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极化合成孔径雷达(SAR)影像的相干斑滤波,对其后处理起着至关重要的作用。针对传统的独立分量分析(ICA)算法稳定性差、易陷入局部最优等缺陷,该文提出基于粒子群优化(PSO)改进的ICA滤波算法,用于进行极化SAR影像相干斑滤波。该方法利用PSO算法来改进解混矩阵W的行向量的生成过程,以提高ICA算法的分离效果。采用AIRSAR获取的旧金山海湾地区的L波段极化SAR影像进行实验,并用相干斑指数、迭代次数、收敛时间等指标进行客观评价。结果表明,基于PSO改进的ICA算法具有更高的收敛效率和更好的相干斑抑制性能,能有效地降低影像的相干斑噪声。 相似文献
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为探究差分码偏差(DCB)对准天顶卫星系统(QZSS)伪距单点定位(SPP)的影响,推导了QZSS伪距单点定位时间群延迟(TGD)和DCB改正模型,并选取6个MGEX (Multi-GNSS Experiment)测站连续7 d的观测数据按照两种不同方案进行实验.结果表明:DCB产品月稳定度较好,无明显波动,各颗卫星月稳定度优于0.2 ns,与TGD互差值优于2.5 ns;TGD/DCB改正对SPP精度影响为米级,经TGD/DCB改正后水平方定位精度可从4~9 m提升至3~6 m,高程方向可从7~9 m提升至5~7 m,提升率为10%~46%.可见DCB改正对单点定位精度影响较大,在定位解算中不可忽略. 相似文献
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针对室内定位过程中超宽带(UWB)信号容易受到非视距(NLOS)环境的影响从而降低定位的精度和稳定性的问题,该文提出了基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)和自主完好性监测(RAIM)的误差识别算法,通过粒子群优化(PSO)算法对支持向量机(SVM)模型参数进行优化,将优化后的支持向量机模型用于UWB NLOS信号的识别,并利用自主完好性监测算法将异常的UWB测距值剔除。实验结果表明,该文算法能够对NLOS信号进行准确的识别,并有效提升了NLOS环境下UWB定位的精度及稳定性,平面定位误差可控制在0.26 m以内,东、北方向的均方根误差分别为0.09、0.11 m。 相似文献
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土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标,属于典型的NP-Hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术,以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系,建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里金方差和最大熵为抽样目标,以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件,结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解,并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明,该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度,先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性,能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。 相似文献
27.
针对离散粒子群优化算法在进行端元搜索时易陷入局部最优值等缺陷,提出了混沌机制扰动下的离散粒子群优化的端元提取算法(CDPSO-EE)。研究了混沌理论特有的随机性、遍历性以及对初始值敏感性等特点,将混沌理论引入到DPSO端元提取算法的初始化阶段,优化了初始种群质量;将混沌变量附加到粒子自身历史最优位置获得扰动新位置,对比混沌扰动前后粒子所在位置的适应度函数值,选择最优位置为粒子新的位置,让粒子有能力跳出局部最优值。结果表明CDPSO-EE在高光谱影像端元提取方面具有更好的端元提取质量。 相似文献
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利用将建筑实体进行高度抽象,提出了建筑点群,以GIS的空间分析理论为依据,通过实体高度、起伏度、空间聚集度三个指标对城市的3维形态进行量化与分析。选取南京市主城区为实验样区,提取该区域的建筑点群,用三个指标对实验样区内3维形态的空间分布格局和时间发展特点进行定量分析与描述。实验结果证明,这三个指标从不同角度分析了建筑实体在区域内的组合方式,能够在一定程度上反映城市3维形态的基本特征,有助于对城市空间分布格局及城市历史演变过程的研究。 相似文献