针对实际点云数据中存在的噪点与缺陷对拟合平面时带来的影响,提出一种基于最小平方中值算法(least median of squares,LMedS)与距离加权总体最小二乘法(weighted total least squares based on distance,WTLSD)相结合的平面拟合算法。...针对实际点云数据中存在的噪点与缺陷对拟合平面时带来的影响,提出一种基于最小平方中值算法(least median of squares,LMedS)与距离加权总体最小二乘法(weighted total least squares based on distance,WTLSD)相结合的平面拟合算法。通过最小平方中值算法初步去除点云中的噪点,并基于距离构建初始权重矩阵,利用距离加权总体最小二乘法对点云进行平面拟合,减少平面中凸起与凹陷等缺陷对平面拟合的影响,该算法与传统平面拟合算法相比具备消除异常点与平面缺陷的优点,具备更高的拟合精度;与随机采样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)相比具有更高的拟合效率与相近的拟合精度。展开更多
为解决现有辨识方法在针对耦合的次/超同步振荡参数提取过程中的噪声适应性差和模态混叠问题,该文提出了一种自适应的变分模态分解法(variational mode decomposition,VMD),定义残差损失总熵、中心频率的切比雪夫距离以及边缘熵共同决...为解决现有辨识方法在针对耦合的次/超同步振荡参数提取过程中的噪声适应性差和模态混叠问题,该文提出了一种自适应的变分模态分解法(variational mode decomposition,VMD),定义残差损失总熵、中心频率的切比雪夫距离以及边缘熵共同决定分解模态数和带宽,结合最小二乘-旋转不变技术(total least square-estimating signal parameter via rotational invariance techniques,TLS-ESPRIT)对分解出的振荡分量进行参数辨识,无需另外使用降噪算法。通过复合信号测试法、PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真法验证了所提方法的有效性。最后,将所提方法与改进Prony算法、MCEEMD法在不同噪声水平和振荡频率下进行对比,结果表明,所提方法能够有效地抑制原始信号的噪声干扰,对耦合的次/超同步振荡信号分解更加准确,参数辨识结果可靠性较高,对风电系统振荡溯源、改善系统阻尼具有一定的参考意义。展开更多
提出了一种到达时间(time of arrival,TOA)模式下总体最小二乘(total least square,TLS)辅助泰勒级数展开的蜂窝定位新算法。该算法针对泰勒级数展开对初始迭代参考点依赖性强的问题,综合考虑观测量误差和观测站位置误差,利用TLS估计初...提出了一种到达时间(time of arrival,TOA)模式下总体最小二乘(total least square,TLS)辅助泰勒级数展开的蜂窝定位新算法。该算法针对泰勒级数展开对初始迭代参考点依赖性强的问题,综合考虑观测量误差和观测站位置误差,利用TLS估计初始参考点,然后在估计值处对观测方程组实施泰勒级数展开,并使用加权最小二乘进行多次迭代运算,实现对移动终端的高精度定位。仿真结果表明,该算法在平均迭代次数和定位精度方面具有接近基于真实位置的泰勒级数展开算法的性能,并且在不同的几何精度因子(geometrical dilution ofprecision,GDOP)下,均具备良好的抗观测量误差和观测站位置误差的特性。展开更多
对于电能质量扰动检测和定位中振荡瞬态的检测、识别,目前普遍采用的是时频特征矢量提取和智能模式识别方法,此类方法无法准确提取电能质量振荡瞬态信号不同频率分量的组成。结合模极大值小波域和总体最小二乘法旋转不变技术的信号参数...对于电能质量扰动检测和定位中振荡瞬态的检测、识别,目前普遍采用的是时频特征矢量提取和智能模式识别方法,此类方法无法准确提取电能质量振荡瞬态信号不同频率分量的组成。结合模极大值小波域和总体最小二乘法旋转不变技术的信号参数估计(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariancete chniques,TLS-ESPRIT)可以很好地实现振荡信号的检测与识别。对于输入信号,首先采用模极大值小波域检测振荡发生的起始时刻和终止时刻,然后利用振荡时间间隔内的信号建立观测空间矩阵,通过奇异值分解和总体最小二乘法实现特征值截尾,将采样信号观测空间分解为信号子空间和噪声子空间,得到振荡信号每个构成频率分量的相应参数。仿真结果证实了所提出方法的可行性。展开更多
针对点云平面拟合过程中出现的异常值及误差的问题,提出一种将随机采样一致(random sample consensus,RANSAC)算法与整体最小二乘法(total least squares,TLS)相结合的点云平面拟合方法。利用随机采样一致算法剔除异常值,利用整体最小...针对点云平面拟合过程中出现的异常值及误差的问题,提出一种将随机采样一致(random sample consensus,RANSAC)算法与整体最小二乘法(total least squares,TLS)相结合的点云平面拟合方法。利用随机采样一致算法剔除异常值,利用整体最小二乘法对剩余有效点进行平面拟合,计算模型参数。实验结果表明,该方法与传统的特征值法、最小二乘法相比,能提高参数的估算精度,更适合对含有不同异常值及误差的点云数据进行拟合,是一种稳健的平面拟合方法。展开更多
针对室内WiFi和蓝牙单独定位时定位精度较低的问题,提出基于多属性代价函数的WiFi与蓝牙总体最小二乘(TLS)融合定位算法。为减小接收信号强度指示(RSSI)值不稳定的信标节点造成的测距误差,采用WiFi/蓝牙多属性代价函数综合评估信标定位...针对室内WiFi和蓝牙单独定位时定位精度较低的问题,提出基于多属性代价函数的WiFi与蓝牙总体最小二乘(TLS)融合定位算法。为减小接收信号强度指示(RSSI)值不稳定的信标节点造成的测距误差,采用WiFi/蓝牙多属性代价函数综合评估信标定位性能,优选出最佳信标节点参与融合定位。在定位解算中,同时考虑测距误差和信标节点部署误差。采用TLS算法对待定位节点进行最优位置估计,进一步提高定位精度。实验仿真结果表明:在RSSI噪声标准差为3 d Bm的条件下,算法定位精度优于1.9 m的概率可达95%,相比单独定位抗噪性能明显提高且定位误差显著降低。展开更多
文摘针对实际点云数据中存在的噪点与缺陷对拟合平面时带来的影响,提出一种基于最小平方中值算法(least median of squares,LMedS)与距离加权总体最小二乘法(weighted total least squares based on distance,WTLSD)相结合的平面拟合算法。通过最小平方中值算法初步去除点云中的噪点,并基于距离构建初始权重矩阵,利用距离加权总体最小二乘法对点云进行平面拟合,减少平面中凸起与凹陷等缺陷对平面拟合的影响,该算法与传统平面拟合算法相比具备消除异常点与平面缺陷的优点,具备更高的拟合精度;与随机采样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)相比具有更高的拟合效率与相近的拟合精度。
文摘为解决现有辨识方法在针对耦合的次/超同步振荡参数提取过程中的噪声适应性差和模态混叠问题,该文提出了一种自适应的变分模态分解法(variational mode decomposition,VMD),定义残差损失总熵、中心频率的切比雪夫距离以及边缘熵共同决定分解模态数和带宽,结合最小二乘-旋转不变技术(total least square-estimating signal parameter via rotational invariance techniques,TLS-ESPRIT)对分解出的振荡分量进行参数辨识,无需另外使用降噪算法。通过复合信号测试法、PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真法验证了所提方法的有效性。最后,将所提方法与改进Prony算法、MCEEMD法在不同噪声水平和振荡频率下进行对比,结果表明,所提方法能够有效地抑制原始信号的噪声干扰,对耦合的次/超同步振荡信号分解更加准确,参数辨识结果可靠性较高,对风电系统振荡溯源、改善系统阻尼具有一定的参考意义。
文摘提出了一种到达时间(time of arrival,TOA)模式下总体最小二乘(total least square,TLS)辅助泰勒级数展开的蜂窝定位新算法。该算法针对泰勒级数展开对初始迭代参考点依赖性强的问题,综合考虑观测量误差和观测站位置误差,利用TLS估计初始参考点,然后在估计值处对观测方程组实施泰勒级数展开,并使用加权最小二乘进行多次迭代运算,实现对移动终端的高精度定位。仿真结果表明,该算法在平均迭代次数和定位精度方面具有接近基于真实位置的泰勒级数展开算法的性能,并且在不同的几何精度因子(geometrical dilution ofprecision,GDOP)下,均具备良好的抗观测量误差和观测站位置误差的特性。
文摘对于电能质量扰动检测和定位中振荡瞬态的检测、识别,目前普遍采用的是时频特征矢量提取和智能模式识别方法,此类方法无法准确提取电能质量振荡瞬态信号不同频率分量的组成。结合模极大值小波域和总体最小二乘法旋转不变技术的信号参数估计(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariancete chniques,TLS-ESPRIT)可以很好地实现振荡信号的检测与识别。对于输入信号,首先采用模极大值小波域检测振荡发生的起始时刻和终止时刻,然后利用振荡时间间隔内的信号建立观测空间矩阵,通过奇异值分解和总体最小二乘法实现特征值截尾,将采样信号观测空间分解为信号子空间和噪声子空间,得到振荡信号每个构成频率分量的相应参数。仿真结果证实了所提出方法的可行性。
文摘针对点云平面拟合过程中出现的异常值及误差的问题,提出一种将随机采样一致(random sample consensus,RANSAC)算法与整体最小二乘法(total least squares,TLS)相结合的点云平面拟合方法。利用随机采样一致算法剔除异常值,利用整体最小二乘法对剩余有效点进行平面拟合,计算模型参数。实验结果表明,该方法与传统的特征值法、最小二乘法相比,能提高参数的估算精度,更适合对含有不同异常值及误差的点云数据进行拟合,是一种稳健的平面拟合方法。
文摘针对室内WiFi和蓝牙单独定位时定位精度较低的问题,提出基于多属性代价函数的WiFi与蓝牙总体最小二乘(TLS)融合定位算法。为减小接收信号强度指示(RSSI)值不稳定的信标节点造成的测距误差,采用WiFi/蓝牙多属性代价函数综合评估信标定位性能,优选出最佳信标节点参与融合定位。在定位解算中,同时考虑测距误差和信标节点部署误差。采用TLS算法对待定位节点进行最优位置估计,进一步提高定位精度。实验仿真结果表明:在RSSI噪声标准差为3 d Bm的条件下,算法定位精度优于1.9 m的概率可达95%,相比单独定位抗噪性能明显提高且定位误差显著降低。
