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在卫星遥感图像的预处理中,通过系统校正可以基本上消除影像内部的变形误差。然而,整幅影像的大地定位误差仍然是很大的,甚至几百米至1公里的数量级。本文介绍利用少量的地面控制点,采用递归算法而不是批处理算法,大大地提高大地定位精度。在单幅影像处理中,可以重新对卫星的轨道参数与姿态参数进行估值,从而提高影像的大地定位精度。在一条轨道上连续的多幅影像中,可以预报下一幅影像的大地位置,从而对那些不具有地面控制点的影像的大地校正中,实现外推计算。文中介绍并推导了卡尔曼滤波器方程中的转移矩阵和测量矩阵的系数,并推荐用数值回归的办法求得其数值解。文中最后介绍模拟试验及算法计算结果,并讨论其优缺点。 相似文献
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在被动型氢原子钟数字伺服电路中,使用FPGA对误差信号进行数字信号处理。设计了一种简单的低通滤波器,与传统的FIR滤波器相比,节省了FPGA的使用资源,并且性能优于传统滤波器,能够很好地应用于被动型氢钟。 相似文献
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针对FIR数字滤波器的基本原理和结构特点,利用DSP Builder技术,将MatLab/Simulink设计工具和QuartusⅡ有效的结合起来,根据电网谐波分析的要求设计了64阶低通FIR滤波器,对该滤波器的性能进行了仿真,并将设计下载到FPGA中进行了硬件测试,测试结果表明:采用该方法设计FIR滤波器简单易行,可缩短设计进程,设计出的滤波器的性能稳定可靠,达到了预期目标。 相似文献
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Assimilating the LAI Data to the VEGAS Model Using the Local Ensemble Transform Kalman Filter: An Observing System Simulation Experiment
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Information on the spatial and temporal pat- terns of surface carbon flux is crucial to understanding of source/sink mechanisms and projection of future atmospheric CO2 concentrations and climate. This study presents the construction and implementation of a terrestrial carbon cycle data assimilation system based on a dynamic vegetation and terrestrial carbon model Vegetation-Global-Atmosphere-Soil (VEGAS) with an advanced assimilation algorithm, the local ensemble transform Kalman filter (LETKF, hereafter LETKF-VEGAS). An observing system simulation experiment (OSSE) framework was designed to evaluate the reliability of this system, and numerical experiments conducted by the OSSE using leaf area index (LAI) observations suggest that the LETKF -VEGAS can improve the estimations of leaf carbon pool and LAI significantly, with reduced root mean square errors and increased correlation coefficients with true values, as compared to a control run without assimilation. Furthermore, the LETKF-VEGAS has the potential to provide more accurate estimations of the net primary productivity (NPP) and carbon flux to atmosphere (CFta). 相似文献
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结合滤波算法的不敏卡尔曼滤波器相位解缠方法 总被引:2,自引:1,他引:1
提出结合预滤波算法的不敏卡尔曼滤波(UKF)相位解缠方法。该方法把UKF、传统路径跟踪策略、全方位的局部相位梯度估计技术以及小窗口干涉图预滤波算法有效结合起来,能在相位解缠的同时进行干涉相位噪声抑制,既不受相位残差点影响,又避免了传统方法在相位解缠之前须尽可能滤除干涉图中相位噪声的不足。模拟和实测数据实验结果验证了本文方法的有效性,且与扩展卡尔曼滤波相位解缠算法(EKFPU)以及传统方法相比具有较高的精度。 相似文献
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