基于CLEAN算法的GPS监测数据处理方法

对建筑物进行高精度的变形监测是后期信息提取,预防安全隐患的基础。针对GPS变形监测中存在的多径误差问题,本文提出一种基于CLEAN算法的GPS多径提取方法,首先对多径信号理论模型进行分析,结果表明多径信号可以作为直达信号的谐波分量,在此基础上利用CLEAN算法在频域对多径信号进行提取,基于仿真和实测数据的实验结果表明,所提方法相对于小波方法和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法具有更高的提取精度和更好的多径抑制性能。     

不同测站点云数据的配准算法

随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。     

基于YOLOv3深度学习的海雾气象条件下海上船只实时检测

海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片（海雾、雨）的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。     

VCT的技术特性和临床价值

本文介绍了Light Speed VCT的技术特性,包括硬件、软件和图像重建的技术进步,以及这些技术进步带来的图像质量上的改进和临床应用.这些先进的临床应用包括5秒心脏成像、胸痛三联诊等.探讨了降低病人剂量的重要性以及实现图像质量和X射线剂量的和谐和同一.     

锥束CT图像重建算法的快速实现

本文基于锥束CT滤波反投影重建的FDK算法,通过两种算法改进并结合基于共享内存的OpenMP并行技术和代码优化,实现了锥束CT图像的快速重建.基于锥束CT实际投影数据的重建结果表明,图像重建速度得到了较大的提高,断层图像重建质量与FDK原型算法相当.     

机载测雨雷达两种反演方法的优化和综合利用的模拟研究

由于机载雷达的天线不能做得太大,如果想获得一个较好的束向分辨率,就不得不使用X波段的频率,而该波段的电磁波穿过雨区时会受到衰减,直接利用视反射率进行降水反演就会产生很大的误差,因此,衰减效应必须进行校正。两种降水反演方法——立体雷达方法和双束算法,在实际的反演中各有优缺点。立体雷达方法对边界条件要求高,而双束算法在雨团中心雨强大处会有较大的误差。引入权重因子后的立体雷达方法－双束算法(综合算法)能充分发挥两种方法的优点,从而更具适用性和准确性。     

GPS高程拟合中神经网络法的基本思想

高程问题一直是困扰GPS的问题之一,而不同的GPS高程拟合方法都有其适用条件,并且精度不等。本文在对人工神经网络的基本原理、神经元模型、网络结构、数据结构和训练方式等研究的基础上,给出一种新的算法(新BP算法)。以“阜新控制网改造工程”作为一个具体实例,使用Matlab语言来完成GPS高程的拟合,并与其他方法作了比较,最后给出有益的结论。     

新冠肺炎流行病学模型的最优参数化

现如今,新冠肺炎(COVID-19)严重威胁着世界各国人民的生命健康.许多流行病学模型已经被用于为政策制定者和世界卫生组织提供决策参考.为了更加深刻的理解疫情趋势的变化特征,许多参数优化算法被用于反演模型参数.本文提议使用结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的Levenberg-Marquardt(LMA)算法来优化模型参数...     

改进A?的高层建筑逃生路径规划算法研究

针对高层建筑内部结构复杂,发生火灾时没有疏散引导情况,逃生通道极易发生拥堵导致疏散效率降低的问题,本文基于对A*算法的改进,提出了高层建筑逃生路径规划算法。该算法以高层建筑内部路网节点为关键要素,综合火灾发生位置、人员密度、人员数量等因素,从逃生终点优化分配、节点扩展优化、权值优化3个方面进行改进,实现了火灾发生时高层建筑内部的逃生路径规划,并以某高层建筑为例,验证了本文算法的可行性。     

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。