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稳健的回光反射平面靶心定位算法

针对因回光反射平面标靶点云数据缺失或冗余而难以准确计算靶心坐标的问题,本文提出一种基于距离标靶重心最远点的边缘点提取和靶心定位算法。首先,进行点云数据预处理,先人工大概选取出标靶点云所在位置,并根据回光反射强度信息提取出标靶点云,对标靶点云进行粗差剔除、投影以及坐标旋转等工作;然后,进行边缘点提取,应用所提的边缘点提取算法对投影到二维平面的标靶点云进行边缘点提取;最后,进行靶心定位,先应用抗差最小二乘对边缘点进行拟合计算圆心坐标,然后将其旋转回三维空间作为靶心坐标计算值。实验结果表明,本文提出的边缘点提取算法能高效、准确地提取出标靶边缘点,比文献[12]中的边缘点提取算法节约了大量时间,并且应用所提取出的边缘点能稳健地计算出靶心坐标,与基准值的偏差在亚毫米以内,优于文献[11]、[12]算法靶心计算精度,有效地解决了残缺或冗余的回光反射平面标靶点云靶心定位问题。     

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基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法

建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。     

变异系数赋权法确定GNSS系统硬件延迟

采用平均实时去噪分离方法处理相位平滑伪距数据,研究GNSS系统硬件延迟估计的随机模型。针对高度角定权、等精度定权等经验定权法参数估计不客观的问题,选取高度角平方和相位平滑值作为质量指标,提出变异系数赋权法,该方法能够顾及观测值的多种随机影响因素,具有较强的数学理论基础。实验结果表明：1）模型拟合精度与观测数据和测站位置有关,测站位置电离层周日变化越平稳、观测数据越充足,模型拟合精度越好;2）变异系数赋权法计算的模型拟合精度优于高度角定权法;3）在参数估计的精度和稳定性方面,变异系数赋权法优于高度角定权法,单天数据的解算精度提高0.2 ns。     

倾斜摄影三维模型数字水印算法

倾斜摄影三维模型作为一种地理数据,其数据安全问题不容忽视,数字水印技术可以为其版权保护提供有效的解决方案。本文基于倾斜摄影三维模型数据特征,根据其垂直方向上的稳定性,提出了一种基于距离映射机制的三维点云数据盲水印算法。首先,提取倾斜摄影三维模型中的点云并对其按照高度值排序;其次,将点云间相邻点的高度差作为信息载体,利用映射思想建立水印信息与水印嵌入位置的对应;最后,通过修改坐标值的奇偶性完成水印信息的嵌入。检测水印时通过顶点提取、排序、水平距离与水印位的映射和统计相邻点水印嵌入位置的奇偶性实现水印信息的提取。实验表明,该算法具有良好的不可感知性,并对平移、裁剪和旋转等常见攻击具有较强的鲁棒性。