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基于自适应有限冲激响应-卡尔曼滤波算法的GPS/INS导航
被引量：
14
1
作者
靳标
李建行
+2 位作者
朱德宽
郭交
苏宝峰
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期75-81,共7页
导航定位系统一般采用卡尔曼滤波算法提高定位精度。传统卡尔曼滤波算法的性能很大程度上依赖观测噪声的先验统计信息,不精确的统计特性将会降低定位精度。针对此问题,该文提出一种基于FIR(finite impulse response)预测模型的卡尔曼滤...
导航定位系统一般采用卡尔曼滤波算法提高定位精度。传统卡尔曼滤波算法的性能很大程度上依赖观测噪声的先验统计信息,不精确的统计特性将会降低定位精度。针对此问题,该文提出一种基于FIR(finite impulse response)预测模型的卡尔曼滤波算法。将FIR预测模型与卡尔曼滤波结合,FIR预测模型的系数可以通过求解一个凸二次规划问题得到。该凸二次规划以目标的多项式运动规律为约束条件,以最小白噪声增益为目标函数,具有闭式解。仿真试验和实测结果均表明,在相同的参数设置条件下,基于FIR预测模型的卡尔曼滤波算法比传统的卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,仿真结果表明定位精度提高29.54%,实测结果表明X方向定位精度提高21.71%,Y方向定位精度提高22.62%。该算法可应用于GPS接收信号的降噪处理,提高目标状态的定位精度。
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关键词
导航
模型
FIR预测模型
自适应卡尔曼滤波
全球定位系统
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职称材料
便携式植物叶片叶绿素含量无损检测仪设计与试验
被引量：
15
2
作者
杨彪
杜荣宇
+3 位作者
杨玉
朱德宽
郭文川
朱新华
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期180-186,共7页
为了快速、无损检测植物叶片叶绿素含量,基于叶绿素a和叶绿素b在光波长约660 nm和460 nm处有最大吸收峰的现象,设计了一种便携式植物叶片叶绿素含量无损检测仪。该检测仪主要由单片机、光源模块、光传感器、电源模块和输入输出模块等组...
为了快速、无损检测植物叶片叶绿素含量,基于叶绿素a和叶绿素b在光波长约660 nm和460 nm处有最大吸收峰的现象,设计了一种便携式植物叶片叶绿素含量无损检测仪。该检测仪主要由单片机、光源模块、光传感器、电源模块和输入输出模块等组成;其软件采用Keil C51编写,主要包括主函数、按键子函数、光采集子函数、数据处理子函数、显示子函数等。以菠菜、大青菜和油麦菜为试验对象,研究了460 nm和660 nm处植物叶片的吸光度与叶绿素含量之间的关系,结果表明,随着叶绿素含量的增加,吸光度增大,其关系可用二元一次方程描述(决定系数为0.80)。与分光光度法相比,本文设计检测仪的叶绿素含量检测误差为-0.32~0.20 mg/g,平均绝对误差为0.14 mg/g;与SPAD-502型叶绿素仪相比,本文设计检测仪的SPAD值绝对测量误差为-3.3~1.8,平均绝对误差为1.1,且成本低,响应时间小于2 s。
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关键词
叶绿素
无损检测
吸收峰
检测仪
便携式
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职称材料
基于近红外光谱的掺伪油茶籽油检测
被引量：
33
3
作者
郭文川
朱德宽
+1 位作者
张乾
杜荣宇
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期350-357,共8页
为了探索采用近红外光谱技术检测掺伪油茶籽油的潜力,以12个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺杂油,以5个产地的油茶籽油为被掺杂油,制备了455份掺伪质量分数为0、1%、3%、6%、10%、15%和20%的掺伪油茶籽油,采集了所制备样品在8...
为了探索采用近红外光谱技术检测掺伪油茶籽油的潜力,以12个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺杂油,以5个产地的油茶籽油为被掺杂油,制备了455份掺伪质量分数为0、1%、3%、6%、10%、15%和20%的掺伪油茶籽油,采集了所制备样品在833~2500 nm范围内的近红外光谱。对采集的近红外光谱进行多元散射校正处理后,应用KennardStone样本划分法按2∶1的比例将样本划分为校正集和测试集。采用连续投影算法(SPA)、无信息变量消除算法和竞争性自适应重加权算法提取表征掺伪油茶籽油样本的特征波长,并建立判别掺伪油茶籽油样品的支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型。研究结果表明,SVM模型具有较高的灵敏度,RF模型具有良好的特异性。基于SPA提取的9个特征波长所建立的RF模型的识别准确率最高,为99.34%,对掺伪质量分数为1%的掺伪油茶籽油的识别准确率达到94.74%,对掺伪质量分数为3%及以上的掺伪油茶籽油的识别准确率达到100%。本研究为掺伪油茶籽油检测仪的研发提供了基础数据。
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关键词
油茶籽油
近红外光谱
特征波长
支持向量机
随机森林
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职称材料
题名
基于自适应有限冲激响应-卡尔曼滤波算法的GPS/INS导航
被引量：
14
1
作者
靳标
李建行
朱德宽
郭交
苏宝峰
机构
西北农林科技大学机电学院
农业农村部农业物联网重点实验室
陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期75-81,共7页
基金
国家自然科学基金(61701416)
中央高校基本科研业务费专项资金(2452017127)
农业农村部农业物联网重点实验室开放基金课题(2017AIOT-06)
文摘
导航定位系统一般采用卡尔曼滤波算法提高定位精度。传统卡尔曼滤波算法的性能很大程度上依赖观测噪声的先验统计信息,不精确的统计特性将会降低定位精度。针对此问题,该文提出一种基于FIR(finite impulse response)预测模型的卡尔曼滤波算法。将FIR预测模型与卡尔曼滤波结合,FIR预测模型的系数可以通过求解一个凸二次规划问题得到。该凸二次规划以目标的多项式运动规律为约束条件,以最小白噪声增益为目标函数,具有闭式解。仿真试验和实测结果均表明,在相同的参数设置条件下,基于FIR预测模型的卡尔曼滤波算法比传统的卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,仿真结果表明定位精度提高29.54%,实测结果表明X方向定位精度提高21.71%,Y方向定位精度提高22.62%。该算法可应用于GPS接收信号的降噪处理,提高目标状态的定位精度。
关键词
导航
模型
FIR预测模型
自适应卡尔曼滤波
全球定位系统
Keywords
navigation
models
FIR prediction model
adaptive Kalman filtering
global positioning system
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
便携式植物叶片叶绿素含量无损检测仪设计与试验
被引量：
15
2
作者
杨彪
杜荣宇
杨玉
朱德宽
郭文川
朱新华
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
农业农村部农业物联网重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期180-186,共7页
基金
公益性行业(农业)科研专项(201503137)
国家级大学生创新创业训练计划项目(201710712051)
文摘
为了快速、无损检测植物叶片叶绿素含量,基于叶绿素a和叶绿素b在光波长约660 nm和460 nm处有最大吸收峰的现象,设计了一种便携式植物叶片叶绿素含量无损检测仪。该检测仪主要由单片机、光源模块、光传感器、电源模块和输入输出模块等组成;其软件采用Keil C51编写,主要包括主函数、按键子函数、光采集子函数、数据处理子函数、显示子函数等。以菠菜、大青菜和油麦菜为试验对象,研究了460 nm和660 nm处植物叶片的吸光度与叶绿素含量之间的关系,结果表明,随着叶绿素含量的增加,吸光度增大,其关系可用二元一次方程描述(决定系数为0.80)。与分光光度法相比,本文设计检测仪的叶绿素含量检测误差为-0.32~0.20 mg/g,平均绝对误差为0.14 mg/g;与SPAD-502型叶绿素仪相比,本文设计检测仪的SPAD值绝对测量误差为-3.3~1.8,平均绝对误差为1.1,且成本低,响应时间小于2 s。
关键词
叶绿素
无损检测
吸收峰
检测仪
便携式
Keywords
chlorophyll
nondestructive detect
absorption peak
detector
portable
分类号
S237 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
基于近红外光谱的掺伪油茶籽油检测
被引量：
33
3
作者
郭文川
朱德宽
张乾
杜荣宇
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
农业农村部农业物联网重点实验室
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期350-357,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(31772065)
国家级大学生创新创业训练计划项目(201810712028)。
文摘
为了探索采用近红外光谱技术检测掺伪油茶籽油的潜力,以12个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺杂油,以5个产地的油茶籽油为被掺杂油,制备了455份掺伪质量分数为0、1%、3%、6%、10%、15%和20%的掺伪油茶籽油,采集了所制备样品在833~2500 nm范围内的近红外光谱。对采集的近红外光谱进行多元散射校正处理后,应用KennardStone样本划分法按2∶1的比例将样本划分为校正集和测试集。采用连续投影算法(SPA)、无信息变量消除算法和竞争性自适应重加权算法提取表征掺伪油茶籽油样本的特征波长,并建立判别掺伪油茶籽油样品的支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型。研究结果表明,SVM模型具有较高的灵敏度,RF模型具有良好的特异性。基于SPA提取的9个特征波长所建立的RF模型的识别准确率最高,为99.34%,对掺伪质量分数为1%的掺伪油茶籽油的识别准确率达到94.74%,对掺伪质量分数为3%及以上的掺伪油茶籽油的识别准确率达到100%。本研究为掺伪油茶籽油检测仪的研发提供了基础数据。
关键词
油茶籽油
近红外光谱
特征波长
支持向量机
随机森林
Keywords
oil-tea camellia seed oil
near-infrared spectroscopy
characteristic wavelength
support vector machine
random forest
分类号
S565 [农业科学—作物学]
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应有限冲激响应-卡尔曼滤波算法的GPS/INS导航
靳标
李建行
朱德宽
郭交
苏宝峰
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
便携式植物叶片叶绿素含量无损检测仪设计与试验
杨彪
杜荣宇
杨玉
朱德宽
郭文川
朱新华
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于近红外光谱的掺伪油茶籽油检测
郭文川
朱德宽
张乾
杜荣宇
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
33
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职称材料
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