结合MNF变换与灰值形态学的三江平原多光谱、多时相MODIS遥感影像分类

通过对影像进行光谱特征分析,及对各种植被类型进行物候特征分析,选用以NDVI数据为主的多波段、多时相的MODIS影像数据进行最小噪声分离MNF变换,然后进行灰值形态学滤波,运用阈值分割法提取旱地,并运用自组织特征映射SOM神经网络聚类模型分离湿地和水田。实验结果与现有的研究成果相比,精度有较大提高。     

一种利用Cloude-Pottier分解和极化白化滤波的全极化SAR图像分类算法

提出了一种新的基于Cloude-Pottier分解和极化白化滤波(PWF)的全极化SAR数据分类算法。该算法利用PWF的结果来代替反熵A对复WishartH/α分类结果进行进一步细化,按PWF的值将复WishartH/α分类结果由8类分为16类,然后再次进行Wishart迭代分类。实验结果表明,该算法能有效地提高分类精度,分类结果明显优于常规的复WishartH/α分类结果和复WishartH/α/A分类结果。     

利用在线向量机和Unscented Kalman滤波进行降水序列滤波研究

针对短周期降水序列模型估计困难、滤波误差不确定问题提出了在线向量机与Unscented Kalman滤波相结合的降水时间序列预测与滤波方法。从理论推导到真实数据的实验以及详细的误差分析证明了本方法对短周期降水序列滤波有较好的合理性和有效性。相比传统Kalman滤波方法和向量机滤波方法,该方法有更好的滤波性能和实用性。     

利用改进的遗传算法对红外影像自适应目标进行检测

针对红外影像背景复杂、噪声污染严重的特点,提出了一种基于训练样本的形态学背景估计方法,并将其应用于天空背景下的小目标检测及复杂自然背景下的人物目标检测实验。实验结果表明,改进的遗传算法不仅有效地改善了其过早收敛的缺陷,还增强了算法的局部探索能力,可消除复杂自然背景的影响,并可以有效地抑制椒盐噪声,检测结果的查准率和虚警率均有很大改进。     

一种改进的Goldstein InSAR干涉图滤波算法

提出了一种抑制InSAR干涉图噪声并保持干涉图条纹细节的算法,该算法改进了Goldstein滤波的参数α,将干涉图的相位标准偏差函数模型作为参数。相位标准偏差是相位噪声的体现,以干涉图的相位噪声强弱来决定滤波的强弱,噪声强的局部区域强滤波,噪声弱的局部区域弱滤波。实验结果表明,此方法改善了滤波效果,增强了滤波的局部自适应性和条纹细节的保真性。     

基于全球导航卫星系统的高轨卫星定轨理论研究及仿真实现

由于地基定轨系统的局限性,提出基于全球导航卫星系统(GNSS)的高轨卫星定轨方法,并设计实现了高轨卫星天基定轨仿真软件。结合高轨卫星天基定轨的特点和GNSS的建设现状,研究卫星可见性算法和星间观测模型,综合轨道积分和Kalman滤波方法的优点,提出确定高轨卫星轨道的积分滤波方法。仿真结果表明基于GNSS完成天基定轨增加了卫星的观测量,提高了定轨精度。最后在理论研究的基础上,自主开发了集STK、Matlab和Visual C++为一体的高轨卫星天基定轨仿真平台。为北斗系统应用于高轨卫星天基定轨提供了理论上的参考依据和模拟工具。     

GPS单频伪距相位平滑及其单点定位的精度分析

本文基于Hatch滤波方法进行GPS单频伪距相位平滑及其单点定位的研究,针对单频伪距相位平滑的离散性,给出了移动窗口分段平滑方法的具体处理方案,并研制了相应的软件模块。采用自编软件,利用IGS跟踪站观测数据,以静态模拟动态的方式,对GPS单频伪距进行了相位平滑处理和动态单点定位计算,并对单频相位平滑伪距及其单点定位的精度进行了分析。计算结果验证了本文基于Hatch滤波和移动窗口分段平滑的单频伪距相位平滑方法的可行性和有效性。     

相位法激光测距信号源系统研究

为了使相位式激光测距获得更好的调制信号源,采用了基于单片机控制DDA芯片AD9851产生频率可调,相位可控的信号源,由于DDS具有噪声低,频率分辨率高,易于编程等优点,根据实际需要,通过给AD9851编程获得不同的频率,满足不同距离的测量.由于获得的信号源中存在着高频杂散信号,设计了最接近理想特性的椭圆低通滤波器,并给...     

Time-Expanded Sampling for Ensemble-Based Filters: Assimilation Experiments with Real Radar Observations

By sampling perturbed state vectors from each ensemble prediction run at properly selected time levels in the vicinity of the analysis time, the recently proposed time-expanded sampling approach can enlarge the ensemble size without increasing the number of prediction runs and, hence, can reduce the computational cost of an ensemble-based filter. In this study, this approach is tested for the first time with real radar data from a tornadic thunderstorm. In particular, four assimilation experiments were performed to test the time-expanded sampling method against the conventional ensemble sampling method used by ensemble- based filters. In these experiments, the ensemble square-root filter (EnSRF) was used with 45 ensemble members generated by the time-expanded sampling and conventional sampling from 15 and 45 prediction runs, respectively, and quality-controlled radar data were compressed into super-observations with properly reduced spatial resolutions to improve the EnSRF performances. The results show that the time-expanded sampling approach not only can reduce the computational cost but also can improve the accuracy of the analysis, especially when the ensemble size is severely limited due to computational constraints for real-radar data assimilation. These potential merits are consistent with those previously demonstrated by assimilation experiments with simulated data.     

拉萨夏季大气热源10~20 d的振荡特征

利用逐日大气热源资料分析1950-2006年拉萨夏季大气热源的气候及其异常特征。结果表明:1)拉萨夏季大气热源的气候平均值为88 W·m^-2,明显低于亚洲季风槽区夏季热源的气候平均值,是一般强度的大气热源区。20世纪90年代中期拉萨夏季大气热源趋于减弱,21世纪初其值接近于0。2)拉萨夏季57 a大气热源10~20 d振荡强度约为季节内振荡平均强度的2倍,显著年数(33 a)占总年数的57.6%,因此10~20 d振荡是拉萨夏季大气热源季节内振荡的重要分量。3)拉萨夏季大气热源10~20 d振荡强度存在明显的季节内变化(7月上旬前后振荡最强)和明显的年代际差异(20世纪50年代末-60年代中、80-90年代前期是两个强振荡阶段)。