低通滤波器在高光谱影像分类中的应用

研究了低通滤波器对类别可分性的改善原理,指出将其应用于高光谱影像分类有利于获取更为准确的类别分布信息,进而提高影像分类精度。最后通过实验对低通滤波器在高光谱影像分类中的表现进行了验证。     

基于粒子滤波的行车轨迹路网匹配方法

行车轨迹是一种时间序列的地理空间位置采样数据,而传统的轨迹—路网匹配方法主要以全局或局部寻优的方式建立轨迹—路网匹配关系,影响了时空场景中数据的匹配计算过程的相对独立性。针对这个问题,本文基于粒子滤波（Particle Filter,PF）原理建立行车轨迹与道路网络之间的匹配关系。首先,沿轨迹中车辆运动方向在道路网络中搜索邻近道路节点,在与道路节点拓扑邻接的道路弧段上初始化随机生成粒子,根据轨迹中车辆运动模型将粒子沿所在道路弧段移动;然后,基于PF原理计算各时刻粒子运动状态及与行车轨迹采样点之间的距离误差,根据高斯概率密度函数计算粒子权重并利用随机重采样方法进行粒子重采样,迭代更新粒子运动状态;最后,计算与搜索到的道路节点拓扑邻接的每条道路弧段中累计粒子权重,通过各道路弧段累计权重计算轨迹—路网匹配关系。以行车轨迹进行实验表明,利用本文方法可以通过粒子时空变化反映采样点的移动,行车轨迹—路网匹配结果的正确率大于85%,能够实现行车轨迹和路网的准确匹配。     

城市复杂环境下GNSS/INS组合导航算法研究

针对城市环境下GNSS车辆导航存在卫星信号易受影响的问题,利用GNSS/INS组合算法提高复杂环境下城市车辆定位性能。基于城市环境下实测GNSS数据评估分析定位结果,使用GNSS/INS组合的常规卡尔曼滤波算法实现卫星失锁区域导航。同时,提出一种基于新息的自适应卡尔曼滤波算法,可有效增强卫星数较少及信号干扰严重区域的车辆导航定位能力。该方法利用量测与预测的关系构造自适应因子,改善定位精度。结果表明,常规卡尔曼滤波可在20 s卫星信号失锁情况下保证亚m级导航精度,自适应卡尔曼滤波算法在卫星信号受到严重干扰时,其定位精度相比于常规卡尔曼滤波算法提高30%,可满足在城市复杂环境下的高精度、高可靠性车辆导航定位服务需求。     

基于Gabor变换和支持向量机的手写体字符识别算法

针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

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Kalman滤波理论在滑坡监测中的应用

以Ｋａｌｍａｎ滤波理论为基础，提出将Ｋａｌｍａｎ滤波方法应用到形变监测数据处理中，导出了各种形式的形变监测网的状态方程和观测方程，并给出一些简单实用的滤波所需初值的选取方法。最后，以重庆市嘉陵江边的镇江寺滑坡为例，进行了实例分析。结果表明：Ｋａｌｍａｎ滤波方法简单、快速，处理的资料具有较好的连续性，所提方法具有较好的实用价值。     

捷联式海洋重力数据的小波阈值滤波

基于捷联式海洋重力测量数据,对比不同小波、阈值及施加方式对滤波效果的影响。结果表明,db6、db7、db8、db9、db10、sym6、sym7、sym8、sym9、sym10、coif3、coif4和coif5小波较适用于海洋重力测量,小波分解层次可取至8层或9层,采用史坦无偏风险阈值滤波效果较好;小波分解至第8、9层时,阈值滤波结果与截止频率为0.005 Hz和0.003 3 Hz的Butterworth低通滤波器的滤波结果吻合较好,但小波阈值滤波结果更加平滑,两者差值的RMSE在0.25 mGal以内,且小波阈值滤波更容易分解出噪声成分,可以更有效地消除重力畸变。     

基于多因子及泰勒级数的滑坡变形预测模型研究

将滑坡的变形看作时间、月降雨量、气温的函数,使用泰勒级数建立它们的函数关系,并将泰勒级数展开至二次项,建立卡尔曼滤波模型,用于滑坡变形的预测预报。实例计算表明,卡尔曼滤波模型的拟合效果和预测效果良好,可用于土质滑坡变形的短期预测预报。     

JMD型滤池双层滤料的净水试验及比较

大量的试验数据表明石英砂和陶粒组成的双层滤料，其净水处理性能明显好于石英砂和无烟煤双层滤料以及单层石英砂滤料，特别是出水浊度、微絮凝作用，反冲洗周期、藻类的去除、絮凝剂的使用量等指标上具有明显优势，陶粒做为一种新的水处理滤料，正被应用于净水和污水处理。