用于末制导的SAR图像多子区实时匹配算法

为实现用于无人飞行器末制导的SAR实时影像与多源基准影像的匹配,提出一种新的基于子区位置关系约束的SAR图像匹配算法。首先将SAR图像进行对数变换,并进行小波包分解,在高频子图部分对小波包系数进行收缩,抑制噪声,然后利用断面检测法提取边缘。匹配中将SAR实时图分为多个子区,用子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,并更新不可匹配区。将各子区位置分布关系用作匹配结果的约束条件。为保证算法实时性,匹配采用基于提升小波的金字塔分层搜索策略。用星载SAR图像和卫星光学图像进行了大样本匹配实验,实验结果表明该方法是一种能在精度、实时性和可靠性方面都能满足导弹末制导要求的实时匹配算法。     

城市遥感课程中实验教学的探索与实践

在贯彻落实国家“卓越工程师教育培养计划”的背景下,分析了同济大学测绘学院地理信息系统专业本科生的课程设置情况,在城市遥感课程中引入新型传感器平台GigaPan系统进行实验教学改革和实践,并对实践成果进行分析和探讨。     

CAWS600型自动气象站故障分析

1 引言 本文将自动气象站按功能划分为室外采集、通讯线路和室内监控机三部分来分析故障的排除方法.     

顾及室内场景特征的多线激光雷达初始定位

针对机器人在室内大范围场景中定位初始化技术难题,提出一种基于特征模式的定位初始化方法.首先,结合室内场景结构特征分析,探索场景中具有空间位置标示功能的稳定人工构筑物如墙壁、柱体等结构及结构组合,将其定义为特征模式,以提高场景特征表达稳健性.其次,结合多线激光雷达数据特点,提出实时数据的特征模式提取方法,对其分级管理,提高了场景特征表达效率.然后,提出一种半自动化处理方法实现点云地图特征模式提取,并采用一种高效的数据管理方案,避免在多次初始化时对地图数据重复冗余操作,提高定位效率.最后,针对各类特征模式,构建两种误差方程,结合L-M梯度下降求解方法,以地图格网击中比率作为初始化评价指标,制定自适应的匹配与配准策略,实现机器人在大尺度室内场景中的定位初始化.为了验证本文方法的可行性,使用低成本的16线激光雷达,并选取走廊、大厅、地下停车场3种典型室内场景进行试验.试验结果表明,本文方法可快速实现大尺度室内场景的定位初始化,其性能基本满足实际应用中室内机器人的定位精度与效率要求.