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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
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基于时间序列叶面积指数稀疏表示的作物种植区域提取 总被引:3,自引:0,他引:3
以华北平原黄河以北地区为研究区域,以时间序列叶面积指数LAI(Leaf Area Index)傅里叶变换的谐波特征作为不同作物识别的数据源,利用稀疏表示的分类方法识别2007年—2016年冬小麦、春玉米、夏玉米等主要农作物种植区域。首先利用上包络线Savitzky-Golay滤波分别对2007年—2016年的时间序列MODIS LAI曲线进行重构,进而对重构的年时间序列LAI进行傅里叶变换,以0—5级谐波振幅、1—5级谐波相位作为作物识别的依据,基于各类地物的训练样本,通过在线字典学习算法构建稀疏表示方法的判别字典,对每个待测样本利用正交匹配追踪算法求解稀疏系数,从而计算对应于各类地物的重构误差,根据最小重构误差判定待测样本的作物类型,并对作物识别结果的位置精度进行验证。结果表明,2007年—2016年作物识别的总体精度为77.97%,Kappa系数为0.74,表明本文提出的方法可以用于研究区域主要作物种植区域的提取。 相似文献
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从提高地震勘探成果的高精度出发,阐述了全方位地震采集、数据处理、成果解释等几种关键技术的特点。通过在煤田勘探中的应用,获得了“高信噪比、高保真度、高分辨率”地震勘探成果,极大改善了小尺度地质构造的成像能力,准确刻画了复杂地质构造在井田中的分布,显著提高了地质成果精度。 相似文献
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基于声呐的水下目标检测是具有重要意义的研究课题.由于声呐图像质量差、对比度低、边缘模糊等,基于特征提取的识别方法在精度和速度上无法满足现有要求.鉴于此,将基于卷积神经网络的YOLOv3引入声呐图像的目标识别任务中,首先通过动态亮度分配和中值滤波对图像进行预处理建立数据集,然后对YOLOv3模型进行训练和测试,最后根据静... 相似文献
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