观测卫星不足时的GPS/INS紧组合抗差自适应滤波

常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。     

Yamaguchi分解Notch滤波的全极化SAR图像舰船目标检测

极化合成孔径雷达数据蕴含了丰富的地物极化散射信息,已广泛应用于海上舰船目标检测研究。针对极化相干矩阵无法直接用于分析特定散射体物理特性的缺陷,利用Yamaguchi极化分解改进了极化Notch滤波器。将基于模型的极化分解方法引入Notch滤波器,利用表面散射、二次散射、体散射和螺旋体散射等散射机制的能量构造散射矢量代替极化相干散射矢量,并加入功率能量因子,构造新的极化SAR图像Notch滤波器。Radarsat-2全极化SAR图像实验结果表明,改进算法有效增强了舰船目标与海杂波背景间的对比度,检测性能优越。     

高斯加权的遥感影像中值滤波及其快速算法

中值滤波算法能有效抑制椒盐噪声和高斯噪声,是一种广泛应用的遥感图像预处理方法。针对标准的图像中值滤波算法中在方形邻域窗口进行简单排序而没有考虑与中心像素距离的不足,提出了一种对邻域像素使用高斯加权的中值滤波算法,并使用C语言进行了快速实现。普通图像、光学和SAR遥感图像的实验表明,新算法具有更好的噪声抑制性能,且计算效率与经典算法有大幅提高。     

机载LiDAR点云数据自动生成DEM的方法与精度评价

设计了一种点云数据快速处理自动生成DEM的算法,介绍了滤波结果的评价方法以及通过标准DEM评价内插的DEM整体精度的方法;并选用河北承德地区的机载激光LiDAR点云数据进行了实验。结果表明,数据处理结果具有较高的精度,为激光点云数据自动生成DEM提供了一种有效的技术途径。     

点云信息提取研究进展和展望

点云是目前摄影测量、遥感、计算机视觉等多个领域广泛应用的数据源之一,而信息提取是点云处理、分析和应用的必经环节。为此,学术界已经提出了大量点云信息提取方法。本文从基元类型、提取特征、特征选择与分类器等3个视角概括了点云信息提取的相关研究现状,总结出点云信息提取存在的5个主要问题,点明了点云信息提取的6个主要发展趋势,并着重介绍了"融合多基元的点云信息提取范式"。     

建筑室内空间定位技术研究

为解决某市行政中心楼因建筑体量巨大、室内结构复杂而导致办事人员不易寻找目的地的问题,本文研究了室内空间定位搜寻方案,探讨了室内无卫星信号的定位方式。借助无线网络信号定位分析了无线网络信号传输中涉及的测距、信号滤波、空间定位等核心技术问题,并进行了试验验证,收到了良好的效果。     

半自动机载LiDAR点云建筑物三维重建方法

针对全自动建筑物3D重建存在需要后续人工检验,且发现重建错误需要花费额外时间修改的问题,提出了一种半自动的面向对象的机载LiDAR点云建筑物3D重建方法。基于建筑物类别点云的联通分析和平面生长分割结果,提出了自动的建筑物栋数检测、单栋建筑物外轮廓提取、单栋建筑物内部结构线提取方法;同时,在计算机无法完成部分工作时,人工辅助计算机完成高程阶越线提取、识别建筑物屋顶附属物点云等工作。实验证明,该方法可以适用于高密度机载LiDAR点云数据中城区大部分建筑物的3D模型重建。     

一次由列车效应引发的暴雨过程分析

利用自动站资料、探空资料、NCEP再分析资料以及雷达资料,对2016年6月26日浙西地区一次暴雨过程的列车效应特征、物理量特征以及中尺度特征进行诊断分析。结果表明:暴雨产生于中低层暖切及地面低压倒槽的背景场中。强降水时段内回波在江西地区生成并沿同一路径东移影响浙西地区,产生列车效应,同时雷达速度场的低层辐合区有利于列车效应中东移回波增强并产生强烈降水。中低层湿度增加、垂直上升速度增大以及暖式切变线的加强有利于水汽辐合抬升的加强,使得列车效应增强,有利于降水的增大。26日11时以后衢州中北部地区列车效应的产生与维持与中低层正涡度和水汽通量辐合在这个区域的持续作用密不可分。Barnes滤波显示中尺度辐合线的维持和移动与列车效应的维持和生消有较好地对应关系,同时地面加密风场中稳定的低压环流有利于列车效应回波源地的维持,实际业务中应加强对地面加密风场和低层中尺度辐合线的分析。     

一种改进的卫星钟差实时解算算法研究

卫星钟差是卫星定位的重要误差源,实时卫星钟差更是实时精密单点定位的关键技术.基于超快速预报轨道的非差法卫星钟差实时解算,卫星钟差精度会受伪距噪声的影响.基于滤波的参数估计方法,在固定模糊度后,利用载波相位联合模糊度修复伪距,可以削弱伪距噪声,提高卫星钟差解算精度.在实时卫星钟差解算中还可加快模糊度参数的收敛.     

EnSRF雷达资料同化对一次强对流天气模拟的影响研究

利用ARPS(Advanced Regional Prediction System)模式和具有流依赖背景误差协方差的集合均方根滤波(Ensemble Square Root Filter,简称En SRF)方法,通过同化多部多普勒雷达资料,对2013年6月23日的强对流天气过程进行了研究。首先对比同化试验和观测的组合反射率因子,检验了同化效果。通过计算均方根误差和离散度,进一步定量评估了同化结果。再对比模式变量,综合分析了En SRF雷达资料同化对模式热力、动力、湿度和微物理量等变量的影响。最后对集合平均场进行1 km的高分辨率数值模拟。结果表明:En SRF能够同化出与观测类似的对流系统,且减弱了南北部的虚假回波。径向风和反射率因子的均方根误差明显减少。En SRF雷达同化能够明显优化模式的初始场,同化试验的回波在垂直方向上范围增加,强度偏弱。在强对流区域,低层的冷池温度最多降低6 K,相对湿度最多增加30%。对流区域的雨水、冰晶和雪的混合比均有明显增加。模拟发现同化试验能够较好地模拟出对流系统的结构和位置。