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91.
高精度的卫星定位测量中,由于卫星在测站上空的重复周期性运动,周期性误差是影响测量精度的重要误差源。恒星日滤波利用周期性误差的特点,提取前一天的周期性误差来改正后一天的定位结果,可滤波处理诸如多路径误差。本文从北斗GEO卫星载波相位观测值站间单差的角度来探讨其周期性特点,通过前后两天站间相位单差观测值进行对比,采用相关性分析方法,验证北斗GEO卫星载波相位单差观测值的周期性特征。 相似文献
92.
极化SAR影像所包含的丰富的地物极化特征信息使得SAR影像的解译更为容易,同时也使得对地物的探测更加精准。在本文中,首先基于极化SAR影像的极化特征,采用区域融合算法对影像进行分割;在此基础上使用基于Wishart分布的最大似然分类方法(Wishart-LRT)、基于几何扰动滤波(GPF)的极化SAR影像分类方法和最近邻(KNN)分类方法对影像中的耕地、草地、林地、水体进行分类和提取,并对分类结果进行分析评价,最终发现对于该区域的RADARSAT-2影像而言,基于Wishart分布的最大似然分类方法对于地物分类可达到较高的精度。 相似文献
93.
利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位,而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施,因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题,本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法,并开发了地磁室内导航系统,以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型,建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内,产生的平均定位误差为1.13 m,最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%;与单一地磁指纹匹配算法相比,定位精度提高了57%。试验证明,本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。 相似文献
94.
针对超宽带(ultra wideband,UWB)室内导航中非视距(non line of sight,NLOS)测距误差会大幅降低导航精度以及系统噪声的不确定性导致滤波精度不高的问题,提出了一种基于新息向量的抗差Kalman滤波方法。该方法在UWB室内导航线性化模型的基础上,利用单个新息值构造抗差因子矩阵,从而消除非视距测距误差的影响,同时对系统噪声协方差矩阵进行实时估计和修正。实验结果表明,该方法不但能有效地消除非视距测距误差对导航解算的影响,而且能进一步提高导航解算的精度和稳定性。 相似文献
95.
提出一种基于二值化赋范梯度特征和卷积神经网络的航空影像绝缘子自动定位方法。首先利用二值化赋范梯度分类器提取绝缘子候选窗口,而后利用卷积神经网络算法进行精细识别,获得包含绝缘子目标的窗口集,最后对高重叠度窗口集进行加权迭代合并得到最终绝缘子定位结果。采用广东电网大型无人机实际线路巡检获取的可见光影像对自动定位算法进行验证,实验结果表明,在复杂背景下绝缘子整体回调率为90.5%,定位精度为92%,证明该方法能够对复杂背景下可见光影像中的绝缘子进行有效识别定位,且算法通用性较强,可适应不同背景的可见光影像。 相似文献
96.
97.
98.
99.
机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况,利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题,严重影响DEM的质量。为此,本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法:将稀疏点云作为高精度控制点,在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下,通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正,实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明,融合后的点云数据得到了较好的补充,由此构建的DEM地形形态自然,在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善,在弱精度区域的可靠性有显著提升。 相似文献
100.
传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明:观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。 相似文献