旋翼无人机测算风速风向技术研究

目前大部分民用无人机没有准确测量风速、风向和预警风场的功能,然而森林火灾扑救等多种场景需要无人机可以提供准确的风速。本文提出了一种基于旋翼无人机坐标数据测算风速风向的技术,通过无人机主机RTK坐标信息及方位角、倾角数据精准获取螺旋桨点相对坐标信息,选择不同负载条件下无人机以1~16 m/s的不同速度分别飞行30 s以上,根据螺旋桨坐标信息变化数值,结合风洞测试数据及风场动力学原理,研究风速与旋翼无人机倾角关系,并通过风洞试验检验该方法精度;并可根据无人机RTK推算出的螺旋桨坐标变化信息判断风向。结果表明,无人机风速与旋翼无人机倾角呈正相关关系;无人机负载加重时,对应受风速干扰的倾角会相对减小;无人机飞行受阵风干扰出现噪点的概率,高海拔区域大于低海拔区域;并建立六旋翼无人机飞行倾角的风速估算模型y=－1.043 5+1.150 1x,该模型测算风速的中误差值为0.966,绝对值小于1,满足应急指挥现场对无人机测量风速精度要求。该方法得到风速测算精度高,可以为旋翼无人机实时获取风速风向提供一种可行方法,具有一定的实用价值。     

PDR算法对地磁室内定位精度的提升研究

利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位,而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施,因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题,本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法,并开发了地磁室内导航系统,以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型,建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内,产生的平均定位误差为1.13 m,最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%;与单一地磁指纹匹配算法相比,定位精度提高了57%。试验证明,本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。     

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.     

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。     

北斗GEO卫星载波相位单差观测值的周期性分析

高精度的卫星定位测量中,由于卫星在测站上空的重复周期性运动,周期性误差是影响测量精度的重要误差源。恒星日滤波利用周期性误差的特点,提取前一天的周期性误差来改正后一天的定位结果,可滤波处理诸如多路径误差。本文从北斗GEO卫星载波相位观测值站间单差的角度来探讨其周期性特点,通过前后两天站间相位单差观测值进行对比,采用相关性分析方法,验证北斗GEO卫星载波相位单差观测值的周期性特征。     

极化SAR影像分类方法对比分析

极化SAR影像所包含的丰富的地物极化特征信息使得SAR影像的解译更为容易,同时也使得对地物的探测更加精准。在本文中,首先基于极化SAR影像的极化特征,采用区域融合算法对影像进行分割;在此基础上使用基于Wishart分布的最大似然分类方法(Wishart-LRT)、基于几何扰动滤波(GPF)的极化SAR影像分类方法和最近邻(KNN)分类方法对影像中的耕地、草地、林地、水体进行分类和提取,并对分类结果进行分析评价,最终发现对于该区域的RADARSAT-2影像而言,基于Wishart分布的最大似然分类方法对于地物分类可达到较高的精度。     

库岸边坡倾角及水位变化对红土型库岸稳定性影响研究

水库库岸失稳对水库安全运行有重大影响。采用土工试验和干湿循环试验,结合数值计算及理论分析,研究红土型库岸边坡倾角和库水位升降与库岸稳定性的关系。结果表明:(1)在一定初始干密度条件下,红土抗剪强度随水位升降循环次数增加而非线性减小,且在水位升降循环约10次时趋于稳定。(2)在一定水位升降速率、升降幅度和升降循环次数条件下,红土型库岸稳定安全系数随库岸边坡倾角的增加总体上呈减小的趋势,且在边坡倾角为50°左右存在稳定安全系数极小值。(3)在一定水位升降循环次数条件下,水位上升到坡高的60%左右为上升阶段的相对危险区域,且水位上升速率对库岸稳定安全系数影响很小;水位下降至坡高的70%左右为库水位下降阶段的相对危险区域,且水位下降速率越大,库岸稳定安全系数越小。(4)针对一定初始干密度,库岸稳定安全系数先随水位升降循环次数的增加而减小,但在水位升降循环次数约10次后逐渐趋于稳定。库岸岩土体性质及库岸边坡倾角、水位变化都会对库岸稳定产生影响。     

一种基于牛顿插值迭代的SAR影像滤波评价方法

针对SAR影像难以精确计算信噪比的问题,该文以滤波评价指标信噪比为依托,提出了一种基于牛顿插值迭代修正SAR影像近似信噪比的滤波质量评价方法:根据已知值通过牛顿插值得到更多的数据,再利用牛顿迭代法拟合非线性函数修正近似信噪比。以模拟影像和真实影像为数据源,选择目视效果较好的滤波结果作为真实影像的近似无噪声影像,人工对模拟影像和无噪影像进行降质,并使用5种滤波器对影像进行处理,分别利用基于牛顿插值迭代得到的修正近似信噪比、传统的峰值信噪比、等效视数和边缘保持指数评价滤波效果。结果表明:基于牛顿插值迭代修正的近似信噪比可作为衡量SAR影像滤波质量的评价指标,且无需参考原始无噪影像,对真实SAR影像的滤波质量评价有一定的可行性。     

一种顾及有色噪声的四星座GNSS动态导航滤波算法

经典Kalman滤波要求噪声是高斯白噪声,而动态GNSS定位的观测误差和状态预测误差往往是有色噪声。本文提出一种简便的有色噪声函数模型拟合滤波算法,采用前面历元的观测残差和状态残差建立有色噪声模型,削弱有色噪声对动态导航解算的影响。采用四星座GNSS接收机观测数据进行动态导航实验,结果表明,顾及有色噪声的动态导航滤波算法比未顾及有色噪声的经典Kalman滤波算法定位精度更高,三维位置精度提升9%以上。     

GPS/PWV时间序列特征提取方法的研究

针对GAMIT/GLOBK软件解算得到的4 a GPS/PWV时间序列的特征提取问题,提出基于滤波辅助的部分集成经验模态分解（PEEMD）与Hilbert谱分析相结合的特征提取方法。首先,在PEEMD方法的基础上,结合滤波辅助的PEEMD方法与Hilbert谱分析,建立GPS/PWV时间序列特征提取模型;然后,将所提出的方法应用于TNML测站4 a的GPS/PWV长时间序列和7 d的GPS/PWV短时间序列分析中,并将滤波辅助的PEEMD结果与传统的小波分解结果进行对比。结果表明,该特征提取方法能准确有效地提取出 GPS/PWV时间序列中的周年周期和日周期特征分量,滤波辅助的PEEMD分解结果与小波分解结果一致,且提取的特征分量与原始信号更加吻合。