基于MODIS数据地表温度反演劈窗算法的比较研究

选取QIN和SOB两种代表性劈窗算法对辽宁地区地表温度进行反演,并分析二者的精度和误差分布。结果表明：QIN和SOB算法反演的地表温度（TS）与地面气象台站准同步观测的气温和地温的线性拟合显著,SOB算法线性拟合更好;从误差分布直方图上看,两种算法的反演结果与地温更接近,SOB算法与同步气温和地温在±2 ℃之间的误差比例略高于QIN算法;在野外开展与卫星遥感空间尺度一致的地表温度观测试验,QIN和SOB算法与实测值的平均绝对误差均为1.5 ℃;与NASA官网发布的地表温度产品对比发现,QIN和SOB算法的平均绝对误差分别为1.75 ℃、1.70 ℃;因此QIN、SOB算法在辽宁地区均适用,SOB算法误差更小。     

利用HGA和单位四元数的相对定向解法

利用将经典遗传算法和最速下降法相结合的混合遗传算法进行相对定向,并用强收敛性的单位四元数表示旋转矩阵,可有效避免经典遗传算法容易早熟的弱点,并在无需初值的情况下经较少的遗传代数快速收敛。     

卫星导航信号捕获的一种高效相关算法

信号捕获的相关层实现在整个接收机的硬件资源中占据了重要的比重.为了能够降低量化损耗和减少相关层所需的硬件资源,论文提出了一种高效的相关算法.相比传统实现方法,论文所提算法能够将加法树所需硬件资源降低1／2,同时量化损耗减少约0.3 dB.该算法对卫星导航接收机的低成本和低功耗实现具有重要的参考价值.      

井间地震串联滤波波场分离方法

本文根据井间地震波场响应以及多种波场分离方法的性能，采用基于Ｋ－Ｌ变换的特征向量滤波与中值滤波相结合的串联滤波方法分离井间地震观测到的上、下行反射波。数值计算结果表明：在波场分离过程中，由于同时综合考虑了地震波能量主分量分布以及反射波同相轴时差两个参数，使得分离效果明显、处理更为简便，具有滤波特征矢量的选取条件更为宽松、无需精确确定拉平轴的时间等特点。     

二维小波变换与中值滤波联合去噪方法研究

由于随机噪声是一种频带较宽的干扰波,因此依靠单一的去噪处理方式往往难以获得清晰反映目标体的地震信息。小波变换能够较好的去除高斯噪声,保留有效波中、高频成分,提高记录的信噪比,但去除脉冲噪声的效果却并不理想;中值滤波具有良好的边缘保持特性,虽低频去噪声效果有限,但去除脉冲噪声效果明显。因此可利用二维小波变换与中值滤波优势互补的方法,进行叠前去噪处理,达到去除宽频随机噪声的目的。首先运用二维小波变换的理论,采用自适应门限阀值方法进行去噪,同时结合中值滤波方法联合去噪。模型与实际数据的应用效果表明,联合去噪方法可有效压制噪声能量、保留高频有效信号、提高地震记录信噪比与分辨率。     

基于KL-ISOMAP的高光谱图像彩色可视化

标志点等距映射（L-ISOMAP）作为一种降维方法,在高光谱图像可视化中极具潜力.针对L-ISOMAP算法标志点代表性不足以及计算代价较高的问题,提出了基于K-medoids聚类算法的改进型L-ISOMAP算法（KL-ISOMAP）,进而形成可视化方法.该可视化方法由以下几部分组成：1）通过改进型K-medoids算法选择标志点;2）根据相似度剔除相似像元;3）实现剩余像元的非线性降维;4）完成降维结果的可视化.实验结果表明,KL-ISOMAP算法一方面有效地提高了标志点的内在结构代表性,进而取得了更好的可视化效果;另一方面可通过对相似阈值的设置,加快算法的运算速度.由此形成的可视化方法有着较好的视觉效果、距离保持特性以及像元可分性.     

几种梯度场计算的数值算法及其地学应用

梯度作为标量场在空间上最重要的微观变化特征,能较好地反映其在空间上的变化趋势。本文介绍了中心差分算子、相邻梯度因子和Sobel梯度算子三种梯度数值算法。以点电荷在三维空间中产生的电势场构造了一标量场,通过理论公式求解了其梯度值,并将理论梯度值与三种数值算法的结果进行了对比与统计分析,验证了三种梯度数值算法的有效性和适用性。结果表明,排除场源的影响后,Sobel梯度算子相较其它两种数值算法更逼近于理论梯度值。最后,利用Sobel梯度算子求取了某铜矿区可控源音频大地电磁法(CSAMT)三维视电阻率场的梯度场,用梯度场刻画了视电阻率在空间上的变化趋势,提高了对三维地下空间的电性分布规律和地质情况的认识。     

面向LiDAR/Radar松组合的迭代加权IEKF-BP组合算法精度分析

为了验证目前高精度定位中多传感器组合定位模型性能的优越性,以更好地解决自动驾驶场景下自主定位中出现的预测精度标准不一致、预测不及时及误预测率高等问题,本文利用LiDAR与Radar数据,建立了一种基于迭代加权的IEKF-BP组合算法的松组合模型,并对两种传感器组合定位结果精度进行了分析.试验表明,迭代加权的IEKF-B...     

利用实时路况数据聚类方法检测城市交通拥堵点

 城市交通拥堵严重制约其网络总体效率。开展检测交通拥堵点可有效识别网络瓶颈,以整治交通拥堵现象。对此,本文提出一种新的城市交通时空拥堵点检测的方法:即采用实时路况数据,通过定义时空关联,检测时空意义上长期性、规律性交通拥堵点。本文基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,以成都市为试验区,实现了这种拥堵点检测方法。试验表明,该方法可快速、有效、准确地检测出城市道路严重拥堵路段,并确定其拥堵时空范围,为交通管理、交通拥堵机理分析、交通拥堵预测等提供参考。     

水下机动目标轨迹跟踪的自适应估计方法

研究了用GPS测定基阵坐标,分析了水听器基阵所接收到的声脉冲信号的处理。通过模拟和实测数据的试算,证明了本文提出的模型及方法不但能处理多系统含有粗差的观测值,而且具有良好的跟踪处理机动目标的性能。