針對Lagrange插值法無法處理連續(xù)野值的問題,提出了一種基于改進支持向量回歸（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)就能夠準確建模和3σ準則計算簡易的優(yōu)點,利用支持向量回歸在線建立艦船的運動模型對測量值進行實時預(yù)測,并利用3σ準則自適應(yīng)地計算閾值,然后通過比較閾值與預(yù)測殘差來判別測量值是否為野值點。該方法可以自動地學(xué)習(xí)艦船的運動趨勢,建立艦船的真實運動模型,而且不受連續(xù)野值點的影響,能夠在沒有其他傳感器輔助的條件下完成野值檢測。海試實測數(shù)據(jù)表明,提出的方法對離散和連續(xù)的野值點均具有較好的檢測效果,同時可以更好地估計傳感器的真實測量值。 

【文章來源】：導(dǎo)航定位與授時. 2020,7(05)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

SVR示意圖

為了驗證本文所提出算法的有效性,選取船舶的實測數(shù)據(jù)做實驗,并與Lagrange插值法進行對比。實測數(shù)據(jù)是在某次航海試驗中采集得到的數(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;滑動窗寬N=20;模型階數(shù)m=5。本文所使用的算法是在開源代碼庫LibSVM的基礎(chǔ)上進行修改實現(xiàn)的,使用的仿真平臺為MATLAB。以電磁計程儀的速度信息為例(圖3),原始測量數(shù)據(jù)中含有較多的野值點。取其中長度均為1000個樣本的2段數(shù)據(jù)進行分析,其中一段只含有少量離散的野值點,另一段含有幾處連續(xù)的野值點,分別利用Lagrange插值和SVR的方法對數(shù)據(jù)進行野值處理。

以電磁計程儀的速度信息為例(圖3),原始測量數(shù)據(jù)中含有較多的野值點。取其中長度均為1000個樣本的2段數(shù)據(jù)進行分析,其中一段只含有少量離散的野值點,另一段含有幾處連續(xù)的野值點,分別利用Lagrange插值和SVR的方法對數(shù)據(jù)進行野值處理。1)場景1

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3427040