針對(duì)Lagrange插值法無(wú)法處理連續(xù)野值的問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)支持向量回歸（Support Vector Regression, SVR）的導(dǎo)航傳感器自適應(yīng)野值檢測(cè)方法。該方法結(jié)合了支持向量回歸利用小樣本數(shù)據(jù)就能夠準(zhǔn)確建模和3σ準(zhǔn)則計(jì)算簡(jiǎn)易的優(yōu)點(diǎn),利用支持向量回歸在線建立艦船的運(yùn)動(dòng)模型對(duì)測(cè)量值進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),并利用3σ準(zhǔn)則自適應(yīng)地計(jì)算閾值,然后通過(guò)比較閾值與預(yù)測(cè)殘差來(lái)判別測(cè)量值是否為野值點(diǎn)。該方法可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)艦船的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì),建立艦船的真實(shí)運(yùn)動(dòng)模型,而且不受連續(xù)野值點(diǎn)的影響,能夠在沒(méi)有其他傳感器輔助的條件下完成野值檢測(cè)。海試實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明,提出的方法對(duì)離散和連續(xù)的野值點(diǎn)均具有較好的檢測(cè)效果,同時(shí)可以更好地估計(jì)傳感器的真實(shí)測(cè)量值。 

【文章來(lái)源】：導(dǎo)航定位與授時(shí). 2020,7(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

SVR示意圖

為了驗(yàn)證本文所提出算法的有效性,選取船舶的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)做實(shí)驗(yàn),并與Lagrange插值法進(jìn)行對(duì)比。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)是在某次航海試驗(yàn)中采集得到的數(shù)據(jù),船上搭載的導(dǎo)航設(shè)備有慣導(dǎo)、衛(wèi)導(dǎo)、電磁計(jì)程儀和天文導(dǎo)航系統(tǒng)等。海試的航行軌跡如圖2所示。高斯徑向基核函數(shù)的寬度參數(shù)取為σ=4;損失函數(shù)ε=0.01;滑動(dòng)窗寬N=20;模型階數(shù)m=5。本文所使用的算法是在開(kāi)源代碼庫(kù)LibSVM的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改實(shí)現(xiàn)的,使用的仿真平臺(tái)為MATLAB。以電磁計(jì)程儀的速度信息為例(圖3),原始測(cè)量數(shù)據(jù)中含有較多的野值點(diǎn)。取其中長(zhǎng)度均為1000個(gè)樣本的2段數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,其中一段只含有少量離散的野值點(diǎn),另一段含有幾處連續(xù)的野值點(diǎn),分別利用Lagrange插值和SVR的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行野值處理。

以電磁計(jì)程儀的速度信息為例(圖3),原始測(cè)量數(shù)據(jù)中含有較多的野值點(diǎn)。取其中長(zhǎng)度均為1000個(gè)樣本的2段數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,其中一段只含有少量離散的野值點(diǎn),另一段含有幾處連續(xù)的野值點(diǎn),分別利用Lagrange插值和SVR的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行野值處理。1)場(chǎng)景1

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3427040