空间碎片激光测距微弱信号实时识别方法

针对传统二次滤波算法在空间碎片激光测距微弱信号实时识别中表现出误检率高的问题,基于空间碎片激光测距回波信号时间相关性的特点,本文提出采用一次滤波和线性拟合相结合的方法,顾及微弱信号实时识别的搜索代价与识别精度,实现了空间碎片激光测距微弱信号的实时识别。利用空间碎片激光测距实测数据进行了算法验证,结果表明：本文提出的激光测距微弱信号实时识别算法能够快速准确提取空间碎片的微弱信号,误检率由原来的5.72%降低到0.12%,漏检率由原来的0.77%降低到0.34%,对提高空间碎片的探测成功率具有重要意义。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及滤波方案

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,这既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及滤波方案

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,这既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及应用研究

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

机载LiDAR数据的多回波信息分析及应用研究

本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性,阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用,并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明,本文提出的滤波方案,可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点,既减少了参与滤波的数据量,又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。     

恒星跟踪与人卫激光测距仪望远镜指向修正

望远镜的指向精度是人卫激光测距系统的一项重要指标 ,利用对恒星的观测可以修正望远镜的指向精度。本文介绍了在人卫激光测距观测中采用球谐函数模型对望远镜指向进行修正的一种方法 ,并用实际观测值验证了该方法的有效性     

渐进三角网加密滤波辅助的布料模拟滤波

为了提高布料模拟滤波（CSF）算法处理复杂地形时的精度与适应性,本文提出了渐进三角网加密滤波辅助的布料模拟算法（CSFPTD）。该方法首先根据地面点云回波次数特点提取单、末次回波点云,以提高点云处理效率,在此基础上,采用渐进三角网加密滤波算法提取地面点,建立宏观反映复杂地形特征的粗数字地面模型（DTM）,对点云进行高程归一化处理,消除地形起伏对点云滤波结果的影响,最后CSF实现点云精细滤波。对CSFPTD算法与经典CSF算法进行了对比实验,其中,Ⅰ类误差由11.81%下降到7.48%,Ⅱ类误差由1.90%下降到1.23%,总误差由4.05%下降到2.58%。实验结果表明：CSFPTD算法在综合复杂地形下的滤波精度明显提高,提升了算法的地形适应性。     

改进的Sage—Husa自适应滤波在GPS动态导航定位中的应用

本文利用Kalman滤波方法对动态测量进行数据处理,由于高动态的GPS测量,不易确定系统动态噪声和观测噪声.同时标准的Kalman滤波在应用过程中由于状态模型确定的误差存在,滤波效果不佳.因此本文结合动态导航的实时性和高动态性,建立了动态导航系统中滤波状态方程和观测方程,采用改进的Sage-Husa自适应滤波对来进行实时定位数据处理,利用已有测量数据进行了实例分析.改进的Sage-Husa自适应滤波在计算过程中计算量小,结果稳定,有较强的自适应性.     

卫星激光测距仪光学接收系统的改造和设计

北京房山人卫站的卫星激光测距系统长期存在着接收敏度低,并由此产生的卫星激光测距数据精度不高、稳定性差以及数据采用率低的问题。针对该卫星激光测距系统的结构现状和接收探测器C-SPAD的特点,我们重新设计了光学接收小系统,对微光电视监视系统也进行了改造。从国际网反馈回来的数据公报可以看出,这些改造大大提高了北京房山人卫站卫星激光测距系统的接收灵敏度,从而观测数据的稳定性、精度以及数据的采用率也得到了提升。     

基于高斯滤波的回波信号去噪方法的研究

当采用高斯滤波的方法对全波形激光雷达回波数据去噪处理时,高斯函数宽度和高斯滤波模板长度不同,去噪效果不同。本文通过设定不同的高斯函数宽度和高斯滤波模板长度,对回波信号进行去噪处理。实验结果表明,将激光雷达的发射脉冲半宽作为高斯函数宽度,高斯滤波模板长度设为9,对回波数信号进行去噪处理,滤波后的数据既保留了原有的信息,又得到了很好的平滑处理,取得了较为理想的去噪效果。     

高光谱图像滚动引导递归滤波与地物分类

高光谱图像类内光谱变化较大,"同物异谱"现象普遍存在。利用原始地物光谱特征进行分类精度较低而且分类结果图中存在"椒盐现象"。为了获得好的分类结果,必须充分利用高光谱图像的光谱信息和空间信息,减少类内的光谱变化,并扩大类别间的光谱差异。为此,提出一种滚动引导递归滤波的高光谱图像光谱—空间分类方法。首先,利用主成分分析对高光谱图像进行降维;然后,利用高斯滤波对输入图像进行模糊化,消除图像中的噪声和小尺度结构;接下来,将模糊化后的图像作为引导图像,对输入图像进行边缘保持递归滤波,输出结果作为新的引导图像,重复迭代这个过程直至大尺度边缘被恢复;最后,利用提取的特征波段和支持向量机对高光谱图像进行分类。在两个真实高光谱数据集上进行了分类实验,结果表明本文方法的分类精度优于其他的高光谱图像分类方法。在训练样本极少的情况下,本文方法也能获得较高的分类精度。     

基于小波技术的GPS单历元形变信号降噪研究

基于小波变换多分率分析原理,本文阐述了阈值降噪、中值滤波小波降噪原理,在中值滤波基础上通过改进,提出加权中值滤波小波降噪方法。通过仿真实验分别与软硬阈值降噪,中值滤波降噪方法作比较。实验表明,对小波高频系数采用加权中值滤波,然后重构信号,不仅可以最大限度地保留有效信号、有效降噪,保持信号的光滑性,而且具有良好的抗粗差性。     

基于集合经验模态分解的老年人步态信号的降噪方法

基于手机传感器的行人航位推算(PDR)作为一种不依赖外部信息和硬件就可以自主定位导航的方法,在室内环境下试图去普及应用。老年人与年轻人在步频与步幅上有很大差异,常用的年轻人步态降噪方法并不适用于老年人,大大降低PDR的定位精度。针对该问题,本文以手机内加速度传感器信号为数据依据,以检测老年人步数为研究目标,采用卡尔曼滤波、巴特沃斯低通滤波、集合经验模态分解等方法,确定老年人的步数。通过对比分析,确定基于集合经验模态分解的降噪方法,对老年的检步精度达到98%以上,较采用卡尔曼滤波与巴特沃斯低通滤波的方法提高了19.4%。     

欧洲地区共模误差提取及分析

针对跨度较长时间序列共模误差噪声特征研究较少,选择空间滤波的方法对较长时间序列进行分析以满足参考框架建立的需要。选取欧洲地区58个IGS基准站2001—2011年的坐标时间序列,采用区域叠加滤波法、分区区域叠加滤波法和相关系数加权叠加滤波法求取共模误差,并以滤波后时间序列相关系数和残差时间序列标准差为标准对其进行对比分析;进而,利用极大似然估计的方法对每个区域共模误差及滤波前后坐标时间序列进行噪声分析。结果表明:分区区域叠加滤波法最适合欧洲地区共模误差的提取;共模误差主要成分是闪烁噪声,也包含白噪声、随机漫步噪声等;当时间序列长度较长时,N、E方向受共模误差影响较小,可忽略,U方向受共模误差影响较大,需要考虑。     

蓝牙室内测距模型研究与精度分析

针对低功耗蓝牙进行室内定位过程中,蓝牙信号在室内传播过程中受到多路径、反射、非视距等误差的影响,导致蓝牙信号值存在波动性、奇异值等问题,进一步导致测距误差较大。为了验证环境对信号传播的影响,本文验证了3种主要影响因素对信号值的影响,并提出3种滤波方法对采集的初始值进行预处理;根据实际环境利用最小二乘法分段拟合测距模型;根据拟合的测距模型与处理后的RSSI值,得到准确的测距信息。实验表明,利用分段拟合的测距模型和混合滤波方法处理后的强度值,测距精度得到了明显的提高。     

联合EEMD-KECA算法的InSAR干涉相位时频滤波

根据干涉图信号和噪声时频分布差异的特点,提出一种改进的基于经验模态分解EEMD的InSAR干涉相位滤波方法。该方法首先利用可有效降低模态混叠的EEMD算法,对干涉图的实部及虚部分别进行2维经验模态分解,获得具有不同时间尺度的模态分量;然后根据信号和噪声分量的时间尺度分布特性的差异,采用适用于非线性信号分析的KECA算法对噪声识别、分离;最后利用去除噪声后的模态分量重构干涉图。为了证明本文方法的有效性,分别利用模拟数据及真实InSAR差分干涉相位进行滤波试验。对比本文EEMD-KECA滤波方法、Goldstein滤波、圆周期—中值滤波、EMD分解、EMD-PCA方法的滤波效果,采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持指数进行定量评价。结果表明,与经典InSAR干涉图滤波方法相比,本文联合EEMD-KECA算法的滤波方法能有效滤除干涉图噪声,且在条纹边缘等细节信息的保持上也具有较大优势。     

基于消参数双向Kalman滤波的GEO卫星定轨

基于Kalman滤波定轨的基本原理,本文针对GEO卫星定轨中的系统误差,提出了消参数双向Kalman滤波定轨方法,给出了该方法的状态模型和观测模型,并推导出解算公式.最后以卫星钟差为例,分别对常数项、线性变化和二次多项式形式的系统误差进行了模拟计算,结果表明:该方法能有效削弱系统误差的影响,提高了定轨精度,并能较好地估...     

迭代扩展卡尔曼滤波用于实时GPS数据处理

标准的卡尔曼滤波可以扩展到非线性模型,即将泰勒公式应用于状态方程和观测方程,得到扩展卡尔曼滤波公式。首先推导了计算公式,研究了迭代计算方法,并将其用于ＧＰＳ数据的实时处理。     

高分辨率遥感影像滤波算法综述

高分辨率卫星影像空间分辨率高,地物结构纹理信息突出,常用于土地利用监测、自然灾害预报等领域,但其所含的背景噪声影响了影像识别和分析的有效性和可靠性,因此,选取合适的滤波方法消除各种噪声成为遥感影像处理的首要任务。在遥感技术发展的几十年中,研究者们针对各种噪声类型已发展了多种滤波方法。本文分析了高分辨率遥感影像噪声的特点,介绍了一些传统的滤波算法和近年来广泛应用的新型滤波方法,并深入探讨各种滤波器的性能及其优缺点,为今后选择合适的算法消除高分辨率遥感影像噪声提供参考,最后对遥感影像滤波方法的发展前景进行了展望。