一种亮星识别算法及其在天文定向中的应用

基于全站仪对任意亮星的观测采样,提出了一种利用高度角序列和水平角速率进行联合匹配的任意亮星识别算法。通过引入天体地平坐标计算程序,算法可正确辨别行星和恒星。本文分析了任意亮星高度角和水平角速率的观测误差和计算误差,以此给出了匹配阈值条件的设定依据,并在此基础上制定了有效的匹配策略。仿真计算及实际观测试验均表明,该算法具有100%的识别成功率,远优于现有算法。将此算法应用于任意亮星天文定向,定向结果的内符合精度达到2″,外部检核精度达到1.6″。采用多颗任意亮星进行定向,可有效减弱由测站位置误差引入的定向系统误差,提高绝对定向精度。本文提出的天文定向适用于多云及雾霾天气。     

一种无须变换参考星的GNSS单基线卡尔曼滤波算法

处理单基线全球导航卫星系统观测数据可获取位置、时间、大气延迟等信息,其应用包括相对定位、时频传递等。为实现实时性,常采用卡尔曼滤波递归地估计各类参数;为确保可靠性,还需形成一组独立的双差模糊度,并将其正确地固定为整数。实践中,滤波函数模型较常采用双差观测方程(即双差滤波模型)。若在当前历元原先的参考星不再可视时,双差滤波模型则需要定义新的参考星,并"映射"双差模糊度预报值以确保滤波连续。此外,双差滤波模型所计算的接收机相位钟差估值吸收了对应于参考星的站间单差模糊度,因此当参考星变换后可能会发生"整周跳跃"。在仍将双差模糊度作为一类可估参数的前提下,本文推导出以站间单差观测方程为滤波函数模型的算法(单差滤波模型),并证明了其与双差滤波模型具备理论上的等价性和实施上的差异性。与双差滤波模型相比,单差滤波模型不再需要"映射"双差模糊度预报值等运算,从而具备了更高的计算效率和灵活性;单差滤波模型所提供的接收机相位钟差估值也不受"整周跳跃"的影响,因此特别有利于频率传递应用。     

一种基于星形的星图识别算法

针对卫星自主定姿问题,提出了一种基于星形的星图识别算法。该算法直接以星对角距为匹配特征,先确定影像中亮星为中心星,并以此星与相邻星像点构建辐射状星图,统计所有满足星对角距匹配条件的导航星出现次数,次数最多的即为中心星所对应的导航星。实验表明,该算法构造的导航星表容量小,抗星等干扰,与多边形角距匹配算法相比,具有匹配速度快、识别率高、可靠性好的特点。     

线要素任意范围接边算法的设计与实现

本文在深入分析传统接边算法的缺陷后,提出了一种高效的任意范围接边算法.该算法通过对参与接边的要素类进行2次筛选,提取参与接边的要素,有效缩短了算法的执行时间;为了按照接边要素的空间邻近关系进行接边匹配,将接边要素和接边线的交点与接边线首点间的折线距离作为键值对接边要素信息进行排序,提高了接边匹配效率,并且能准确处理在接边线节点处接边的情形.并通过武汉市等高线数据更新的接边处理试验,验证了该算法的高效性与正确性.     

利用自适应分块的任意多边形三角剖分算法

三角剖分算法是计算几何领域中的重要课题之一,针对现有多边形三角剖分算法大多不能同时兼顾算法的简单有效性、适用性以及三角网的质量问题,提出一种基于自适应分块的任意多边形三角剖分算法.多边形的自适应分块区别于传统的格子分块,它充分顾及了多边形边作为剖分三角网约束边这一特点,通过选择原始多边形一定数量的边,并对这些边构建最优三角形,将原始多边形分割成若干个小的简单多边形,这些简单多边形之间通过三角形进行连接.至此,原始多边形的三角剖分直接转化为这些简单多边形的三角剖分,这样由一条边寻找一顶点构建最优三角形,直接在该边所在的简单多边形内进行搜索,大大减少了点的搜索范围,提高了算法效率.利用基于边优先的多边形三角剖分算法对分块后的小多边形进行三角剖分,从而完成整个多边形的三角剖分.算法具有适用性广,剖分三角形网形稳定、最优,思路简单,易于实现,执行效率高的特点,最后通过实验证明了本算法的科学性和先进性.     

利用自适应分块的任意多边形三角剖分算法

三角剖分算法是计算几何领域中的重要课题之一,针对现有多边形三角剖分算法大多不能同时兼顾算法的简单有效性、适用性以及三角网的质量问题,提出一种基于自适应分块的任意多边形三角剖分算法。多边形的自适应分块区别于传统的格子分块,它充分顾及了多边形边作为剖分三角网约束边这一特点,通过选择原始多边形一定数量的边,并对这些边构建最优三角形,将原始多边形分割成若干个小的简单多边形,这些简单多边形之间通过三角形进行连接。至此,原始多边形的三角剖分直接转化为这些简单多边形的三角剖分,这样由一条边寻找一顶点构建最优三角形,直接在该边所在的简单多边形内进行搜索,大大减少了点的搜索范围,提高了算法效率。利用基于边优先的多边形三角剖分算法对分块后的小多边形进行三角剖分,从而完成整个多边形的三角剖分。算法具有适用性广,剖分三角形网形稳定、最优,思路简单,易于实现,执行效率高的特点,最后通过实验证明了本算法的科学性和先进性。     

GPS/GLONASS组合单点定位中选星算法的研究

通过分析影响定位精度的因素,给出了一种基于高度角和GDOP的组合选星算法,研究了其算法在GPS/GLONASS组合单点定位中的应用,在提高定位效率的同时提高了定位精度。结果表明,在动态定位中能快速选出较少的卫星组合用于定位解算,能满足动态用户对实时性的需求。     

控制点识别的全自动相机标定算法研究

针对现有相机标定环节中控制点需要手动选取,标定自动化程度不高,效率较低的问题。该文在圆心投影点精确定位研究成果的基础上,提出了一种基于角距的控制点自动识别算法,解决了三维高精度控制场下全自动相机标定的关键环节。初步实验表明,在同等条件下,基于该方法的全自动标定精度、效率和稳定性均优于传统人工选取控制点的标定方法。     

非差非组合PPP的广域星间单差天顶电离层模型及其验证

高精度电离层修正是非差非组合精密单点定位(precise point positioning,PPP)加速收敛的重要前提.首先基于参考站网台站观测数据,以非差非组合精密单点定位提取的电离层延迟作为建模数据源,提出一种基于多项式模型的估计天顶电离层延迟参数以及卫星硬件延迟的单差电离层模型.然后开发了服务端和用户端相应软件...     

基于GNSS极化掩星信号的降水观测数据周跳处理算法分析

利用全球卫星导航系统(GNSS)极化掩星信号提取降水信息是国际上新兴起的研究领域.针对在前期理论研究、仿真分析和地基试验的基础上,重点解决地基试验数据中的周跳处理问题.结合地基试验双极化载波相位数据的特点,系统对比分析了高次差法、多普勒观测值法等6种常用周跳处理算法的可行性和适用范围,进而研究对高次差法进行改进以解决人为确定求差次数问题,最后通过仿真分析及实测数据验证了该方法的可靠性和有效性.结果表明：该方法能够准确探测出无雨和有雨时水平极化载波相位和垂直极化载波相位的各类大小周跳,可有效应用于GNSS极化掩星信号的降水观测数据处理.     

全站仪在工程测量中的应用研究

对全站仪测量时平距、高差测量的精度进行了分析,并提出了全站仪测量的注意事项和适用范围。     

K-L变换与NDBI指数法提取ASTER 影像城市用地信息的比较

运用K-L变换和NDBI(Normalized Difference Barren Index)指数法,对试验区--沧州市及其周边地区的ASTER遥感影像进行处理,然后分别对两种方法处理后的图像采用最小距离法监督分类,提取城市用地信息,并对分类后的图像进行对比,结果表明:NDBI指数法对城市用地信息提取的效果较好.     

应用光照模型的交通车辆识别定位的高分辨率遥感方法

针对识别和定位路面上每辆汽车这一交通遥感图像处理的核心环节,提出一种解决方法。应用光照模型推导出路面、车辆(深浅两类)、汽车阴影在全色遥感影像中的亮度差异与亮度变化特征。以亮度差异为基础建立了能够将车辆区域从路面遥感图像中分割出来的图层分离算法。针对密集行驶的汽车因阴影相互覆盖而容易被误识别为一辆大型车的问题以及浅色车因深色车窗造成的识别结果割裂问题,利用亮度变化特征以及阴影、车窗与汽车的位置关系设计了车辆区域内的阴影和车窗干扰消除算法,通过闭运算实现了遥感图像中的汽车识别与定位。选用10幅交通遥感图像进行了测试,对浅色车的识别率大于92%,对深色车的识别率大于87%。