【摘 要】
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稳健的着陆地标获取是无人机着陆过程中关键性的步骤,本文提出了一种基于交替方向乘子法(Alternating Directional Multiplier Method, ADMM)的稳健性椭圆拟合算法来获取无人
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稳健的着陆地标获取是无人机着陆过程中关键性的步骤,本文提出了一种基于交替方向乘子法(Alternating Directional Multiplier Method, ADMM)的稳健性椭圆拟合算法来获取无人机着陆过程中的着陆地标。本文的主要贡献是:ⅰ)提高对异常值的稳健性:将lp范数用于直接最小二乘拟合(Direct Least Square Fitting, DLSF)方法,建模得到了非凸和非线性优化问题。在非线性目标函数和非凸二次约束的情况下引入辅助变量使椭圆参数分离,然后通过ADMM得到椭圆参数和辅助变量;ⅱ)为了得到最优的椭圆参数,本文使用了相应的拉格朗日乘子方法。特别是,推导出拉格朗日乘数的可行域,并通过二分法有效地计算其值;ⅲ) 并行计算辅助变量,将目标函数转换为多个非线性子函数,其中,的每一个子函数仅与一个辅助变量相关。然后,通过分析每一个子函数的导数判断其凹凸性,从而到相应子函数的全局最优解。仿真和真实数据实验展示本文所提出方法的稳健性。
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