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改进M估计的抗多个粗差定位解算方法
标题：基于改进M估计的抗多个粗差定位解算方法
摘要：
在定位领域，粗差（outliers）对于解算算法的精度和鲁棒性具有显著影响。为了提高定位算法的抗干扰能力，本论文提出了一种基于改进M估计的抗多个粗差定位解算方法。该方法通过引入加权因子，并结合RANSAC（RandomSampleConsensus）算法，并在其中应用了自适应权重评估和迭代停止准则等手段，以提高算法的定位精度和抗干扰能力。
1.引言
定位技术在诸多领域具有广泛的应用，如室内导航、智能交通以及无人机导航等。然而，粗差是导致定位系统失效的最主要原因之一。因此，如何提高定位算法的抗干扰能力成为研究的重点之一。
2.相关工作
2.1基于M估计的定位算法
M估计是一种通过最小化残差函数来优化参数解算的方法。在定位领域，已有学者提出了基于M估计的定位算法，并取得了一定的成果。然而，现有的算法在处理多个粗差问题时存在一定的局限性。
2.2RANSAC算法
RANSAC是一种强大的鲁棒参数估计方法，可以有效处理含有粗差的数据。本论文将结合RANSAC算法和优化的M估计技术，以实现抗多个粗差的定位解算。
3.改进M估计的抗多个粗差定位解算方法
3.1加权因子引入
为了改善单个粗差的逆影响，我们引入了加权因子来降低其对定位解算的影响。加权因子的设计基于粗差的相对大小。通过根据粗差的相对大小给予不同的权重，可以更准确地估计定位结果。
3.2自适应权重评估
为了更有效地应对多个粗差的情况，我们引入了自适应权重评估机制。该机制根据每个观测值的估计错误和局部判别度对权重进行动态调整，以提高算法的鲁棒性。
3.3迭代停止准则
为了提高算法的收敛速度和准确性，我们引入了迭代停止准则。当估计误差下降到一定范围内时，算法将停止迭代，并给出最终的定位结果。
4.实验与结果分析
通过对比实验，本论文的方法相对于传统的M估计算法在抗多个粗差定位解算方面具有明显的优势。在多场景下，本方法的定位误差明显降低，且对多个粗差点的鲁棒性更强。实验还表明，在不同的环境下，本方法仍然能够保持较高的定位精度。
5.结论与展望
本论文提出了一种基于改进M估计的抗多个粗差定位解算方法，并通过实验验证了其有效性。然而，该方法仍有改进空间。通过进一步的研究，可以将机器学习方法与本方法相结合，以提高定位算法的精度和鲁棒性。同时，还可以通过优化权重评估和迭代停止准则等方法，进一步提高算法的性能。
参考文献：
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