基于云模型的导航系统模糊可靠性评测分析

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云理论——精选推荐

云模型理论综述云模型理论是李德毅院士及其领导的研究小组所提出的一种全新的理论，它的出现主要用于解决现实系统定性概念与定量数值之间的不确定性转换问题。

目前在很多研究领域用语言表述一个事实时会面临两类问题：模糊性（边界的亦此亦必性）和随机性（发生的概率），当对客观世界给出定性概念后，需要经历将定性概念转化为可以用数字进行定量分析的过程，而在此转化过程中，必然涉及到模糊性和随机性的问题。

传统的模糊性理论作为处理模糊性问题的主要工具，用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性，但是这种利用一个精确隶属度函数来描述模糊集的方法，其已经将模糊概念强行纳入确定数据的讨论中，则以此为基础而引申出的叙述和分析都变的不再模糊，这也就是传统的模糊性理论的不彻底性问题。

传统的随机数学是解决模糊概念和定性概念之间的概率性问题的方法，当一个定性概念转化为定量概念后，每个转化后的数据只是依据一定概率存在，但是概念所代表的模糊区间却无法确定。

而云理论则很好地将两者特性结合。

一、云理论的原理和特征云理论的主要特点在于将概念的模糊性和随机性特征结合在一起，解决了非线性与不确定性的问题。

云理论解决概念模糊性和随机性特征的原理如下：其假设一个精确数值量组成的集合{}U x =，称为论域。

T 是与U 相联系的语言值。

U 中的元素x 对于T 所表达的定性概念的隶属度()T C x （或称x 与T 的相容度）是一个具有稳定性的随机数，隶属度在论域上的分布成为隶属云，简称云。

隶属度()T C x 在[0,1]中取值，云是从论域U 到区间[0,1]的映射，即()T C x ：[0,1]U −−→ 1、由于()T C x 是一个随机分布，所以x U ∈到区间[0,1]的映射是一对多的转换，同时由于x 对于T 的隶属度是一个概率分布而非固定值，从而产生的云是一条具有一定厚度的云体，而不是一条清晰的隶属曲线。

2、云由许多云滴组成，一个云滴是定性概念在定量数据上的一次实现，单个云滴无法表达什么，并且在不同时刻产生的云的细节也可能不尽相同，但是具有整体形状的云却能够反映概念的基本特征。

卫星导航系统精度评估方法及其应用

卫星导航系统精度评估方法及其应用一、引言随着社会的发展，卫星导航系统已成为了各个领域的必备设备。

精确的导航系统对交通、电信、医疗等领域有着重要的意义。

因此，卫星导航系统的准确性也成为了衡量其性能的重要标准之一。

本文将介绍卫星导航系统的精度评估方法及其应用。

二、卫星导航系统卫星导航系统（Global Navigation Satellite System，简称GNSS）是一种利用人造卫星提供的导航信号进行导航、测量和定位等服务的系统。

现在比较常见的卫星导航系统有美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、欧洲的Galileo和中国的北斗卫星导航系统。

卫星导航系统的准确度是评估其性能的一个重要指标。

三、卫星导航系统精度评估方法1. GDOP精度评估方法GDOP（Geometric Dilution Of Precision）是指在卫星导航系统接收机的可见卫星中，所选卫星几何分布情况及其对接收机定位精度的影响。

GDOP越小，接收机的定位精度就越高。

因此，GDOP的大小可以用来评估系统在定位精度上的表现，具体方法如下：- 选取可见卫星中GDOP最小的四颗卫星，计算定位误差。

2. PDOP精度评估方法在GDOP的基础上，PDOP（Position Dilution Of Precision）还考虑了卫星信号传输中的误差，因此比GDOP更加准确。

PDOP 的计算方法与GDOP类似。

3. HDOP精度评估方法HDOP（Horizontal Dilution Of Precision）是指在水平方向上接收机的定位精度，与垂直方向上的精度（VDOP，Vertical Dilution Of Precision）相对应。

- HDOP的计算方法为：HDOP=（x误差/y误差）开平方4. 位置与速度误差估计方法- 选择多颗卫星进行观测和定位，根据观测数据计算误差估计量。

- 将误差估计量转换为位置和速度误差。

四、卫星导航系统精度评估的应用卫星导航系统的精度评估方法可以用于：1. GNSS接收机的开发与测试在GNSS接收机的开发和测试过程中，需要评估其定位精度，以保证其性能符合要求。

基于云模型的可信性评估模型

扩展到软件体系结构中，通过构件与构件间的连接关系建立路
径。文献［ — 程序模块或者组件的可靠度已知为基础，１４］不
收稿日期：０１０ — １２１— ７２；修回日期：０１０ —２２１— ８２
资助项目（Ｕ１Ｊ１）ＤＴ０Ｒ５
系统的可信性。从四个层面，讨软件可信问题，探以可信基础参数获取作为最底层输入，而生成云模型，并进合云模型，最终进入可信评估应用层面。实验结果表明，于云模型的可信性评估模型是有效实用的，可信度的基在
ｎｎｎｙｔｍｅｅａｉｉｙ．Ｉｎｌｚｄｔｅｄｅｎａｌｔｒｂｌｍｒｍｏｒｌｖｌｅｔａｄｓｓｅｄｐｎｄｂｌｔｔａａｙｅｈｐｅｄｂｉｉｐｏｅｆｏｆｕｅｅｓ，ｐｒｍｅｅｔｃｉｉｉｎ，ｔｓｌｕｙａａｔｒｄａａａｑｕｓｔｏｕｒｔｃｏｄ
・
５８・９
计算机应用研究
第２９卷
１ＲＳＥＴ体系结构风格介绍
ＲＳＥＴ是一种用于设计分布式超媒体系统的基于网络的
架构风格，它强调组件交互的可伸缩性、口的通用性、接组件的独立部署。网络上所有的事物都可以被抽象为资源，利用统一资源标志符（Ｒ）ＵＩ定位和识别资源。只能通过通用的连
ｅａｕｔｏｄｅａｓｄｏｖｌａｉｎｍｏｌｂｅｎＲＥＳａｃｉｅｔｅｕｓｎｌｕｄｔｏｙ．Ｔｒｈｔｃｕｒｉｇｃｏｈｅｒ

卫星导航系统精度评估技术手册

卫星导航系统精度评估技术手册导航系统的精度评估对于保证其可靠性和准确性是至关重要的。

本技术手册将介绍卫星导航系统精度评估的基本原理、方法和步骤，以帮助用户更好地了解和评估导航系统的性能。

一、概述卫星导航系统的精度评估是指通过一系列测试、度量和评估手段，对导航系统的性能进行客观评价和分析。

评估的目的是确定导航系统的定位、导航和时间服务的准确性，以及评估系统在各种应用场景下的性能表现。

二、评估指标卫星导航系统的精度评估主要涉及以下指标：1. 定位精度：评估系统在给定环境下提供的定位准确度，可以采用测量误差、位置差异以及坐标偏移等指标进行评估。

2. 时间精度：评估系统提供的时间服务的准确性，包括时钟精度、时间同步度等指标。

3. 导航精度：评估系统提供的导航服务的准确性，包括航向角、速度、姿态等指标。

4. 可用性：评估系统在各种环境条件下的可用性，包括天气条件、地形等因素对系统性能的影响。

三、评估方法卫星导航系统的精度评估可以采用以下方法：1. 实地测试：选择合适的测试场地和测试设备，进行真实环境下的测试，记录和分析测试结果。

2. 数据模拟：通过采集地面或空中的导航数据，进行离线模拟和分析，评估系统的性能表现。

3. 数据处理：对采集到的导航数据进行预处理、滤波和校正，以消除误差和噪声对系统性能评估的影响。

4. 统计分析：使用统计学方法对评估结果进行分析和归纳，评估系统的精度和可信度。

四、评估步骤进行卫星导航系统的精度评估时，可以按照以下步骤进行：1. 制定评估计划：明确评估的目标、范围、测试场地和测试设备等。

2. 数据采集：选择合适的数据采集工具和方法，采集导航系统的数据。

3. 数据处理：对采集到的数据进行预处理、滤波和校正，获得准确可靠的数据。

4. 数据分析：使用适当的分析方法，对处理后的数据进行统计分析和评估。

5. 结果报告：整理评估结果，撰写评估报告，包括评估方法、数据分析和结论等内容。

五、应用示例以下是一个卫星导航系统精度评估的应用示例：在城市环境下，通过采集车辆的导航数据，结合地面基准站提供的辅助数据，对某一导航系统进行精度评估。

北斗卫星导航系统的性能评估与优化研究

北斗卫星导航系统的性能评估与优化研究引言：北斗卫星导航系统作为中国自主研发的全球卫星导航定位与导航系统，已在多个领域发挥了重要作用。

为了确保北斗卫星导航系统的性能和精度，进行性能评估与优化研究是必要的。

本文将对北斗卫星导航系统的性能评估与优化研究进行探讨，包括性能评估的指标与方法、性能优化的途径与技术应用。

一、北斗卫星导航系统的性能评估指标与方法1. 定位精度评估：北斗卫星导航系统的定位精度是评估其性能的重要指标之一。

对于不同的应用场景，定位精度的要求也不同。

对于车辆导航、船舶定位等需要高精度的应用，通常采用RMSE（Root Mean Square Error）指标来评估定位误差。

对于精度要求不高的普通导航应用，可以采用CEP（Circular Error Probable）指标来评估。

此外，还可以考虑PDOP（Position Dilution of Precision）等指标来评估定位性能。

2. 数据完整性评估：数据完整性评估是评估北斗卫星导航系统是否能够提供连续可靠的导航数据的指标。

在实际应用中，由于遮挡、信号干扰等原因，导航数据可能会出现中断或者丢失。

因此，评估北斗卫星导航系统的数据完整性是非常重要的。

可以通过统计导航数据中的丢失率、间断时间等指标来评估数据的完整性。

3. 时间精度评估：对于一些对时间要求较高的应用，如通讯、金融等领域，北斗卫星导航系统的时间精度也是重要的性能指标之一。

可以通过与标准时间源的对比来评估北斗卫星导航系统的时间精度。

同时，也可以考虑时钟稳定性、时间延迟等指标来评估系统的时间性能。

二、北斗卫星导航系统的性能优化途径1. 基础设施建设：北斗卫星导航系统的性能优化首先要确保系统的基础设施建设完备。

包括增加卫星数量，提升卫星覆盖范围，完善地面基站布局等。

通过增加卫星数量和改善覆盖范围，可以提高北斗卫星导航系统的定位精度和数据完整性。

同时，合理布局地面基站，可以提高信号接收的质量和稳定性，进一步提升性能。

组合导航软件可靠性的评估

摘
要：在大规模导航软件系统中，软件评估的主要任务就是要精确地估测程序模块中存在的缺陷数. 介
绍了组合导航软件的评估方法和步骤，着重介绍了 JM 模型和 G - O 模型，并提出了神经网络评估软件可靠性的具体方法. 对组合导航软件的特点及测试方法进行了讨论. 根据软件模块测试报告，分别用 JM 模型、 G - O 模型和神经网络对软件模块的缺陷数进行预测，并给出了组合导航软件 3 种模型的评估质量的比较. 结果表明：神经网络方法优于传统模型方法. 关键词：组合导航系统；软件可靠性；神经网络；软件评估中图分类号：TP311. 5 文献标识码：A 文章编号： 0367 - 6234 （ 2003 ） 03 - 0319 - 04
1
软件可靠性概念及其指标
计算机软件在规定的运行环境中和规定的时间内，无故障运行的概率称为软件可靠度，而这种
・ 320・
哈
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报第 35 卷来自性质则称为软件可靠性. 同硬件可靠性不同，软件可靠性除了具有正确性外，还有健壮性，即软件在硬件发生故障或输入数据不合理等意外的环境条件下仍能正确工作的能力. 软件不仅要在正确的输入下得到正确的输出，而且要对非规定的输入予以抵制或作出响应. 软件故障，指软件在运行过程中违背用户所期望的行为. 故障是一个动态的概念，只有在软件的运行过程中才能被观察到. 软件错误，是那些有缺陷的，被丢失的或额外增加的本来并不需要的指令或相关的指令集合，是诱发一次或多次实际的或潜在的故障原因. 错误是一个静态的概念，它们是实际存在于软件的文本中. 软件错误的来源主要是由软件需求分析说明、软件设计和编码的过程引入的. 软件错误分为设计错误、程序错误和文档错误. 软件可靠性主要指标要求：软件中的初始错误数；经测试、排错后软件中的剩余错误数；经预测，下一次故障的发生时间.

卫星导航系统精度评估方法分析

卫星导航系统精度评估方法分析卫星导航系统是一种基于卫星定位技术的导航系统，可以为用户提供准确的位置、速度和时间信息。

对于卫星导航系统的用户来说，精度是其最为关注的性能指标之一。

因此，评估卫星导航系统的精度是至关重要的。

卫星导航系统的精度评估方法有多种，可以从不同的角度对其进行评估。

以下是几种常用的卫星导航系统精度评估方法：1. 静态测试法静态测试法是在已知的参考点上进行测试，通过与参考点测量结果的比对来评估卫星导航系统的精度。

这种方法通常可用于评估卫星导航系统的位置精度。

在测试过程中，可以选择多个参考点分布在不同区域，以全面评估卫星导航系统的覆盖范围和位置测量的精度。

2. 动态测试法动态测试法是在不同的移动场景下进行测试，通过与地面真实测量结果的比对来评估卫星导航系统的精度。

这种方法通常可用于评估卫星导航系统的速度和位置精度。

在测试过程中，可以模拟不同的运动轨迹和速度，以全面评估卫星导航系统在不同条件下的精度表现。

3. 差分处理法差分处理法是在已知参考站点与测试站点之间建立差分基线，通过比对差分结果来评估卫星导航系统的精度。

这种方法可以使用实时差分或者后处理差分两种方式进行。

实时差分方法通常用于实时导航应用，后处理差分方法通常用于精密定位应用。

差分处理法的优点是能够消除卫星导航系统和接收机的各种误差，提高测量结果的精度。

4. 数学模型法数学模型法是通过建立卫星导航系统的误差模型来评估其精度。

这种方法通常需要对卫星导航系统的误差源进行建模，并利用数学方法对误差进行估计和处理。

数学模型法的优点是能够对卫星导航系统的各种误差进行分析和优化，提高其精度。

综上所述，卫星导航系统的精度评估方法包括静态测试法、动态测试法、差分处理法和数学模型法等多种方法。

不同的评估方法适用于不同的评估场景和需求。

在评估卫星导航系统的精度时，可以选择合适的方法或者采用多种方法相互验证，以保证评估结果的准确性和可靠性。

需要注意的是，在进行精度评估时，还需考虑到卫星导航系统本身的性能特点、测量误差和环境干扰等因素的影响。

系统评价方法之云模型评价方法

系统评价方法之云模型评价方法云模型评价方法是一种基于云模型理论的评价方法，能够将主观评价转化为数学模型，并进行量化评价。

云模型评价方法应用广泛，可以用于产品质量、服务态度、科研成果等方面的评价。

下面将详细介绍云模型评价方法的原理和应用。

云模型评价方法的基本原理是将主观评价转化为数学模型。

在进行评价之前，首先需要建立评价指标体系。

评价指标体系是评价过程中所使用的指标的有机组成，包括评价指标的定义、评价指标的权重、评价指标之间的关系等。

建立好评价指标体系后，可以根据实际情况，对各个指标进行量化。

云模型评价方法使用了云模型理论中的标准云和自适应云的概念，将评价指标的值映射到云模型中。

标准云是指根据评价指标的取值范围和分布规律，形成的一种标准样本。

自适应云是指根据实际评价指标的取值，自动生成的一种模糊样本。

通过比较自适应云和标准云的形状，可以得到评价的结果。

云模型评价方法的应用非常广泛。

首先，它可以用于产品质量的评价。

对于项产品，可以建立一套评价指标体系，包括产品的外观、功能、性能等方面的指标。

通过对这些指标进行量化评价，将评价结果转化为云模型，从而得到产品的质量等级。

其次，云模型评价方法也可以用于服务态度的评价。

对于项服务，可以建立一套评价指标体系，包括服务的热情程度、责任心、专业水平等方面的指标。

通过对这些指标进行量化评价，将评价结果转化为云模型，从而得到服务的质量等级。

此外，云模型评价方法还可以用于科研成果的评价。

对于项科研成果，可以建立一套评价指标体系，包括科研成果的重要性、创新性、实用性等方面的指标。

通过对这些指标进行量化评价，将评价结果转化为云模型，从而得到科研成果的质量等级。

综上所述，云模型评价方法是一种将主观评价转化为数学模型的评价方法，能够将评价结果量化，提高评价的客观性和准确性。

它可以应用于产品质量、服务态度、科研成果等方面的评价，具有广泛的应用前景。

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概念和定量数值之间转换的有力工具，来统一刻划基于语言值的定性概念和数值表示之用
间的相互映射关系．的数字特征期望值Ｅｘ、Ｅｎ和超墒Ｈｅ三个数值表征，模糊性和随机云熵把性完全集成在一起，为知识表示的基础．作将其用于飞行器导航系统模糊可嚣性分析及故障检测，有效地提高飞行器导航系统的可嚣性分析．可仿真结果说明该分析方法的可行性和有效性
ｍｅｔｒｎａｙ．ｂｔｌｏｉｓｐｒｂｅＴｈｐｌｃｔｎｏｌｕｕａｓｎｅａａｌ．ｅａｐｉａｉｆｃｏｄｍｏｅｓｔｕｚｅｉｂｌｙｏｄｌｏｆｚｙｒｌｉｉａｔ
张飞舟范跃祖
北京
孙先仿
１０８ｏｏ３
（京航空航天大学自动控制系北
（ｍａｌｚａｇｅｚｏ＠ｙｈｏｃｍ）Ｅ－ｉ：ｈｎｆｉｕａｏｏｈ
摘
要阐述基于云模型理论的飞行器导航系统模糊可靠性评删分析．模型是一种新的实现云
关键词人工智能，糊可靠性，航系统，模型模导云ＴＰ０．２２１
中图分类号
ＡＳＥＳＳＥＮＴＳＭＡＮＤＮＡＬＹＳＩＡＳＯＦＦＵＺＺＹＲＥＬＩＡＢＩＴＹＬＩＢＡＳＥＤＮＯ
ＣＬｏＵＤｏＤＥＬＳｌＡｌＭＮＲＣＲＡＦＴＡＶｌＡＴｌＮＹＳＮＧｏＳＴＥＭ
维普资讯
第２ｓ卷
第１期
自动
化
学
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Ｖｏ【８，ｏ．．２Ｎ１
２００２年１月
ＡＣＴＡＡＵＴ０ＭＡＴＩＣＡＩＣＡＳＮＩ
Ｊｎ２０ａ．，０２
基于云模型的导航系统模糊可靠性评测分析 ¨
ＡｂｔａｔＡｎｙｉｕｚｙｒｌａ［ｙｂａｅｌｕｄｓｒｃａｌｓｓｏｆｆｚｅｉｂｉｉｓｄｏｎｃｏｍｏｄｓｎａｒｒｆｎｉａｉｎｔｅｌｉｉｃａｔａｖｇｔｏｓｓｅｓｅｐａｉｅｎｔｉａｐｒＡｅｍａｈｙｔｍｉｘｔａｔｄｉｈｓｐｅ．ｎｗｔｅｍａｉａｅｐｅｅｎａｉｎｏｆｑｕｌｔｔｖｔｃｌｒｒｓｔｔｏａｉａｉｅｃｎｃｐｓｓｅｅｅｔｄｙｌｄｏｅｔｉｒｐｒｓｎｅｂｃｏｕｍｏｔ．Ｗｉｈｈｎｅｄｅｓｔｔｅｗｍｏｌｄｅｓｔａｉｂｗｅｎｍｐｐｎｇｅｔｅｑａｉｉｓｎｑｎｔｔｅｂｅｏｅｍｕｅｉｒｎｉｔｒｈｎｇｂｅ．Ｔｈｅｉｅｇａｅｕｌｔｅａｄｕａｉｉｓｃｍｓｃｈａｓｅａｄｎｅｃａｅａｌｙｎｔｒｔｆｚｎｓｄｒｄｕｚｉｅｓａｎａｎｏｍｎｅｓｕｉｇｄｇｔｌｃｈａｔｒｓｉｓ，ｓｈａｘｃｅａｕｘ，ｅ－ｓｓｎｉｉａａｒｃｅｉｔｃｕｃｓｅｐｅｔｄｖｌｅＥｎｔｏｎｄｙｅｒｅｎｒｐｙｒｐｙＥｎａｈｐｔｏ．Ｔｈｕｚｎｓｄｒｄｅｆｚｉｅｓａｎａｎｏｍｎｓａｅｏｌｏｍｐｌ— ｅｓｒｎｔｏｎｙｃｅ
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