adaptive statistic model for mobile communication channel is studied and simulated in this paper. According to the model parameters, an error sequence describing the long burst error characteristics of the mobile communication channel is generated on a computer. A test method using threshold technique is presented to verify the accuracy of the adaptive channel model.
