一种利用TM影像自动提取细小水体的方法

提出一种利用TM影像自动提取山区细小水体的多波段谱间关系改进方法。该方法在典型谱间关系法的基础上,针对水体与阴影在蓝绿光波段亮度值降低速率差异较大的特征,基于差值运算,构建了新的多波段谱间关系水体提取模型。首先利用该模型将水体从其他地物及阴影中分离出来,然后基于数学形态学膨胀滤波算法进行空洞填充和短线连接,最后通过图像细化算法实现目标的细化。经过实验比较表明,该方法克服了许多水体提取模型只能有效提取较大面积水体的缺点,除了能够对山区的细小水体进行高精度自动提取外,还能够有效地去除阴影等干扰信息。     

利用多维观测序列的KCFM混合模型检测新型P2P botnet

提出了一种新颖的综合考虑多维观测序列的实时检测模型——KCFM。通过抽取新型分散式P2Pbotnet的多个特征构成多维观测序列,使用离散Kalman滤波算法发现流量异常变化,将Multi-chart CUSUM作为差异放大器提高检测精度。实验表明,基于多维观测序列的KCFM模型能够有效地检测新型P2Pbotnet。     

基于卡尔曼滤波的罗兰C时差信号处理

罗兰C时差信号测量误差是影响定位精度的关键。简要介绍了罗兰C系统的定位原理和卡尔曼滤波技术,针对罗兰C时差信号的特征,设计卡尔曼滤波算法,基于CV模型和CA模型分别对罗兰C静态定位和动态定位的实测数据进行处理,得出相关结论,具有一定的工程实用意义。     

Application of the Kalman filter to the Nash model

The Nash model was used for application of the Kalman filter. The state vector of the rainfall–runoff system was constituted by the IUH (instantaneous unit hydrograph) estimated by the Nash model and the runoff estimated by the Nash model using the Kalman filter. The initial values of the state vector were assumed as the average of 10% of the IUH peak values and the initial runoff estimated from the average IUH. The Nash model using the Kalman filter with a recursive algorithm accurately predicted runoff from a basin in Korea. The filter allowed the IUH to vary in time, increased the accuracy of the Nash model and reduced physical uncertainty of the rainfall–runoff process in the river basin. © 1998 John Wiley & Sons, Ltd.     

GPS码跟踪环自适应多径消除算法

根据多径信号的产生机理,在对GPS接收机中的码跟踪环多径信号模型研究的基础上,提出了采用自适应滤波的来消除GPS多径效应的算法。自适应滤波的方法不需要估计模型的系统参数,而直接通过自适应滤波将多径信号滤除。在有噪声的情况下,自适应滤波的RLS算法是最小二乘意义下的最优估计,仿真的结果表明采用自适应滤波算法可以快速的消除多径的影响,修正鉴相函数的过零点偏差,提高码跟踪环的跟踪精度。由于自适应滤波算法是递推算法,易于软、硬件实现。     

一种改进的LiDAR数据过滤方法

Lidar的数据过滤是数据预处理的重要步骤,也是获取高精度数字高程模型的关键。现有很多典型的过滤算法都是基于地面种子点逐渐恢复地面的,比如自适应TIN过滤法、迭代线性预测法,分层恢复过滤法等。初始地面种子点选择的好坏将直接反映到过滤结果的精度上,尤其是对丘陵地区的地形恢复,影响更大。本文对基于种子点的TIN三角网加密法(TS过滤算法)进行了深入剖析,并在种子点选择方法上提出了一种基于移动窗口法和最小残差法的混合式种子点选择方法,有效地提高丘陵地区地形恢复的准确度。     

传感器位置条件的自适应卡尔曼滤波及其应用

当多个传感器安装于同一载体之上,构成组合导航系统时,必然存在位置约束关系,当定位传感器等于或多于三个时,会产生多个这样的关系。利用这些条件,采用传统的约束滤波算法可以提高组合定位系统的整体精度,但有时也会造成高精度传感器的精度损失。本文中将这些位置约束条件看作观测量,通过设计适当的权矩阵,并结合自适应卡尔曼滤波算法,提出了一种用于提高传感器滤波精度的方法,并和传统的约束滤波算法进行了比较。仿真计算表明:在各传感器精度相当时,该算法可以提高各个传感器的精度,并和传统的约束滤波算法等效;当各传感器精度不同时,该算法仍然可以提高高精度传感器的滤波精度或保证高精度传感器的滤波精度不受损失。     

粒子滤波算法在GPS/DR组合导航中的应用

针对建议分布函数的选择问题,系统地分析比较了改进的粒子滤波算法。在此基础上提出了一种新的粒子滤波算法——自适应渐消扩展Kalman粒子滤波方法。该方法用渐消扩展Kalman滤波产生建议分布函数,由于参数的可在线调节性,使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性。与用转移先验、扩展Kalman滤波、自适应扩展Kalman滤波、迭代扩展Kalman滤波以及无迹Kalman滤波产生建议分布函数的粒子滤波方法相比,自适应渐消扩展Kalman粒子滤波进一步提高了粒子滤波的精度。通过对GPS与航位推算(DR)组合导航系统GPS/DR的试验,验证了该方法的有效性。     

A new algorithm of energy suppression for satellite navigation

The satellite navigation anti-interference technique, especially space anti-interference technique, is subjected to many restrictions, such as cost, energy depletion, and so on, and the satellite signal strength is limited by the International Radio Advisory Committee, the International Telecommunication Union (ITU) and satellite companies. This paper focuses on satellite navigation systems, especially satellite navigation systems adopting direct sequence spread spectrum (DSSS). The notch filter is used to ...     

叠前三维地震近地表吸收补偿技术在大庆油田的应用研究(英文)

与深层致密岩石相比,相对疏松的近地表地层严重吸收了地震波的高频成分,降低了地震数据的分辨率和高频成分的信噪比。本文利用井中雷管激发、地面检波器接收的微测井直达波资料,通过分析近地表地层不同传播距离的地震直达波频谱信息差异,采用维纳滤波方法,进行近地表吸收补偿反滤波器的求取,将不同微测井测量点对应的近地表吸收补偿反滤波器应用于相应的叠前共检波点道集地震数据,完成了叠前地震数据的空变吸收衰减补偿,克服了叠后地震数据无法实现空变补偿的难题。叠前三维地震近地表吸收补偿后的数据,较补偿前地震数据的优势信噪比频带宽度明显拓宽,低频成分基本保持,反射信息量有较大程度增加,而且与合成记录吻合更好,能更好的满足地质解释的需要,提高解释精度。