顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息,导致分类效果不太理想.本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法.首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取;然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征;最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类.结果表明,本文方法能有效地提高分类精度,而且具有较强的稳健性.     

多源空间数据融合的城市精细化管理

城市管理体量不断增大且管理对象关联繁多,已经成为影响城市可持续发展的重要问题。在全国智慧城市建设的大背景下,引用新技术提升城市精细化管理水平可以使城市的各管理单元协同、精确、及时地交换信息,形成智慧城市管理的配套方案,让有限的管理资源发挥出最大的使用效能,实现城市管理的最优化目标,促进经济的可持续发展。本文提出了地理信息系统、GPS、遥感、RFID等空间数据融合的技术方案,强调在空间信息和移动信息管理的基础上通过工作流和过程化管理,提高城市精细化管理的综合水平,为实现民众参与监督城市管理和智慧城市建设提供参考。     

融合GNSS和加速度计监测数据的超高建筑动态特性分析

GNSS和加速度计是目前动态监测超高建筑环境载荷变形的主要手段。GNSS具有无需通视、可直接获取三维位移等优点,但受精度和采样率的限制,其对微变形及高频振动信息不敏感;而加速度计具有高精度和高采样率等优点,但无法监测超高建筑低频的似静态变形。为充分发挥这两种传感器的各自优势,提出利用多速率Kalman滤波和RTS平滑方法对超高建筑GNSS和加速度计监测数据进行融合处理。试验结果表明,与单一的GNSS监测技术相比,该方法有利于削弱GNSS高频噪声的影响,提高位移数据的采样率,可有效识别超高建筑的低频和高频振动频率,提高对微变形振动的监测能力;与单一的加速度计监测技术相比,该方法可以准确监测超高建筑的低频变形信息,具有良好的工程应用价值。     

顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法

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。     

一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法

机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况,利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题,严重影响DEM的质量。为此,本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点,在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下,通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正,实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明,融合后的点云数据得到了较好的补充,由此构建的DEM地形形态自然,在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善,在弱精度区域的可靠性有显著提升。     

融合三边测量和PDR的室内定位关键技术分析及应用

随着无线室内定位技术的发展,室内定位效果有了明显提升,但仅采用无线定位方法,定位点跳动频繁,定位效果较差,难以获取连续位置的准确定位。实际应用中不同的硬件平台也会影响具体定位方法的选择,通常需采用多种技术手段的组合以达到理想定位效果。本文基于微信公众平台的服务需要,提出了一种基于三边测量定位和步行者航位推算（PDR）融合的室内定位方法,通过地图信息匹配纠正定位结果,得到连续稳定的定位结果;并集成室内地图可视化技术,研发了一套基于微信平台的三维室内定位系统,在实际工程场景中进行应用,具有较好的定位效果。     

高分二号卫星影像自适应模糊阈值法小波去噪

高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。     

GNSS转发式欺骗干扰方法的改进

针对GNSS多天线转发式欺骗干扰在实际应用中,当干扰机与目标机距离大于一定范围时,将引起目标机钟差突跳,从而易被目标机检测和识别的缺陷,提出了基于干扰机阵列的转发式欺骗干扰新方法。干扰机阵列按照正六边形网型布设,可实现目标区域的无缝覆盖,并且灵活易拓展。不论目标机位于区域的任何位置,均有一个最优干扰机能够对其实施有效干扰。为了确定相邻干扰机的最优间距,本文在干扰机阵列不同间距下对具有钟差突跳自适应检测能力的目标机的干扰有效性进行了仿真研究。结论表明,综合考虑各种约束因素,相邻干扰机最优间距为17 km,满足该条件的干扰机阵列在实施欺骗干扰过程中,不会造成目标机钟差突跳,有效解决了该干扰方式易被目标机识别的问题。     

面向城区宽基线立体像对视角变化的结构自适应特征点匹配

提出一种基于结构自适应特征的城区宽基线影像特征点匹配方法。首先,对影像提取点特征和直线特征,挖掘点特征与其邻域内直线特征之间的几何关系,构建结构自适应的特征区域和特征描述符,并通过双向匹配策略获得初始匹配结果。然后,基于初匹配结果估计影像基础矩阵,构建核线约束的结构自适应特征匹配算法进行二次匹配。最后,将已匹配特征作为控制基础设计匹配扩展算法,进一步增加匹配点数量。本文方法以特征点邻域几何结构为出发点,构建自适应的特征区域,能够在显著的影像视角变化下,为同名特征点提取影像内容一致的特征区域,进而获得相似的特征描述符。试验结果证明,与传统算法相比,本文方法在城区宽基线影像上能够同时获得更多的正确匹配特征和更高的匹配正确率。