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基于SVM的导航星表构造 总被引:1,自引:1,他引:0
导航恒星提取一般采用星等过滤方法MFM(Magnitude Filtering Method).但是MFM方法存在两个明显的缺陷:若星等阈值太高,导航星表冗余度高;反之,导航星表出现视场(FOV)空洞.支持向量机SVM(Support Vector Machine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表.利用SAO星表进行了实验,并对导航星表内恒星的分布情况作了统计.实验证明,SVM作为导航星提取算法具有很好的应用前景. 相似文献
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针对遥感影像噪声通常由光学噪声和电噪声组成的特点,提出了一种基于压缩感知的混合去噪模型。该模型结合了压缩感知原理和自适应中值滤波算法,分别在小波域与空间域对影像进行去噪。实验结果证明了混合模型在有效抑制影像中噪声的同时,可以保持较高的信噪比和归一化方差,有较高的图像的纹理和边缘信息保持能力。 相似文献
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航天器轨道设计因卫星应用目的和总体设计方案的不同而灵活多样.文中在对航天器轨道设计方法归纳总结的基础上,采用组件方式设计了向导式轨道设计器.该设计器能够实现太阳同步轨道等典型轨道的初始轨道设计任务,通过与卫星工具软件(STK)设计结果的比较,验证了设计器的正确性. 相似文献
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基于对偶四元数可统一描述位置与姿态的特点,提出了利用对偶四元数求解线阵卫星遥感影像外方位元素的方法。该方法使用对偶四元数的实部描述传感器的姿态,并利用对偶部和实部共同描述成像传感器的位置。通过对位置和姿态的内插建立了基于对偶四元数的外方位元素模型。为减少运算,将球面线性插值进行化简,进而建立了基于线性插值的成像几何模型。为求解外方位元素,首先对共线条件方程进行了线性化,然后通过矩阵微分运算推导了线元素的虚拟观测方程,并根据误差传播定律确定其权值,最终采用具有约束条件的参数平差法求解外方位元素。试验结果表明本文方法正确可靠,与采用欧拉角和单位四元数的外方位元素求解方法相比,有更高的参数解算精度,同时也表明了准确的初值和虚拟观测方程对外方位元素求解的必要性。 相似文献
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