多传感器组合导航系统的多尺度分布式滤波算法

将模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,首先将状态方程采用数据块变换的方式以得到新的状态块方程,并将量测方程表达为数据块的形式;然后将量测向量进行多层小波变换以得到新的量测向量,并结合状态块方程进行卡尔曼滤波;最后根据卡尔曼滤波结果建立多尺度分布式融合估计算法。仿真结果表明,相对于原始尺度的集中式卡尔曼滤波器及原始尺度的多尺度融合算法,本算法可明显地提高系统的滤波精度。     

基于梯度径向夹角直方图的异源图像匹配

提出一种图像全局特征描述方法——梯度径向夹角金字塔直方图.该特征不受图像灰度级非线性变换和图像旋转的影响,具有较强的抗噪声能力.基于该特征的匹配算法能够对存在旋转变换的异源图像进行匹配.用SAR图像和可见光图像对匹配算法进行测试,结果表明基于梯度径向夹角金字塔直方图匹配方法的匹配成功率优于传统方法.由于对基准图进行离线...     

多传感器影像配准中基于虚拟匹配窗口的SIFT算法

提出了一种基于虚拟匹配窗口的SIFT算法,通过构建虚拟匹配窗口,增大SIFT特征点之间的尺度相似性,提高了匹配的几率;并通过与最小二乘法和双线性内插法的结合完成自动配准。文中选取角度和尺度偏差较大的SPOT-5(P)与TM影像进行实验,结果表明,配准精度小于一个像素。     

Inversion of Evaporation and Water Vapor Transport Using HY-2 Multi-Sensor Data

HY-2 satellite is the first marine dynamic environment satellite of China.In this study,global evaporation and water vapor transport of the global sea surface are calculated on the basis of HY-2 multi-sensor data from April 1 to 30,2014.The algorithm of evaporation and water vapor transport is discussed in detail,and results are compared with other reanalysis data.The sea surface temperature of HY-2 is in good agreement with the ARGO buoy data.Two clusters are shown in the scatter plot of HY-2 and OAFlux evaporation due to the uneven global distribution of evaporation.To improve the calculation accuracy,we compared the different parameterization schemes and adopted the method of calibrating HY-2 precipitation data by SSM/I and Global Precipitation Climatology Project(GPCP)data.In calculating the water vapor transport,the adjustment scheme is proposed to match the balance of the water cycle for data in the low latitudes.     

多传感器数据融合技术与应用

研究了多传感器数据融合理论的相关算法及其在多传感器系统中的应用，分析了数据融合技术目前在应用方面存在的问题；针对应用证据理论（D-S方法）解决多传感器条件下的数据融合过程中存在的失效问题，给出了修正合成规则；通过实例对其进行了验证。     

变形测量数据采集自动化技术比较

对现有变形测量数据采集自动化的测量机器人技术、GPS技术、传感器技术、航空摄影测量技术、合成孔径雷达干涉测量技术进行了分析比较,并指出各种方法的优缺点。提出了综合各种技术优势,克服相应不足,进而组成综合数据采集自动化系统是今后变形测量数据采集自动化的发展方向。     

BP神经网络融合预报在深基坑监测中的应用

针对多传感器采集的多种变形信息,提出了利用BP人工神经网络的方法进行数据融合处理,以达到对变形体变形状况更加准确预报的目的。通过BP神经网络训练精确得到各种观测值权重,避免了人为主观因素的影响。利用该方法对多传感器数据进行横向预报可以实现对暂时损坏的传感器数据准确预测,保证数据的连续性。也可以采用该方法进行多传感器数据纵向融合预报。在广州某小区基坑综合监测项目中,预报结果与实际变形情况相吻合,取得了良好的效果。     

基于Bayes融合理论的某坝段帷幕体防渗效果评价

坝基帷幕体的防渗性能及其时效可由传感器采集到的地下水宏观动态反映出来,而在异类多个传感器数据融合的过程中,常常出现各个评价指标不一致的现象。为消除这种现象,采用Bayes融合方法,首先验证各个传感器的可靠程度,确立正确的关系矩阵,然后将各传感器的可靠程度模糊化,进而给出各传感器的综合支持程度指标,最后给出融合结果。将其应用于某坝13坝段帷幕体防渗效果分析,结果较为符合规律。经分析知,2003－2008年间帷幕体防渗效果呈现了阶段性衰减,其中2005年和2008年为该坝段帷幕体防渗性能的相对明显衰减时期。建议加强监测,为必要时采取工程措施提供依据。     

应用多传感器多模型融合技术提取滑坡综合信息

大型滑坡监测时往往会在同一个滑坡体的不同部位布置多个监测点，以了解和控制其整体变形状况。但目前的滑坡预测预报模型只能一次使用一个监测序列。为了充分利用滑坡各个监测点的监测信息进行滑坡预测预报，论文提出了利用多传感器多模型融合技术，从滑坡体多个监测序列中提取滑坡综合监测信息的数学方法。