框标与影像叠置时的自适应内定向算法

虽然自动内定向在过去的几年是研究的热点问题，但是针对P31这类近景相机的影像进行自动内定向还存在一些问题，主要原因在于P31影像的框标叠置在景物上。认为自动内定向可以看做一个全局影像匹配问题，分两步进行。首先，用模板匹配和Hough变换在影像上提取可能的框标点，然后用软对应和确定性退火结合仿射变换得到惟一的框标位置。试验和结果分析说明，利用本文方法，可以惟一确定框标，并发现严重的粗差。同时提出自动确定最小的框标搜索区域的方法。     

自适应GM(1,1)模型进行地表沉降预报

提出采用自适应GM( 1 ,1 )模型进行地表沉降预报 ,并用于兖州某矿形变控制点的沉降预报 ,效果令人满意。说明此模型具有实用价值。     

地球物理问题的自适应模拟退火方法求解

对应用模拟退火方法来处理具有多参数性和非线性特点的地球物理问题时，温度参数和退火过程难以选取，需通过反复试验，不便于应用的缺陷，通过对晶体生长过程的分析，提出了温度参数的确定方法，不同的参数退火速度可以调节．使得本文所述算法具有自适应的特点，便于实际应用，通过理论和实际试算，证明了该方法的正确有效性．     

自适应空间信息移动服务

空间信息移动服务系统是空间信息系统继由传统PC计算环境向有线Web分布式计算环境扩展后，向移动计算环境的新发展。文中在分析移动计算环境概念和特点的基础上，讨论了空间信息移动服务的若干特点及关键技术，研究了自适应空间信息移动服务方案。     

基于多传感器观测信息抗差估计的自适应融合导航

首先利用抗差估计原理构造了基于观测信息的融合导航解，再利用动力学模型信息进行自适应融合，最后利用模拟算例进行多种方案的计算与比较。     

基于光谱信息的遥感图像空间域自适应滤波

遥感图像往往由于内外因素的干扰含有各种噪声 ,为提高图像质量人们对其进行滤波。常规的滤波方式完全基于图像空间域 ,在消除异常点使图像平滑的同时使边界变得不清楚从而使图像模糊 ;或者正相反 ,在边缘信息得到增强时也放大了图像噪声而使图像变得粗糙。该文的自适应滤波方法充分利用多光谱和高光谱遥感图像的光谱维信息 ,滤波时不仅要使均匀的地块得到平滑 ,而且要使地块间的边缘、局部的异常点、线仍然得到保存、在光滑的同时尽量保持原有的数值特征     

基于方差分量估计的自适应融合导航

多源传感器观测信息的精度一般不一致,利用方差分量估计理论可以合理地顾及各传感器观测信息在融合导航解中的权比.首先给出基于多源观测信息的融合导航解算模式,进而基于方差分量估计讨论了各传感器观测信息在融合导航解中的合理平衡问题,然后应用自适应因子顾及动力学模型预报信息的贡献,给出了计算过程,并利用模拟数据进行了试算与比较.     

多级索引框及移动向量联合的接触网提取方法

电气化铁道接触网的非接触式检测研究对保障铁道的安全运营具有重要意义，检测工作需要大量的精确接触网点云数据支持，目前存在接触网部件间不易分割导致难以提供精确接触网点云数据支持的问题。针对该问题，本文提出了多级索引及移动向量联合的接触网提取方法。首先利用多级索引框简化铁道场景数据；然后通过轨迹线构建提取通道获取支柱底部中心点集，以计算沿轨移动向量；最后进行二级索引框的姿态调整，实现接触网的准确提取。本文设计了参数分析与对比试验，在10 km铁道场景中进行试验分析。结果表明，本文算法对接触网提取的查准率、查全率、F1均在约99%,均优于参照算法，表明本文算法能够适应复杂场景。     

自适应联邦滤波器在GPS-INS-Odometer组合导航的应用

针对多传感器观测信息较多、计算效率较低、对动力学模型误差稳键性不佳的问题,提出了一种自适应联邦滤波器并应用于GPS-INS-Odometer组合导航。首先介绍GPS-INS-Odometer组合导航的动力学模型和观测模型,比较分析了信息分配因子和自适应因子的共同特性,论证了联邦滤波器和自适应滤波器的等价性及其等价成立条件,提出了自适应联邦滤波器的信息分配因子构造方法。最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明,相比于基于GPS和Odometer(里程计)初始方差构造信息分配因子的联邦滤波器,本文提出的自适应联邦滤波器兼容了联邦滤波器高效计算效率,且具有较好的抵抗动力学模型误差效果,能够有效削弱多传感器动力学模型误差对于导航解算的影响,对直接可测参数和间接可测参数的精度提高均起到了积极的作用。     

利用Abel-Poisson径向基函数模型化局部重力场

多种类型高分辨率重力场数据的不断增加,使得在局部范围内精化重力场模型成为了可能。本文采用Abel-Poisson核将重力场量表示成有限个径向基函数线性求和的形式,对局部区域的多种重力场数据进行联合建模。为了提高运算速度,运用了基于自适应精化格网算法的最小均方根误差准则(RMS)来求解径向基函数平均带宽。以南海核心地区为例,联合两种不同类型、不同分辨率的重力场资料(大地水准面起伏6'×6'、重力异常2'×2'),构建了局部区域高分辨率的重力场模型。所建模型表示的重力场参量达到了2'×2'的分辨率,对原始的重力异常数据(2'×2')拟合的符合程度达到±0.8×10-5m/s2。结果表明,利用径向基函数方法进行局部重力场建模,避免了球谐函数建模收敛慢的问题,有效提高了模型表示重力场的分辨率。