光源编码+PDR组合的室内行人定位方法

针对光源编码定位系统存在定位不连续、易受遮挡导致定位性能下降等问题,提出了一种光源编码/行人航迹推算(PDR)组合的室内行人定位方法。该方法采用扩展卡尔曼滤波(EKF)对PDR位置和光源编码位置进行融合处理,并运用新息滤波对光源编码位置进行抗差处理。试验结果表明,光源编码+PDR组合算法能有效改善光源编码定位不连续、非视距环境中存在粗差的问题,实现连续、高精度的室内行人定位。     

SNPP-VIIRS夜间灯光影像去噪方法研究

高精度的夜间灯光数据能够有效反映人类空间活动特征,传统的SNPP-VⅡRS夜间灯光影像去噪方法容易忽略新增加或消失的有效灯光,且未处理灯光异常值,随着时间推移,去噪误差会逐渐增大。因此,本文提出了利用中值滤波与低阈值去噪相结合的方法过滤SNPP-VⅡRS夜间灯光影像中的异常值及背景噪声,并将去噪后的夜间灯光总量与GDP进行相关性分析及精度验证。试验结果表明,通过中值滤波与低阈值去噪结合的方法提取的夜间灯光总量与GDP的相关性优于传统方法,利用该方法建立的模型估算出的亮度值精度更高,证明该方法具有更高的去噪精度。     

一种改进均值的自适应中值滤波算法

针对自适应中值滤波算法在滤除高浓度椒盐噪声和保留图像边缘细节中的不足,提出了一种改进均值的自适应中值滤波(IMAMF)算法。该算法采用扩充图像边界的方式,使得原图像的边界点能在自适应的滤波窗口下参与噪声检测和滤波处理,并在检测噪声和信号时,增加了噪声阈值判定,将存在噪声的像素点用修正后的均值滤波器值输出,信号点则用原始灰度值输出。为了验证算法的可行性,采用了5种不同的算法进行仿真对比分析,并从主观角度和客观指标上进行效果评价。试验结果表明:该算法能有效滤除浓度为10%～90%范围内的椒盐噪声,且图像细节和边缘信息得到了更好的保留,滤波性能明显优于其他算法。     

面向全球DEM生产的点云智能滤波与DEM泊松编辑方法

国家全球战略急需全球地理信息资源的支撑,如何利用国产高分辨率卫星影像高效生产全球DEM已经成为我国全球地理信息资源建设工程的重大任务。由于全球地形地表结构的多样性和复杂性,现有依靠单一滤波模型或有限滤波规则的点云滤波方法的可靠性和效率难以保证。为此,本文提出一种可靠、高效、稳健的影像密集匹配点云数据智能滤波与DEM泊松编辑方法,通过顾及弯曲能量的点云自适应滤波及多边界约束的泊松地形编辑方法的设计与实现,构建了点云自适应滤波与定向智能精准编辑软件LINK。通过四川、黑龙江、陕西、海南、重庆测绘地理信息局等多家生产单位,采用覆盖国内外重点区域不同地形地表结构特征的资源三号卫星影像的DSM数据,进行DEM试生产验证。结果证明了本文方法的可靠性和有效性,在DEM生产困难的建筑区、森林和水域等区域,精度和效率优势明显,为全球大规模DEM生产提供了有力支撑。     

自主创新的典范——中图版世界地图投影

作为国内地图行业的领导者和开拓者,中国地图出版社积极探索,自主创新,在20世纪60年代初先后研制出了多套世界地图投影方式,以满足我国世界地图编制的需求。地球是一个不规则椭圆球体,要将其绘制到二维平面地图上,需借助科学合理的转换方法,即“地图投影”。但是地球是一个曲面,不可展,所以无论采用哪种转换方式,都必然会产生变形和误差。     

电离层延迟变化自模型化的载波相位平滑伪距算法

传统的单频载波相位平滑伪距算法因受到电离层延迟变化的影响,容易出现平滑结果发散和精度下降的问题,而现有的解决方案对精度提高有限或需要外部精密电离层改正数据的支持。本文研究了电离层的变化规律并建立回归模型,在此基础上提出了一种自模型化电离层延迟变化的单频载波相位平滑伪距算法。此算法利用伪距和载波观测量中含有的电离层延迟信息进行电离层延迟建模,从平滑伪距中扣除了历元间电离层延迟变化值,有效避免了平滑伪距的发散问题。利用自编软件GNSSer实现了电离层自模型化的载波平滑伪距算法,并采用静态与动态实测观测数据进行了定位试验和精度分析。算例结果表明:①长时段常规Hatch滤波受电离层影响非常严重;②自模型化电离层延迟可达厘米级的精度,在30 min窗口内,使用线性移动开窗拟合法效果最佳;③自模型化电离层改正可以有效消除平滑伪距电离层影响,随着时段窗口的增加,精度没有降低;④利用本文提出的算法进行逐历元单频平滑伪距单点定位,在静态与动态的NEU方向都达到了亚分米级别的定位精度,其中,动态定位测试中水平和高程方向精度为6.25和10.4 cm,比原始伪距分别提高了5.4倍和3.3倍。     

基于权重滤波的时空融合算法对比分析

多源遥感数据时空融合技术可生成高空间高时间分辨率的图像数据,有效解决了遥感应用中的遥感图像"时空矛盾"问题。ESTARFM和STNLFFM是目前常用的两种基于权重滤波的时空融合模型,本文对上述方法进行了对比分析,为模型选择提供依据。通过两组不同地表覆盖类型变化的实验,开展了模型精度对比分析,结果表明:当地表覆盖物时相变化属于物候变化时,两种算法融合结果均能还原出较为丰富的空间细节信息,且算法融合精度差异较小,效果相当;而当地表覆盖类型发生较大突变时,两种算法融合结果空间细节信息还原较少,同时,相比于ESTARFM,STNLFFM融合结果能够获取较高精度。     

滑窗滤波和电离层二次时间差的周跳探测与修复

针对大磁暴条件对周跳探测的影响,该文联合电离层二次时间差以及基于宽巷组合的前后滑动窗口滤波方法进行周跳探测,采用优化的阈值设计算法,对探测出来的周跳立即修复得到实数解,而后取整得到整数周跳,并借鉴验后单位权中误差精度指标用于周跳修复准确性评价,该指标能够有效确保周跳修复的可靠性。实验结果表明,即使在大磁暴条件下,该算法依然能够实现对模拟周跳有效的探测与修复,并且无不敏感周跳。     

基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度估计算法

Kalman滤波时间尺度算法是一种实时的原子钟状态估计方法,在守时实验室具有重要实用价值。由于原子钟状态模型误差估计存在偏差,Kalman滤波时间尺度算法中状态估计可能出现相应异常扰动,应当对状态模型误差进行实时控制。对此,引入基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法。对状态预测协方差矩阵引入渐消因子,利用统计量实时计算渐消因子的量值,控制状态预测协方差阵的增长,降低了原子钟状态估计的扰动。实验结果表明,相比于标准Kalman滤波时间尺度算法和基于预测残差构造自适应因子的Kalman滤波算法,基于渐消因子的改进Kalman滤波时间尺度算法能够提高原子钟状态估计的准确度,改进时间尺度的稳定度。     

基于地基真实孔径雷达的边坡动态监测研究与应用

滑坡是仅次于地震的发生最频繁、造成损失最严重的地质灾害之一,给人民群众生命和财产安全带来了巨大威胁。为了能够对危险滑坡进行动态监测,采用GPRI-Ⅱ地基雷达系统,研究了滑坡形变时序分析关键技术,制定了地基雷达数据时序处理流程,并应用于浙江绍兴某道路边坡稳定性监测。实验结果表明,该边坡存在1处明显的形变区域,位于施工现场堆积区,最大形变量达到3.5 mm/d。目前在观测条件满足的情况下,地基雷达可以达到亚毫米级的形变监测能力,已经成为灾害预警和治理的重要手段之一。