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161.
针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性. 相似文献
162.
卷积自编码器融合了适于处理相同维度数据映射的自编码器神经网络,以及近年来在图像处理领域取得广泛应用的卷积神经网络。基于深度学习处理重力观测数据图像, 利用卷积自编码器从含噪声的重力图像中重建重力观测图像。首先,随机建模生成大量不同参数的重力异常体,正演其重力异常, 将加入噪声的重力异常和原始重力异常分别作为卷积自编码器的输入和输出进行训练;然后,模拟数据测试表明训练得到的神经网络重建效果良好;最后,用Kauring实验场实测重力数据测试该神经网络的泛化性能,并与快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)滤波、db小波(Daubechies wavelet)滤波方法进行了比较。结果表明,训练好的卷积自编码器重建实测重力数据的平均误差小于FFT滤波方法及db小波滤波,且能避免重力异常特征过度滤波而消失,受噪声干扰小于db小波滤波,综合效果理想。 相似文献
163.
针对现有机载激光雷达(LiDAR)点云滤波算法难以准确分离复杂地形中地面点与地物点问题,提出了一种基于点的多尺度形态学重建滤波方法 PMMF (Point-based Multi-scale Morphological reconstruction Filter)。在初始尺度层次下,PMMF通过构建一种基于点的形态学重建对原始点云滤波,即先在掩膜点云约束下借助k邻域结构元素和高程缓冲区反复膨胀标记点云,获取潜在地面点;然后通过自适应坡度方法剔除潜在地面点中的非地面点,其中,坡度阈值随地形复杂度自适应变化。在上层滤波结果基础上,PMMF通过提升种子点选择的网格尺度重复上层滤波过程,直至结果收敛。以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)发布的15组基准数据为研究对象,将PMMF滤波结果与近5年(2016年—2020年)提出的15种滤波算法比较表明,PMMF有8组数据滤波效果占优,15组数据平均总误差和Kappa系数分别为2.71%和91.08%。使用4种不同地形特征的高密度机载LiDAR点云数据进一步验证PMMF的滤波效果,并将计算结果与简单形态学滤波(SMRF)、布料模拟滤波(CSF)、渐进加密三角网滤波(PTD)和多分辨率层次滤波(MHF)比较。结果表明,PMMF滤波性能最优,平均总误差为3.24%,较其他4种滤波方法分别减小了12.0%、59.1%、70.1%和53.2%。 相似文献
165.
机载激光扫描可获取植被茂密地区的数字地形模型(DTM),但将其用于茂密植被覆盖区地裂缝提取方法的研究还不多见。以湖南冷水江市浪石滩为试验区,基于机载Li DAR的激光点云数据,研究了植被覆盖区地裂缝的提取方法,分析了地裂缝的微地貌特征。首先对离散的三维激光点云数据依次进行基于不规则三角网滤波、高程滤波及回波信息强度滤波提取地面点,以保留完整的微地貌微特征;然后构建不规则三角网,反距离加权内插生成数字高程模型(DEM),提取地裂缝识别参数,同时基于最小曲率对地裂缝进行线性探测,提取地裂缝的长度信息,且利用地裂缝剖面信息分析其微特征,结合识别参数分析地裂缝的稳定性。研究结果表明:利用机载Li DAR点云数据提取的地裂缝识别参数,能够确定地裂缝的位置、坡度坡向、长度和深度信息,有助于判定地裂缝的稳定性;在植被较为茂密、地面点密度稀疏的区域,保留一定的低矮植被所提取到的DEM能更好地保留地裂缝的微地貌特征。 相似文献
166.
167.
由于GPS不能满足用户对室内定位的需求,研究并开发基于Wi-Fi和Android平台的室内定位系统,利用位置指纹匹配算法和Kalman滤波实现室内定位。实验结果表明,该系统具有良好的实时动态定位效果。 相似文献
168.
169.
提出了基于梯度的自适应光滑子函数滤波的新方法。对于干涉图中的点,通过梯度分为噪声点和非噪声点。在噪声点处,将包含噪声点的InSAR图像窗口拟合为二次曲面,然后用光滑子函数对拟合曲面进行平滑去噪处理,非噪声点处不进行平滑处理。通过这种方法有效抑制了斑点噪声,又同时做到使干涉图相位偏差较少和较好地保留了边缘信息。利用北京地区的真实ALOS数据进行滤波试验,并与几种常用的滤波方法进行比较和分析。通过均方根误差、峰值信噪比、边缘保持指数和标准相位偏差等量化指标,验证了基于梯度的自适应光滑子函数滤波方法的可行性与有效性。 相似文献
170.
高分辨率卫星影像空间分辨率高,地物结构纹理信息突出,常用于土地利用监测、自然灾害预报等领域,但其所含的背景噪声影响了影像识别和分析的有效性和可靠性,因此,选取合适的滤波方法消除各种噪声成为遥感影像处理的首要任务。在遥感技术发展的几十年中,研究者们针对各种噪声类型已发展了多种滤波方法。本文分析了高分辨率遥感影像噪声的特点,介绍了一些传统的滤波算法和近年来广泛应用的新型滤波方法,并深入探讨各种滤波器的性能及其优缺点,为今后选择合适的算法消除高分辨率遥感影像噪声提供参考,最后对遥感影像滤波方法的发展前景进行了展望。 相似文献