极限学习机方法在经纬仪空间配准中的应用

杨宏韬; 高慧斌; 张淑梅

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极限学习机方法在经纬仪空间配准中的应用

杨宏韬, 高慧斌, 张淑梅

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杨宏韬, 高慧斌, 张淑梅. 极限学习机方法在经纬仪空间配准中的应用[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(12): 3517-3521.

引用本文:

杨宏韬, 高慧斌, 张淑梅. 极限学习机方法在经纬仪空间配准中的应用[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(12): 3517-3521.

Yang Hongtao, Gao Huibin, Zhang Shumei. Application of extreme learning machine method in space registration to theodolite[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(12): 3517-3521.

Citation:

Yang Hongtao, Gao Huibin, Zhang Shumei. Application of extreme learning machine method in space registration to theodolite[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(12): 3517-3521.

极限学习机方法在经纬仪空间配准中的应用

1.
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春 130033;
2.
中国科学院大学,北京 100049;
3.
长春工业大学电气与电子工程学院,吉林长春 130012

基金项目:

国家863高技术研究发展计划（2008AA0047）

详细信息

作者简介:
杨宏韬（1982-），男，博士生，主要从事光电测量与信息融合方面的研究。Email：hongtao_3110594@126.com；高慧斌（1963-），男，研究员，博士生导师，主要从事光电测量和精密跟踪控制技术的研究。Email：gaohuibin1@163.com

杨宏韬（1982-），男，博士生，主要从事光电测量与信息融合方面的研究。Email：hongtao_3110594@126.com；高慧斌（1963-），男，研究员，博士生导师，主要从事光电测量和精密跟踪控制技术的研究。Email：gaohuibin1@163.com

中图分类号: V556;TP183

Application of extreme learning machine method in space registration to theodolite

1.
Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences,Changchun 130033,China;
2.
University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;
3.
Institute of Electrical and Electronic Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China

摘要: 针对光电经纬仪测量中多传感器的空间配准问题，提出了一种基于极限学习机（ELM）的空间配准建模方法。首先介绍了ELM算法和ELM空间配准模型的建立步骤，然后使用星体测量数据建立ELM空间配准模型，最后将该模型与单项差修正模型、球谐函数修正模型进行了对比验证。实验结果表明：ELM空间配准模型可以使光电经纬仪的测量精度从17左右提高到1以内，与单项差修正模型、球谐函数修正模型相比精度提高35%以上。由此可见，与单项差修正模型和球谐函数修正模型相比，采用ELM算法所建立的光电经纬仪空间配准模型具有更高的精度和更强的泛化能力。
- 极限学习机 /
- 光电经纬仪 /
- 空间配准 /
- 误差修正
Abstract: In order to solve the space registration problems of multi-sensor in the photoelectric theodolite measurement, a space registration model based on the extreme learning machine(ELM) algorithm was proposed in this paper. Firstly, the ELM theory and the modeling steps of ELM space registration model were introduced. Then, the star measurement data was used to build ELM space registration model. Finally, the ELM space registration model was compared with single error correction model and spherical harmonics correction model. Experimental results indicate that ELM space registration method can improve the measuring precision of photoelectrical theodolite from about 17 to less than 1; the accuracy of the ELM space registration model is improved by more than 35% than single error correction model and spherical harmonics correction model. The results indicate that compare with the single error correction model and spherical harmonics correction model, space registration model based on ELM algorithm has higher prediction accuracy and stronger generalization capability.
- extreme learning machine /
- photoelectric theodolite /
- space registration /
- error correction

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极限学习机方法在经纬仪空间配准中的应用

1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春 130033;

2. 中国科学院大学,北京 100049;

3. 长春工业大学电气与电子工程学院,吉林长春 130012

作者简介:
杨宏韬（1982-），男，博士生，主要从事光电测量与信息融合方面的研究。Email：hongtao_3110594@126.com；高慧斌（1963-），男，研究员，博士生导师，主要从事光电测量和精密跟踪控制技术的研究。Email：gaohuibin1@163.com

杨宏韬（1982-），男，博士生，主要从事光电测量与信息融合方面的研究。Email：hongtao_3110594@126.com；高慧斌（1963-），男，研究员，博士生导师，主要从事光电测量和精密跟踪控制技术的研究。Email：gaohuibin1@163.com

收稿日期: 2013-04-11
修回日期: 2013-05-15
刊出日期: 2013-12-25

基金项目:

国家863高技术研究发展计划（2008AA0047）

中图分类号: V556;TP183

关键词:

摘要: 针对光电经纬仪测量中多传感器的空间配准问题，提出了一种基于极限学习机（ELM）的空间配准建模方法。首先介绍了ELM算法和ELM空间配准模型的建立步骤，然后使用星体测量数据建立ELM空间配准模型，最后将该模型与单项差修正模型、球谐函数修正模型进行了对比验证。实验结果表明：ELM空间配准模型可以使光电经纬仪的测量精度从17左右提高到1以内，与单项差修正模型、球谐函数修正模型相比精度提高35%以上。由此可见，与单项差修正模型和球谐函数修正模型相比，采用ELM算法所建立的光电经纬仪空间配准模型具有更高的精度和更强的泛化能力。

English Abstract

Application of extreme learning machine method in space registration to theodolite

1. Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences,Changchun 130033,China;

2. University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;

3. Institute of Electrical and Electronic Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China

Received Date: 2013-04-11
Rev Recd Date: 2013-05-15
Publish Date: 2013-12-25

Keywords:

Abstract: In order to solve the space registration problems of multi-sensor in the photoelectric theodolite measurement, a space registration model based on the extreme learning machine(ELM) algorithm was proposed in this paper. Firstly, the ELM theory and the modeling steps of ELM space registration model were introduced. Then, the star measurement data was used to build ELM space registration model. Finally, the ELM space registration model was compared with single error correction model and spherical harmonics correction model. Experimental results indicate that ELM space registration method can improve the measuring precision of photoelectrical theodolite from about 17 to less than 1; the accuracy of the ELM space registration model is improved by more than 35% than single error correction model and spherical harmonics correction model. The results indicate that compare with the single error correction model and spherical harmonics correction model, space registration model based on ELM algorithm has higher prediction accuracy and stronger generalization capability.

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极限学习机方法在经纬仪空间配准中的应用

Application of extreme learning machine method in space registration to theodolite

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出版历程

极限学习机方法在经纬仪空间配准中的应用

1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林 长春 130033; 2. 中国科学院大学,北京 100049; 3. 长春工业大学 电气与电子工程学院,吉林 长春 130012

English Abstract

Application of extreme learning machine method in space registration to theodolite

1. Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences,Changchun 130033,China; 2. University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China; 3. Institute of Electrical and Electronic Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China

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1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春 130033;

2. 中国科学院大学,北京 100049;

3. 长春工业大学电气与电子工程学院,吉林长春 130012

1. Changchun Institute of Optics,Fine Mechanics and Physics,Chinese Academy of Sciences,Changchun 130033,China;

2. University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;

3. Institute of Electrical and Electronic Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China