FFT实现物理大地测量边值问题类型转换

本文讨论了用快速付里叶变换(FFT)由大地水准面高度数据反算重力异常数据,由此提出了用FFT实现物理大地测量过值问题类型转换这一思想,并与正交基函数法进行了比较,从而得出运用FFT这一方法能达到简化边值问题本身和运算步骤以及节省计算时间的目的。     

计算Stokes公式的快速Hartley变换(FHT)技术

本文提出了利用快速Hartley变换(FHT)计算Stokes公式的方法,这一算法最适合于用来计算实序列的积分变换,而快速Fourier变换(FFT)较适合于用来计算复序列的积分变换。计算Stokes公式只涉及实序列问题,用FHT计算Stokes公式比用FFT算法更有效。本文详细地描述了用FHΥ计算Stokes公式的算法,进行了数值计算,与相应的FFT计算结果作了比较。结果表明,两种算法可以得到相同的精度,但是,FHT的计算速度比FFT的计算速度快一倍以上,且所需要的内存空间只是后者的一半。     

一种消除stokes积分卷积化近似误差影响的有效方法

在应用快速Hartly变换(FHT)或快速Fourier变换(FFT)计算Stokes积分公式时,总是先将Stokes 公式化成卷积形式,然后用 FHT或 FFT完成卷积运算,从而避免了复杂费时的积分计算。但由于 Stokes公式不严格满足卷积定义,欲将其化成卷积形式必须作一些近似。这种近似虽能在一定精度范围满足要求,但对于高精度要求仍有不能允许的计算误差。本文建议采用球面坐标转换方法,能有效地消除无论是用 FHT或 FFT 计算Stokes 积分卷积化所带来的误差影响。     

运用多重频率变换的矢量地图数字水印算法

针对传统基于频率域变换的矢量地图数字水印算法受限于变换系数的稳定性和嵌入位置的随机性，难以同时抵抗旋转、缩放和平移等几何攻击，不可见性也较差，导致其在矢量地图中的应用受到极大的限制的问题。提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)和奇异值分解(SVD)多重变换的混合域矢量地图水印方法，采用互补优化策略提升频率域水印算法的性能。该方法对坐标点序列进行DFT变换，再对变换得到的DFT幅度系数进行SVD变换，通过耦合幅度系数与奇异向量的几何不变性可以得到一个具有旋转、缩放、平移不变性的特征不变量序列，并将其作为水印嵌入域；在水印嵌入阶段，对所有特征不变量乘以10⁹,同时采用量化索引调制(QIM)方式将水印信息嵌入至放大后的特征不变量。实验结果显示，水印嵌入造成的误差被控制在非常小的数值范围；在平移、旋转、缩放、裁剪以及组合攻击下，均能提取出完整的水印信息。该文提出的DFT-SVD混合变换域的矢量地图水印算法能够有效提升DFT域水印算法的鲁棒性，并具有良好的不可见性，为提升矢量地图频率域水印算法的实用性提供一种参考方案。     

基于部分输出FFT的CSK信号高效解调算法CSCD

为了实现精密星历数据的高速率播发,码移键控(CSK)调制技术将是下一代卫星导航系统的重要选项.CSK调制信号在解调时需要遍历计算各种码相位偏移的相关值,因此通常使用基于快速傅里叶变换(FFT)的频域解调算法.根据CSK频域解调仅需FFT部分输出结果的特点,提出了基于部分输出FFT的CSK信号频域解调算法.该算法对传统FFT的蝶形解算结构进行优化,通过定义计算节点以消除与输出结果无关的计算,从而降低解调的计算复杂度.以码率为1.023 Mcps的CSK(4,1023)调制信号为例,所提算法可节省约45.6%的计算量,这对下一代卫星导航接收机的设计具有重要的意义.     

基于DFT的可控误差矢量空间数据盲水印算法

传统的DFT(discreteFouriertransform)变换域水印算法中,水印直接嵌入变换后的系数,导致矢量空间数据误差较大。针对此类算法的缺点,本文提出了基于DFT的可控误差矢量空间数据盲水印算法。该算法通过放大处理DFT变换系数,将水印嵌入幅度系数和相位系数中,水印提取采用投票原则,无需原始数据的参与。试验表明,水印嵌入矢量空间数据引起的误差很小;水印对数据格式转换及常见的几何变换攻击具有很好的鲁棒性。     

基于预平均处理的导航信号捕获技术

针对传统导航信号捕获算法资源消耗大、多普勒分辨率低的问题,提出了一种基于预平均处理的变系数匹配滤波的快速捕获方法. 该方法将经过预平均处理后的导航中频信号和本地信号主码存入相应存储器,然后经变系数匹配滤波器完成相关累加,再经快速傅里叶变换(FFT)频率估计器完成数据的频谱分析,最后利用验证模块对FFT输出结果的最大值进行二次验证,完成捕获检测. 所提方法在达到相同积分时间的同时节省了50%硬件资源,能够提高捕获多普勒分辨率以提高转跟踪成功率,通过软件灵活配置可以实现多系统多频点全球卫星导航系统(GNSS)信号的兼容处理.      

基于DFT模型的大场景InSAR图像配准

图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。     

相干光视差测图

本文提出了一种相干光视差测图方法。将两张象片的富里叶变换迭加在一起形成一全息图。这一图样再经一次富里叶变换可以形成光学断面,或输出相关函数。全息图记录在照相胶片上后,可以利用光栅法测视差,精度提高1—2个数量级。     

区域地磁场的连续傅里叶分析建模方法

研究了利用快速傅里叶(FFT)拟合方法建立连续局部地磁场模型,给出了详细的计算方法.建立的局部地磁场表达式是连续的且形式十分简明,有利于地磁匹配辅助惯性导航的实现.最后,给出了某一地磁异常场的实例,用FFT拟合方法建立了局部地磁异常场模型并与传统的Taylor多项式建模方法进行了比较.仿真结果表明,FFT拟合建模方法精...     

由重力场模型快速计算沿轨重力梯度观测值

提出了利用高阶地球重力场模型快速模拟GOCE卫星重力梯度沿轨道观测值的方法.首先,由快速傅立叶变换(fast Fourier transform,FFT)技术快速计算球面格网数据;然后,用球面格网数据内插沿卫星轨道重力梯度观测值.由球谐展开式直接计算的沿轨观测值与内插得到的观测值的比较结果说明,该方法快速有效.     

最小二乘配置法中局部协方差函数的计算

随着 GPS日益广泛的应用及精度的不断提高 ,在有些实际应用中利用 GPS来代替传统的水准测量进行高程控制已成为可能 ,这也进一步提出了对高精度大地水准面的需求。快速傅立叶变换 (FFT)是目前计算大地水准面比较常用的方法之一 ,但需要将重力观测量进行内插得到规则格网上的平均重力异常。利用最小二乘配置法计算大地水准面可直接利用已有的观测值进行计算 ,同时可综合利用不同类型的数据 ,如重力异常和垂线偏差等计算大地水准面 ,因此最小二乘配置法仍有广泛的应用 ,但制约最小二乘配置应用的关键问题是局部协方差函数的计算。将主要讨论最小二乘配置法中局部协方差函数的计算 ,使所用的协方差函数能更好地反映已知的数据 ,从而获得更精确的结果。     

超导重力仪观测数据分析

超导重力仪作为目前研究时变重力场的主要仪器具有很高的灵敏度和稳定性、很低的噪音水平和漂移以及很宽的动态频率响应范围。探测时间序列中隐含的周期信号是超导重力仪观测数据分析的主要目标之一,通过快速傅里叶变换(FFT)和最小二乘谱分析方法分析超导重力数据中隐含信号的检测,并对两种方法结果进行了分析比较。并最终用小波分析的方法进行了检校。     

基于可编程GPU的遥感影像快速处理研究

自然灾害发生后,由于救灾的紧迫性,应急测绘保障要求我们第一时间提供处理后的灾区影像,但是现阶段我们仅能做到原始影像的快速获取,无法有效地快速处理遥感影像。本文研究了图形处理器(GPU)的并行可编程性和CUDA编程模型特征,通过对遥感影像正射纠正,快速傅里叶变换(FFT)和高斯差分算法的CUDA编程设计,在GPU上实现这三种算法的快速并行处理,并与CPU结果对比,证明GPU能够在数据精度和CPU保持一致的基础上大幅缩短遥感影像处理时间,加速比可以达到一个数量级。     

一种改进人类视觉的SAR图像舰船检测方法

针对以离散余弦变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法受数据类型限制的问题(即对复数类型的数据检测效果不好),该文提出了一种改进的人类视觉模型SAR图像舰船检测算法。该算法是以快速傅里叶变换代替离散余弦变换,将SAR图像从空间域变换到频率域;快速傅里叶变换对数据类型要求较低,只要求数据是离散的,并且运行效率更高。然后,采用3种星载SAR数据——ENVISAT ASAR(25m)、Sentinel-1(10m)和Cosmo-Skymed(2.5m)进行对比实验。结果表明,以快速傅里叶变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法的检测性能和效率优于以离散余弦变换为核心的算法、双参数恒虚警率(CFAR)算法和K分布恒虚警率算法。     

利用频谱解混叠方法实现超分辨率影像重建

基于信号处理的超分辨率影像重建技术，可以消除由影像系统引起的影像模糊和退化，同时恢复出光学权限外的频谱信息。首先简要介绍了超分辨率影像重建技术的意义和基本过程；并对影像配准与运动模型估计在超分辨率影像重建中的作用给予简要介绍；接着根据连续傅里叶变换(CFT)和离散傅里叶变换(DFT)的频谱混叠关系及CFT位移性质，推导出频谱解混叠的超分辨率影像重建模型；最后采用文献中的运动模型估计方法和本文的重建算法，对几组数据进行实验，获得了空间分辨率提高近1倍的影像。     

基于快速傅里叶变换的ASTER与SRTM有效融合研究

为了克服两种向全球开放的、不同数据源(ASTER和SRTM)DEM的获取技术缺陷,以甘肃省东部董志塬某测区为例,研究两种来源DEM的有效融合方案。首先,借助快速傅里叶变换(FFT)将ASTER和SRTM的DEM数据由空域转换到频域;然后,分别基于高通和低通滤波器进行滤波处理,并将滤波后的频域相加;最后,基于FFT逆变换将融合后的频域转换到空域,实现DEM数据的有效融合。误差分析表明:融合后的DEM最小、最大误差较融合前的均有明显降低,中误差也有降低趋势,误差绝对值大于30 m的网格点数占全部网格数的比例均有所下降。     

基于BP神经网络的太阳黑子年均值预测

以1700年至2008年间太阳黑子数年均值为研究对象,在数字信号处理及神经网络的基础上,分析归一化自相关函数以及离散傅里叶变换(DFT)后的图像特征,得到可靠的太阳黑子活动周期,以此周期为依据设置参数建立BP(back propagation)神经网络,将已有的随机时间样本进行分组训练和验证预测,拟合神经网络输出预测值与实际值并计算其拟合优度,验证了将BP神经网络应用在太阳黑子活动方面有较高的科学性和可行性。     

GNSS多模接收机捕获模块的FFT算法设计

随着全球卫星导航系统(GNSS)及物联网技术的不断发展,GNSS多模接收机的应用越来越广泛．信号捕获作为接收机信号处理的第一步,其信号捕获能力的强弱直接影响着接收机的整体性能．本文针对多模接收机在捕获模块设计中遇到的快速傅里叶变换(FFT)算法兼容性差、运算时间长、资源占用大等问题,提出了一种优化方法.该方法通过加入原位运算、截位运算、模块重复利用、流水线结构等设计,以解决上述问题．经仿真验证,该方法在资源占用、运算时间、兼容性方面都有明显的改善．      

近岸海域GPS在航潮位解算中潮位的提取方法研究

基于潮位提取理论,给出了三种潮位提取方法,通过与实际观测潮位的比较和分析,认为基于快速傅立叶变换(fast Fourier transform,FFT)的潮位提取方法最佳,实验也证实了该结论的正确性。