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51.
给出了求对称奇异线性方程组Ax=b极小范数解的迭代算法,其迭代公式为此处/为秩是,r(r<n)的n阶实对称矩阵,E为n阶单位阵,b为n维列向量,m为正整数,ε为正实数。证明了这类选代算法的收敛性,讨论了它的事先误差估计式和事后误差估计式。作为应用,给出了求超定线性方程组极小最小二乘解的迭代算法、特征向量导数计算的迭代算法和对于病态正定线性方程组。本文的选代算法可改善病态条件,算例表明也是有效的。 相似文献
52.
在移除二进制偏移载波(Binary Offset Carrier,BOC)信号跟踪模糊的同时,为了保持BOC信号高的码跟踪精度,提出基于加权鉴别函数(Weighted Discriminator Function,WDF)的BOC信号无模糊跟踪方法。WDF使用非相干超前减滞后功率(Noncoherent Early Minus Late Power,NELP)鉴别器和子载波相位消除(Sub Carrier Phase Cancellation technique,SCPC)鉴别器,生成无误锁点的鉴别函数实现BOC信号跟踪。针对BOC(10,5)信号,仿真结果表明,相比于SCPC、基于伪相关函数的无模糊延迟锁定环(Pseudo correlation function based Unambiguous Delay Lock Loop,PUDLL)方法和对称脉冲模糊移除(Symmetrical Pulse Ambiguity Removing,SPAR)方法,所提WDF方法在码跟踪误差方面分别改善了2.5dB、5.5dB与8.3dB,多径误差分别降为60.4%、32.8%与38.0%。因此,WDF是一种有效的、高性能的BOC信号无模糊跟踪方法。 相似文献
在自动驾驶和机器人导航系统中,里程计是用于持续获得系统姿态信息的一种装置。视觉里程计能以较低代价获得高精度的目标移动轨迹,基于特征的视觉里程计方法具有时间复杂度较低、计算速度快的优势,有助于数据实时处理。然而,传统基于特征的视觉里程计方法面临着2个技术瓶颈:特征匹配的准确度不足;姿态解算中目标函数的权重值有效性低。为了解决帧间特征匹配准确度不足的问题,本文提出特征交叉检验闭环匹配策略,即在传统单向闭环匹配的基础上,增加反向验证的过程,以获得匹配准确度更高的匹配点集合。该策略解决了传统特征匹配中使用单向闭环匹配策略鲁棒性不足、内点比例低的缺陷,提高了解算精度。同时在交叉检验匹配策略中利用前一时刻的运动信息缩小当前时刻特征匹配的搜索范围,降低特征点匹配的时间复杂度。针对目标函数的权重值有效性低的问题,本文将特征点在图像序列中的出现次数作为其生存周期,提出基于特征点生存周期的目标函数权值设置方法。在姿态解算中,特征点的生存周期可以有效反映其稳定性,使用其作为目标函数权值可以降低解算过程中的累积误差。本文在公开的KITTI数据集中进行算法测试,实验结果证明该方法可以实现高精度、实时的视觉里程计算。 相似文献