联邦滤波的改进算法

分析并综述了联邦滤波算法,以及该算法存在的问题.针对观测信息不足的情况下,结合抗差估计和自适应估计理论对联邦滤波算法进行了改进,给出了联邦滤波在局部传感器观测信息不足情况下的改进算法.由模拟计算结果可知,在局部传感器观测信息不足的情况下,改进的联邦滤波器能较好地抑制载体观测异常和状态扰动异常对动态系统参数估值的影响,具有很强的的抗差性和自适应性.     

两种渐消滤波与自适应抗差滤波的综合比较分析

给出了两种渐消滤波解及其相应的原则，介绍了自适应抗差滤波原理和相应的解，分别从原理和解的表达式上分析了两种渐消滤波和自适应抗差滤波解算的基本性能。利用一个实际算例比较了渐消滤波与自适应抗差滤波解在控制状态异常影响方面的能力。     

均方根信息滤波和平滑及其在低轨卫星星载GPS精密定轨中的应用

从均方根信息滤波和平滑的基本原理出发．结合卫星定轨的实际特征．导出了其在精密定轨软件中实现的详细公式；针对均方根滤波的特点，提出了快速高效地探测和修复GPS观测数据中周跳的新方法。利用实测星载GPS数据验证了基于均方根滤波的质量控制算法的可靠性．得到了有益的结果。     

Lidar遥感基本原理及其发展

介绍了航空激光扫描(Airborne laser scanning)或者Lidar遥感信息获取系统的基本原理、系统的组成、数据获取的方法及其步骤;对近数十年来应用激光扫描遥感信息获取地形表面模型方面取得的主要成果、应用现状做了简要回顾和评述;结合GIS和影像融合方法对Lidar遥感技术未来发展趋势进行了展望。     

GPS动态数据处理中的快速Kalman滤波算法

根据GPS数据处理中的Kalman滤波状态转移矩阵和设计矩阵大量存在零元素的特点,将其构造成特定稀疏矩阵。再利用稀疏矩阵乘法,同时结合矩阵对称性、矩阵求逆降维等方法,可大大减少Kalman滤波的乘法次数。在非差C/A伪距情况下,该算法乘法总次数不到传统算法的1/3;在双差伪距P1,P2 双差载波情况下,该算法乘法总次数甚至不到1/6;其耗时也只有传统算法的1/3左右,因而大大提高了Kalman滤波的计算效率。     

短周期面波的自动检测算法

给出了一种短周期瑞雷(Rg)波的自动检测器,其目的是用于三分量台站所记录到的区域(<2.5°震中距)事件。该检测器以17～22s的瑞雷波自动检波方法为模型;我们已经修改了用在近距离和短周期的算法。我们对该检测器在印度中部一群定位很好的矿山爆破和该地区一组地面实测事件进行了检验。Rg波检测器结合了半自动的事件检测系统和定位算法,并被用在连续数据上。为进行前置滤波,对傅里叶方法和基于小波的方法进行了评估。在小波前置滤波后,我们看到了用Rg波检测器估算的后方位角标准偏差的样本,它与系列事件fk3CP波的后方位角相当。结果表明,用Rg震相后方位角定位与用小信噪比的初至震相后方位角定位这两种方法是兼容的。相对于傅里叶前置滤波而言,我们更推荐小波前置滤波,因为在近距离上,在低信噪比的背景上检波,小波前置滤波的一致性更好。     

图像重建算法FBP与OSEM在工业CT应用中的对比研究

滤波反投影法(FBP)与有序子集最大期望值法(OSEM)是图像重建中最为常用的两种方法,本文研究了这两种重建方法在工业CT中的应用,就不同的探测器数目、不同的旋转投影角度取样数、不同的噪声水平,对两种方法的重建效果进行对比与分析,结果表明在某些条件下迭代法OSEM重建图像质量明显好于解析法FBP。     

一种新的消除GPS互相关干扰的方法——Q路滤波法

在微弱GPS信号处理中,当接收到的信号中某颗卫星的信号能量比较强,而其他卫星信号都很微弱时,就有可能出现这颗能量比较强的卫星对其他卫星信号的捕获、跟踪产生干扰,这种干扰就是互相关干扰。通过研究现有的消除互相关干扰的方法,提出一种全新的方法——Q路滤波法,这种方法操作简单,并且可以完全消除互相关的影响。     

LaCoste&Romberg航空重力仪K因子的动态标定及其特性研究

摆杆尺度因子（K因子）是反映LaCoste&Romberg航空重力仪线性响应特性的最重要参数. 利用基于地面参考数据的外部标定法和基于交叉点不符值的内部标定法分别对其进行了标定，实测数据分析表明，K因子的内、外部标定结果非常一致，且利用新K因子计算的空中重力扰动，其精度较采用出厂值提高了02～04 mGal. 内部标定法具有较好的实际应用价值. 研究了K因子与滤波尺度的相关性，表明重力仪可能为一非线性响应系统，即K因子的大小与摆杆速度的变化有关.     

基于中值滤波和小波变换的天气雷达回波图像处理

本文提出了一种中值滤波和小波变换相结合的天气雷达回波图像处理方法,分别从目标回波的视觉角度和统计量的客观角度对处理后图像进行了分析。实验结果表明,本文算法实现了去除回波图像中高斯和脉冲混合噪声的目的,有效的保留了回波图像边缘细节,视觉效果好,层次感较为丰富,处理效果明显优于传统图像处理方法,为自动识别回波种类的研究提供了良好的基础。