流动卫星激光测距系统GSM远程通信系统设计

流动卫星激光测距（SLR）系统实现了kHz高重复频率测距、白天测距等功能,具有测距精度高、探测效率高等特点,并能有效解决中国人造卫星激光测距网分布不均的问题。目前,仪器远程控制技术可有效提高卫星激光测距系统的自动化水平,并最终实现无人值守功能,但该技术首先要解决的问题就是远程通信。本文采用GSM模块并结合单片机嵌入式系统,设计了一套GSM远程通信系统。经测试,该系统可实现点对点的通信,出现错误时能够报错及报警,符合预期结果。     

赵各庄矿地下水位时间序列数字滤波分析

为了更好地了解煤矿地下水位的变化趋势,结合工程实例,运用递归和非递归2种滤波技术进行分析,通过对比2种滤波技术的滤波效果,可以得到地下水位的变化规律和成因机理。结果表明:滤波系数的调校对滤波效果的影响至关重要。根据平滑度指标、均方根误差和信噪比对现有观测数据进行计算的结果可知,当b=0.5时递归滤波效果相对较好,当q=5时非递归滤波效果相对较好。滤波结果可以作为预测未来该地区地下水位变化趋势的依据,也可以为安全生产提供参考。     

基于小波变换的SAR图像噪声滤除方法

合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量,降低图像的可判读性。常用的空间自适应滤波方法在滤除噪声的同时,损失了图像中的大量边缘细节信息。介绍了一种基于小波变换的SAR图像噪声消除方法,充分考虑噪声的统计特征,并把小波变换与空间滤波两者有机结合起来。通过滤波实验与其它滤波方法的对比。表明此小波滤波方法能更有效地消除SAR图像中的斑点噪声,而且能有效地保持图像中的纹理细节和边缘信息．     

一种改进的SAR影像斑点噪声抑制方法

合成孔径雷达(SAR)影像的应用越来越广泛,但斑点噪声很大程度上影响了SAR的应用。本文首先研究了常用斑点噪声滤波方法,在此基础上,将中值滤波与常用的Lee,Frost,Kuan滤波结合。实验结果表明,该方法在斑点噪声抑制及边缘保持上明显优于传统的滤波方法。     

机载LiDAR点云数据的二面角滤波算法

机载LiDAR是获取地表DEM的重要技术之一。本文针对机载LiDAR点云数据在复杂城区环境下的大型建筑及低矮地物滤波问题,提出一种新的二面角滤波法。利用空间二面角的平面角可以表达空间两相交平面相对位置的原理,实现机载LiDAR点云数据滤波。首先,算法提取点云数据中的高程突变点,以非突变点的二面角余弦均值稳定性作为判定迭代结束的条件;其次,分别统计高程突变和非突变点集的二面角余弦值频率分布,以交点处对应余弦值和最后一次迭代的坡度值作为LiDAR点云滤波的判定条件;最后,利用数学形态学“开”算子,去除残留低矮植被,得到可靠的滤波结果。对同一区域机载LiDAR点云数据,通过“二面角法”与“渐进三角网法”进行滤波处理。实验结果表明,二面角滤波法能有效地降低地物点错分为地面点的百分率,且在去除地物信息的同时能良好地保留地形特征。     

一种多传感器组合导航系统的自适应分布式滤波算法北大核心CSCD

针对联邦滤波器和集中式卡尔曼滤波器在实际应用中存在的问题及组合导航中量测噪声统计特性不准确引起滤波精度下降的问题,提出利用变分贝叶斯估计和分布式估计的多传感器组合导航系统自适应分布式滤波方法。首先,基于集中式卡尔曼滤波技术,推导分布式滤波的一种表达方法,该方法具有估计最优性、故障自动隔离且对导航系统无污染的特点;然后,结合变分贝叶斯估计技术,提出自适应分布式滤波方法,对系统状态和时变的量测噪声方差进行同步实时估计;最后,采用SINS/GNSS/CNS/ADS组合导航系统进行仿真验证。仿真结果表明,本文算法能实时跟踪突变或缓变的量测噪声方差,较联邦滤波算法可有效降低量测噪声统计特性不准确给系统带来的不利影响,进而提高组合导航系统的滤波精度。     

形态学和小波域滤波级联的杂波抑制算法研究

为保留目标的同时尽可能多地抑制图像背景杂波,在研究形态学滤波、空域平滑滤波、小波域平滑滤波以及它们级联的背景杂波抑制算法的基础上,提出形态学滤波和小波域平滑滤波级联的杂波抑制算法。该算法先对含有微弱目标和白高斯噪声的原始图像进行空域形态学滤波,然后对形态学滤波结果进行小波变换,在小波域中对各小波系数分别平滑滤波,用滤波前的小波系数减去滤波后的小波系数得到差值系数,对差值系数再进行逆小波变换。仿真测试表明,提出的算法在得到的残差图像中目标邻域信杂比(SCNR)平均增益比空域形态学滤波算法和空域平滑滤波算法等均有较明显的提高,为后续的目标检测与跟踪提供了良好的保障。     

具有随机状态转移矩阵的Kalman滤波

讨论状态转移矩阵为随机性矩阵时的Kalman滤波方法,并给出滤波的具体算法及分析滤波的收敛特性和参数的取值范围。通过实际算例证实了该滤波方法的有效性。     

Kalman滤波在GPS/BDS组合伪距差分定位中的应用

随着各国卫星导航系统的蓬勃发展,单一的GPS系统时代正逐步转变为多系统并存且兼容的全球性卫星导航系统(GNSS)时代。相比于单一卫星导航系统,多系统组合将显著增加可视卫星数目、改善卫星空间几何结构,多系统组合导航定位将是必然的发展趋势。滤波算法是减小GNSS定位随机误差的重要方法,利用非线性滤波方法可消除多种随机误差,从而提高导航定位精度。该文实现了基于Kalman滤波的GPS/BDS组合的伪距差分定位,并将其与最小二乘方法进行比较。实验结果表明:基于Kalman滤波的GPS/BDS伪距差分的定位精度能达到分米级,在差分定位解算过程中,多卫星系统伪距差分精度明显优于单卫星系统伪距差分精度,Kalman滤波解算的精度明显优于最小二乘解算的精度。     

大空间GPS网共模误差剔除研究

利用叠加滤波、PCA、KLE 3种方法对欧洲区域平均基线长度为2 000 km的大空间GPS网12个IGS站9 a（2006-01~2014-12）的观测数据进行处理，分析对比3种方法剔除共模误差的效果。结果显示，3种方法剔除百分比分别为25.87%、41.48%、35.72%，滤波后坐标精度明显提高；对于较大的GPS观测网，相对于叠加滤波，PCA和KLE法效果更好，可以显示不同站点的空间特征。     

陕西连续GPS基准站坐标时间序列分析

对陕西省GPS连续基准站2011-01-01~2013-05-30坐标时间序列进行分析,利用区域叠加滤波分离出共模误差,滤波后站坐标时间序列N、E、U方向的平均均方根分别减小69%、60%和41%。通过谱指数计算发现,空间滤波后的时间序列含有白噪声和有色噪声;利用CATS软件对各噪声分量估计发现,垂直方向噪声分量大于水平方向;空间滤波使闪烁噪声大幅减小,部分站出现随机漫步噪声。     

基于区域特征分割的密集匹配点云渐进形态学滤波

随着计算机视觉和遥感技术的进步,基于遥感影像的密集匹配也成为目前获取高精度点云的重要手段之一。与LiDAR点云类似,点云数据处理的基础步骤就是点云滤波。在数据特征上,密集匹配生成的点云与LiDAR获取的点云既类似但又有区别。本文在渐进形态学滤波算法上添加了特征条件,将点云和图像结合成深度图像,并对深度图像按典型地物类型进行语义分割,从而对与图像平面坐标一致的点云进行标记和首次滤波;然后按几何特征将场景简单分类,按分类结果对应的参数滤波构建地面点三角网;最后综合初滤波结果和语义分割类型标记对特征相似的区域进行优化确认,得到最终的滤波结果,并与布料模拟滤波（CSF）算法进行了对比验证实验。结果表明,基于特征的渐进形态学滤波其I类误差在1.98%以内,Ⅱ类误差在2.33%以内,较适宜对精度要求较高的应用,尤其是混合地形的滤波。     

含有色噪声的联邦滤波算法

基于联邦滤波算法,通过对状态方程有色噪声的拟合和预报,给出了含有有色噪声的联邦滤波融合算法,并利用模拟数据进行了试算与比较。结果表明,基于含有有色噪声的联邦滤波算法在一定程度上能够提高导航解的精度和可靠性。     

桥梁变形监测数据小波去噪与Kalman滤波研究

针对跨海大桥三维变形监测问题,实施了测量机器人与三维激光扫描仪测量方案,二者三维监测数据最大较差不超过0.5 mm,而且测量机器人监测数据精度高,说明三维激光扫描技术应用于桥梁变形监测是可行的。根据小波分析与Kalman滤波理论,建立小波去噪后的桥梁变形监测Kalman滤波模型。实验表明,经过小波去噪的监测数据再进行Kalman滤波处理,提高了桥梁变形预测与变形分析的可靠性。通过标准Kalman滤波、自适应Kalman滤波桥梁变形观测数据处理,及平方和误差、均方误差、平均相对误差精度分析知,自适应Kalman滤波要优于标准Kalman滤波方法。     

滑坡监测的自适应约束抗差滤波算法研究

在滑坡的动态监测中通常存在先验几何信息和物理信息,现有的滤波算法并不能够充分利用这些信息,为控制几何观测异常对形变参数估计的影响,提出一种利用滑坡力学状态信息的约束滤波模型.同时,利用约束方程获得有益信息,精确地确定测量的等价权,给出相应的自适应约束抗差滤波算法,并通过实例说明了带有约束的滤波算法更能提高状态参数估计的...     

一种复合去噪的图像处理方法

针对小波变换和多级中值滤波各自在去噪方面的优点和不足,提出了一种新的图像复合去噪算法;该方法先对图像进行中值滤波,然后再用小波变换和中值滤波相结合进行进一步的滤波处理,得到最终的滤波图像。实验表明,该种方法在有效去除噪声的同时还很好的保护了图像的边界,图像的视觉效果良好。     

利用GRACE监测全球海水质量变化时滤波处理的影响分析

利用CSR公布的GRACE RL05月重力场数据,采用多种滤波方法推算全球平均海水质量变化,并与GFZ公布的已滤波数据DDK1~DDK5估算结果进行比较。结果表明,不同的滤波方法对估算全球平均海水质量变化结果的影响是显著的,主要体现在信号的空间分布、时间序列以及拟合的趋势项3个方面。 2002~2014年CSR RL05数据多种滤波估算的全球海水质量变化速率为1.17~1.26 mm/a,GFZ DDK数据显示的速率为1.29~1.45 mm/a,两组数据给出的加速度项分别为0.1 mm/a2、0.07 mm/a2。     

强度体元基元下的机载LiDAR 3D滤波

针对现有基于二值体元基元的机载LiDAR三维（3 Dimensional, 3D）滤波算法仅利用了数据的高程特征、无法区分相连的地面和非地面目标的问题,提出了一种基于强度体元基元的机载LiDAR 3D滤波算法。首先,基于计算几何理论,将机载LiDAR数据规则化为强度（体元内激光点的量化平均反射强度值）体元结构。然后,基于3D连通区域构建理论,选取局部高程最低的非0值体元为地面种子进而搜寻并标记与地面种子,空间连通、反射强度及坡度值均接近的连通区域内体元为地面体元。算法综合利用LiDAR数据的高程、反射强度及坡度特征,支持相连但强度不同的地面和非地面目标的区分,为相连的地面和非地面目标的精确区分提供更有效的信息。算法有助于提高滤波精度,并扩展基于体元基元的3D滤波算法适用于更复杂的场景。实验基于ISPRS提供的专门用于滤波算法测试的LiDAR点云数据测试了“空间邻域尺度”参数的敏感性及提出算法的精度。定量评价的结果表明：51邻域为最佳邻域尺度;提出算法的平均Kappa系数在相对平坦、陡坡及不连续地形分别为0.9380、0.7749和0.6866;从总误差测度来看,提出算法对比经典的Axelsson算法改进了15个样本中的7个样本精度,且其对比其他二值体元基元下的滤波算法平均总误差最低。     

一种基于机载点云的DEM生成方法研究

DEM即数字高程模型,是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟。DEM具有许多生产方式,作为直接获取对象表面点三维坐标的现代对地观测技术,机载激光扫描在DEM构建方面具有很大优势。因此,本文研究了一种基于机载激光点云数据的DEM生成方法,该方法的关键在于机载点云的地面滤波处理。本文提出了一种改进的渐进三角网滤波方法,通过计算各点坡度以及邻域范围内的高差最大值,进行直方图统计分析,实现高度及角度阈值的自适应估计。将本文结果与人工滤波及布料滤波方法进行对比分析。实验结果表明,本文方法的结果更加贴近人工滤波处理效果,可有效提高DEM生成的精度。     

激光雷达数据处理、信息提取与应用

用于测绘的激光雷达技术的研究与应用在国际上已经经历了二十多年的发展历程.作为一种多平台主动探测技术,激光雷达已经和光谱成像技术以及合成孔径雷达一起构成当代遥感观测的核心技术体系.文章尝试对基于激光雷达数据的数据处理、信息提取及应用等进行综述,内容涉及点云分割、地物识别、点云滤波以及实际应用的最新研究进展.