一种基于Rough集的图像滤波算法

Rough集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具.它作为一种软计算方法,与模糊方法、遗传算法、神经网络等一样,是有发展潜力的智能信息处理方法.文中将Rough集理论应用到图像滤波中,提出了一种基于Rough集理论的图像中值滤波算法;给出了该算法与标准中值滤波算法的比较实验.结果表明,该算法去噪能力强于标准中值滤波算法,且能较好地保持图像的边缘细节信息.     

导航解算中的系统误差及其协方差矩阵拟合

利用Kslman滤波进行导航定位计算不得不涉及观测函数模型和动力学模型,而观测函数模型和动力学模型经常含有系统误差或区域性系统误差.本文提出了一种基于移动窗口的函数模型和随机模型系统误差自适应拟合法.基于相同的窗口给出了相应的观测向量和状态预测向量的协方差矩阵估计方法,其协方差矩阵的估计与现有的Sage滤波不同.利用经系统误差修正后的观测向量和状态预测向量及相应的协方差矩阵,再进行动态导航滤波计算,能有效提高导航解的精度.文中给出了开窗估计系统误差的公式,并利用实测数据验证了该算法的可行性和实用性.计算结果表明该算法能有效地抵制系统误差对导航滤波结果的影响.     

一种迭代的GPS/INS组合导航滤波算法

简要介绍了GPS/INS松组合导航系统状态方程和观测方程.针对标准Kalman滤波算法存在的状态方程截断误差、噪声统计特性的不确定性以及状态扰动异常的影响,给出了一种应用于GPS/INS组合导航系统的迭代滤波算法.该算法采用迭代策略,不断利用观测信息实时修正状态预报值.实测数据计算结果表明,通过对状态预报值的实时修正,该算法能够很好地抑制状态预报信息的不确定性和扰动异常等对导航解的影响.其滤波解精度明显优于标准Kalman滤波.     

基于均值漂移的粒子滤波算法设计及其在导航数据处理中的应用

针对标准粒子滤波算法中存在的计算量大和粒子的权值退化的缺陷,将均值漂移算法和PF算法进行融合,设计基于均值漂移搜索算法的粒子滤波新算法。该算法仍遵从粒子滤波算法的计算框架,基本原理是利用MS算法对粒子的聚类作用,将均值漂移思想融合到粒子滤波算法的重要性采样过程中,对粒子集进行确定性搜索,使每个粒子收敛于局部最优值,这样粒子的状态表示更接近真实的状态分布,因此只需较少的粒子数便可达到未嵌入MS的使用大量粒子数的粒子滤波状态估计的性能,从而在缓解粒子的权值退化的同时提高粒子滤波算法的实时性。大量的数值试验和对GPS/DR组合导航数据处理的结果验证了该方法的有效性。     

星载GPS地球静止轨道卫星自主定轨的新算法

针对地球静止轨道卫星的特点,提出了一种自主定轨的新算法--积分滤波算法,即利用Kalman滤波进行动力学模型数值积分与GPS定轨的有效融合.讨论了该算法的基本过程及其中Kalman滤波的数学模型和重要参数.最后给出了仿真实验过程和结果,证明了该算法的可行性.     

预测残差判别统计量抗差因子在UKF算法中的应用

在UKF滤波中,针对观测信息存在粗差的问题,基于预测残差构建了预测残差判别统计量。结合三段函数组成了一种新的抗差因子函数,并给出抗差UKF算法公式。该算法计算过程无需迭代,实现一步抗差,适合实时滤波估计。计算结果表明,该抗差因子函数不仅能够有效地控制含粗差观测值对滤波结果的影响,得到可靠的滤波解,而且可以提高滤波精度。     

基于Kalman滤波的断层扫描初步层析水汽湿折射率分布

给出了基于GPS信号湿延迟的层析格网模型的建立方法,对Kalman滤波层析水汽算法给出了详细的推导说明,采用给定的算法初步层析了香港区域水汽湿折射率分布.结果显示,基于Kalman滤波的层析算法可以较好地重构水汽的空间分布,较之附加约束条件的层析算法更加容易实现与计算.     

机载激光扫描测高数据滤波

机载激光扫描测高数据的滤波和分类是获取高精度数字高程模型的关键,也是国际上目前研究的重点和难点之一。本文详细研究了机载激光扫描测高数据滤波的方法,对现有各种滤波算法进行了综合评价,指出了现有方法的不足,在此基础上首次将"移动曲面拟合预测"滤波算法用于机载激光扫描测高数据滤波处理。试验结果表明该算法自适应性强,计算速度快,滤波效果好。通过对不同测区的数据进行实验,给出了滤波前后的对比结果。     

通用关联规则挖掘框架的设计与实现

对适用于多种数据类型的关联规则挖掘框架进行了研究。从概率论出发讨论了支持度计算问题,提出利用有限测度计算项集支持度的方法,分析了Apriori性质的本质,提出通用关联规则挖掘算法的设计思路。在此基础上,设计并实现了通用关联规则挖掘框架,使用该框架进行了事务、空间和时空数据的挖掘实验,验证了其可行性、通用性及正确性。     

基于数学形态学算法的机载LiDAR点云数据快速滤波

机载LiDAR点云数据滤波是LiDAR数据处理领域研究的重点和难点之一.针对LiDAR点云数据量大的特点,以规则格网组织数据,按离散点或格网移动结构窗口,提出基于数学肜念学算法的LiDAR点云数据快速滤波方法,并详细介绍滤波的方法和流程.试验结果表明,该算法计算速度快,滤波效果好.最后选取两组小同区域的点云数据进行实验,并给出滤波前后的数字表面模型和局部断面图.