GPS多路径误差滤波方法比较研究

基于GPS多路径时间序列,分别采用Vondrak滤波、经验模式分解(EMD)和小波滤波3种方法构建了GPS多路径误差修正模型,并将其用于削弱多路径效应.通过对模拟数据及实测数据的分析表明,3种方法都能有效地分离不同噪声水平下时间序列中的信号和噪声.同时,利用3种方法构建的多路径修正模型可有效地削弱多路径效应的影响,提高GPS定位精度,但3种方法的优缺点各有不同.     

GPS变形监测中多路径效应的削弱方法研究

主要从GPS的基本观测方程出发,通过数学分析的方法,在GPS观测值之间建立数学模型,进一步分别推导了伪距观测值和相位观测值中多路径效应的影响。此外,主要研究了利用相位平滑伪距削弱伪距多路径误差的方法和利用小波分析的方法对GPS多路径值序列进行分解和重构,提取出高精度的多路径误差,并通过实验数据分析了几种方法中的多路径效应影响。     

变形监测中GPS多路径效应的削弱方法研究

本文主要从GPS的基本观测方程出发,通过数学分析的方法,在GPS观测值之间建立数学模型,进一步推导了伪距观测值和相位观测值中多路径效应的影响.此外,主要研究了利用相位平滑伪距削弱伪距多路径误差的方法,以及利用小波分析的方法对GPS多路径值序列进行分解和重构,提取出高精度的多路径误差,并通过实验数据分析了几种方法中的多路径效应.     

动态变形监测多路径实时修正模型研究

多路径效应是GPS高精度实时动态变形监测中的主要误差源,通过经验模态分解方法对三维坐标序列进行多尺度分解和重构,提取作为趋势项的多路径模型;并利用多路径效应的周日强相关性特点,对第二天动态坐标进行多路径效应去除,得到削弱多路径效应后的坐标序列。研究结果表明,多路径效应削弱后的坐标序列稳定性明显增强,坐标的精度明显提高。     

变形监测中基于信号反射预计的GPS多路径误差减弱方法

多路径是高精度GPS变形监测的主要误差来源。本文在推导信号反射预计公式的基础上,提出了一种削弱GPS多路径误差影响的附加参数法。试验表明该方法能有效减弱GPS相位多路径误差的影响。     

非差改正数的多GNSS恒星日滤波方法

多路径误差是全球卫星导航系统(GNSS)精密数据处理的主要误差源之一,观测值域的恒星日滤波是应用较为广泛的多路径误差削弱方法,但其在多系统应用中存在映射方法相对低效的问题,且缺乏针对Galileo的应用研究.为解决现有方法不适用于大规模网解数据处理的弊端,该文提出了一种基于非差改正数的多GNSS系统恒星日滤波方法,从理论上证明了该方法在进行多路径误差改正时的效果与双差观测值域恒星日滤波方法的等价性,并提出了该方法在Galileo中的应用服务方案.对一组采集于2018年年积日219-231 d的多系统数据进行了多路径误差改正实验分析,观测值域的双差残差测试结果表明,GPS、BDS和Galileo的双差残差统计精度得到了显著的提升,频域分析结果也表明多路径误差的低频部分能被有效削弱.坐标域的静态定位结果显示,强多路径环境下GPS和BDS联合定位精度在三维方向上相对于单GPS有一定改善,加入Galileo数据后相对于单GPS可进一步提升.     

高精度GPS定位中多路径影响研究述评

多路径误差是影响高精度GPS测量定位成果精度的主要误差源。本文阐述了多路径误差的特点、影响的规律性以及消除或削弱多路径误差影响的方法和措施,为从事高精度GPS测量定位及其科研工作提供参考。     

基于EMD-LSTM耦合预测模型的BDS多路径误差削弱方法研究

北斗卫星导航系统(BDS)在短基线测量中存在的多路径误差是影响定位精度的主要误差项.针对多路径误差的非线性以及坐标序列的非平稳特性,拟采用经验模态分解(EMD)与长短期记忆网络(LSTM)结合的方法,构建EMD-LSTM耦合预测模型,对多路径误差进行预测,削弱多路径误差的影响.实验结果表明,EMD-LSTM耦合预测模型能够有效地削弱了多路径误差影响,E、N、U方向精度分别提高了22%、36%、40%.     

一种新的GPS静态多路径削弱方法

多路径误差是GPS的重要误差源之一。本文介绍了多路径效应产生的原理,归纳比较了目前国内外多种关于多路径误差的处理技术,论述了多路径效应的数学模型及其特性,提出一种通过移动平均来削弱GPS静态多路径的方法,通过实测数据进行分析,验证了其正确性。     

一种基于交叉证认技术的自适应小波变换及其在削减GPS多路径误差中的应用

多路径效应影响是目前限制GPS定位精度进一步提高的瓶颈。提出用交叉证认技术自动识别小波分解的信号层,再通过小波重构实现降噪和信号提取,并将该方法应用于GPS多路径误差的削减中。对模拟数据和实际GPS观测资料的分析表明,该方法能合理分离不同噪声水平下资料序列中的信号和噪声;当噪声水平小于信号振幅的一半时,能成功分离资料序列中的高频信号。同时,运用该方法得到的多路径改正模型和GPS多路径效应的重复性,可有效地削弱多路径效应的影响,提高GPS定位精度。     

Unsupervised segmentation of high-resolution remote sensing images based on classical models of the visual receptive field

Here, we describe an unsupervised segmentation method incorporating log-Gabor (LG) filters and a Markov random field (MRF) model for high-resolution (HR) remote sensing (RS) images, based on classical models of the visual receptive field. LG filters were utilised to model the receptive fields of the simple cells in the primary visual cortex and extract detailed features from HR–RS images followed by construction of image pyramid through wavelet decomposition to simulate the hierarchical structure of the visual sensing system. Finally, based on the original HR–RS images, their detailed features and the image pyramid, the MRF image segmentation model was applied to obtain the final segmentation result. Real HR–RS images were used as experimental data to validate the proposed method, both qualitatively (visually) and numerically (with the overall accuracy and Kappa index).The experimental results indicate that the proposed method is effective, feasible and robust to noise.     

基于OSG的火星形貌3维建模与绘制

开展了基于开源3维渲染引擎OSG(OpenSceneGraph)的火星形貌3维建模与绘制的研究.使用地形数据库创建工具VPB(VirtualPlanetBuilder)创建了整个火星的分页数据库,并利用基于OSG的仿真平台实现了火星形貌数据的3维可视化.实验结果证明,该方法能很好地处理海量地形数据,完成火星形貌的3维重...     

用分析模型方法反演水体叶绿素的浓度

水体叶绿素浓度是水质评价的一个重要指标。建立水体光学传输的分析模型，进而用分析模型反演水体叶绿素浓度，对于提高遥感反演水质参数的精度和实用性具有重要意义。作者于2004年6月初对太湖18个点位进行了同步水体波谱实测和水体取样分析。由这18个点位的实测数据，利用Gordon模型建立了R（0^-）的模拟模型，并进而用优化函数的方法反演水体叶绿素浓度。反演值与实测值的相关系数达到0．99，当叶绿素浓度高于30mg／m^3时，反演的相对误差小于20％。进而用该模型反演2005年7月太湖7个点位的叶绿素浓度，反演值与实测值的相关系数为0．94，其中，有6个点位的反演值相对误差小于60％。     

简化VVP反演算法在台风风场反演中的应用

多普勒雷达资料的体积速度处理VVP(Volume Velocity Processing)风场反演方法可反演风场的3维结构,但由于算法的系数矩阵病态问题易导致反演风场产生误差。本文针对VVP算法中反演参数的性质,进行了简化算法的模拟检验和误差分析。选取量级最大的3个主要参量进行反演,引入随机的观测误差,通过改变模拟风速确定了反演算法的适用范围。对比结果发现,简化算法的反演结果对观测误差并不敏感,而且从低仰角到高仰角的均方根误差基本不变,当风速较大时,反演的精度会更准确。对0608"桑美"台风的风场反演表明,该算法较真实地反演出了台风中心及眼区外围的风场,并与Rankine台风模型相符。研究表明,简化VVP算法可清晰地揭示台风内部水平风场的3维结构,可以应用于台风等灾害性天气的风场反演与分析。     

基于GCP库的星载SAR图像自动精校正

近年来,合成孔径雷达(SAR)技术已取得巨大进步,人们也越来越重视其潜在的应用前景。但是,雷达侧视成像性质和地形起伏的影响导致SAR图像的几何畸变非常复杂,大大影响了SAR图像的应用。几何精校正是SAR图像广泛应用的前提,但是校正过程中需要大量地面控制点(GCPs),以往的人工选点方法费时费力。本文提出了一种基于控制点自动匹配的控制点选点方法,用以提高点位精度和工作效率。该方法包括纠正区域GCP库的建立和GCP图像片的自动匹配。试验结果表明,该方法具有较好的应用价值。     

侧扫声呐图像分割的中性集合与量子粒子群算法

针对现有的侧扫声呐图像分割方法存在分割准确率不高和效率偏低的问题,提出了一种基于中性集合和量子粒子群算法的侧扫声呐图像阈值分割方法。通过基于中性集合计算图像灰度共生矩阵,实现了侧扫声呐图像精细纹理的表达,提高了分割精度;基于二维最大熵理论,采用量子粒子群算法计算二维最优分割阈值向量,实现了分割阈值向量的快速准确获取,提高了分割效率和精度。最终实现了高噪声侧扫声呐图像目标的准确、高效分割。通过对含有不同目标的侧扫声呐图像的分割试验,验证了该算法的有效性。     

全波形激光雷达回波分解方法

全波形激光雷达的回波中携带了被测目标的距离与特征信息,为了获取这些信息,本文提出了一种回波分解方法。本方法将原始的全波形回波分解为几个独立的高斯脉冲,并得到其函数表达式,从而提取出被测目标的距离等信息。分解过程中,首先,采用可变阈值的经验模态分解滤波法(EMD-soft)对原始波形进行滤波和噪声水平评估;其次,采用一套应对多种波形组成的初始参数估计方法,获取后续拟合所需的初始参数;最后,采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对回波进行拟合优化,从而获取全波形回波中包含的独立高斯脉冲及其函数表达式。仿真波形的分解实验表明,分解误差在0.1 ns量级,换算成距离误差为15 mm,通过实验室自制的全波形激光雷达实验系统获取的回波的分解实验表明,分解的距离误差小于0.1 m。对比另外两种高斯分解方法对于相同仿真与实验数据的分解结果可以看出,本方法在分解成功率与精度上都有较大的提高。回波分解后的独立高斯脉冲中,除距离外还含有被测目标的反射率、粗糙度、面型等丰富的信息,回波分解方法作为回波分析的基础,将在遥感、测绘等生产与科研领域中发挥非常重要的作用。     

基于改进BP神经网络的GPS高程拟合方法

BP神经网络用于GPS高程拟合时存在收敛速度慢,受初始值选取影响大和易陷入局部极大值的问题。本文提出一种改进的BP神经网络高程拟合方法,将模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)引入BP神经网络模型,利用模拟退火算法的全局寻优能力对BP神经网络的初始值进行选择,同时优化神经网络的各层神经元之间的连接权值和阈值,提高BP神经网络拟合法的拟合精度、收敛速度和推广泛化能力。最后结合实际算例对所提方法的拟合性能进行验证,结果表明利用模拟退火算法改进的BP神经网络进行高程拟合是可行且有效的,拟合结果优于传统BP神经网络法。     

基于边缘分析的海面溢油检测

提出一种基于边缘检测的快速溢油信息提取方法, 首先对溢油图像进行ROA(radio of average)边缘检测, 根据检测结果进行AOI(area of interest)提取, 然后使用改进的Weibull-CFAR检测算法对AOI进行溢油检测, 并与全局CFAR检测结果进行对比。实验结果证明, 所提出的方法对于非均匀灰度SAR图像溢油检测准确性较好、效率较高, 特别适用于大图像的快速溢油检测。     

Three-dimensional ionospheric tomography by an improved algebraic reconstruction technique

An improved algebraic reconstruction technique (IART) is presented for the tomographic reconstruction of ionospheric electron density (IED). This method applies the total electron content (TEC) measurements to invert the spatial distribution of the IED from a set of apriori IED distributions. In this new method, a data-driven adjustment of the relaxation parameter is performed to improve the computation efficiency and image quality of the classical algebraic reconstruction technique (ART). In addition, the new algorithm is also combined with ionospheric space discretization technique to simplify the inversion of IED, and it applies CHAMP occultation data to improve the vertical resolution. A numerical simulation experiment is carried out to validate the reliability of the new method. It is then applied to the inversion of IED from real GPS data. Inverted results show that the IART algorithm has better accuracy and efficiency than the conventional ART algorithm. The reliability of the IART algorithm is also validated by ionosonde data recorded at Wuhan station.