摘要 : 为了避免磁罗盘原始数据中的奇异误差点对椭圆拟合精度造成不利影响,在常规最小二乘椭圆拟合算法中引入了基于密度聚类的OPTICS算法,并对OPTICS算法进行了改进,以降低复杂度,减小计算耗时.在椭圆拟合之前,使用改进的OPTICS算法对原始传感器数据进行分... 展开 为了避免磁罗盘原始数据中的奇异误差点对椭圆拟合精度造成不利影响,在常规最小二乘椭圆拟合算法中引入了基于密度聚类的OPTICS算法,并对OPTICS算法进行了改进,以降低复杂度,减小计算耗时.在椭圆拟合之前,使用改进的OPTICS算法对原始传感器数据进行分类,识别并剔除数据中的奇异误差点,防止其污染原始数据集,提高椭圆拟合算法的拟合精度,从而提高航向角的解算精度.实验结果表明,与常规椭圆拟合算法相比,所提出的算法在东、南、西、北四个方向上合计航向角误差的均方根降低了27.5％,且改进后OPTICS算法的计算耗时比改进前降低了43.6％. 收起