一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法

机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况,利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题,严重影响DEM的质量。为此,本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点,在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下,通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正,实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明,融合后的点云数据得到了较好的补充,由此构建的DEM地形形态自然,在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善,在弱精度区域的可靠性有显著提升。     

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。     

固体火箭发动机燃气射流噪声数值模拟

为了研究固体火箭发动机燃气的气动噪声特性,建立了二维轴对称的射流数学模型,采用大涡模拟(LES)方法对火箭发动机超声速燃气射流流场进行了数值模拟,然后利用 FW-H 面积分得到了超声速燃气射流噪声的分布特性。 计算结果表明:该方法能较好地捕捉超声速燃气射流的复杂波系流场结构,射流噪声辐射具有较明显的指向性。     

检测前跟踪框架下利用蒙特卡洛算法的空间碎片跟踪策略研究（英文）

在轨卫星或者空间碎片数量的增多,是对空间目标地基自动观测的一个挑战。尽管北美防空司令部编目管理了绝大多数直径超过10 cm的空间物体,但由于轨道摄动,空间目标的位置信息(基于6个轨道根数)依然非常重要,并需要定期更新。在过去的几十年里,配备电子传感器的现代地基光电望远镜已广泛用于天体测量领域。然而,这种设备的跟踪性能主要取决于空间目标的大小和亮度。这些目标所在的天文图像会有不同的背景;而且,在基于凝视模式的短曝光实时观测过程中,运动目标和背景恒星在不同的信噪比下显示为类似的点扩散函数,难以辨认。本研究是为了实现对非高斯和动态背景的高灵敏度检测和跟踪能力的提高,并具有简单的系统机制和出色的计算效率。为突破该限制,将重点放在利用状态估计技术对微小卫星和暗弱目标进行跟踪上。提出一种基于神经网络的自适应运行高斯平均算法,用以从恒星背景及干扰下提取运动的空间目标。该方法随后被集成到了一个检测前跟踪框架中。该框架利用基于蒙特卡洛的粒子滤波跟踪空间目标。三段来自亚太地基光学空间目标观测系统(APOSOS)图像序列被用来对该跟踪策略进行评估。实验结果表明,该方法能够达到满意的跟踪性能。     

基于遥感影像的地块边界半自动提取

针对遥感影像图中地块的提取,提出了一种基于高斯模型的地块边界的半自动提取方法。以无人机影像为实验数据,首先利用影像分割得到包含要提取地块的窗口影像;然后利用高斯模型对地块进行提取,该算法解决了传统图割算法抗噪能力差的问题。随后,运用数学形态学对分割的结果做进一步处理;最后利用边界提取函数对地块边界进行提取并对边界进行拟合。实验结果证明,本文算法不仅提取地块精度较高,而且适当的减轻了工作人员的工作强度。     

小波阈值降噪在GPS伪距单点定位中的应用

单点定位中多路径效应和接收机噪声等偶然误差对定位的精度影响较大,并且很难选取固定的模型对其减弱,针对上述问题,从全球定位系统（GPS）的信号结构、误差来源出发,剖析了小波分析的原理,采用离散正交小波db3对GPS伪距观测值C1进行了降噪处理．实验表明:使用上述方法对观测值进行处理后,在观测值质量较差的时段,定位精度可提高31.93％,在观测值质量较好的时段,定位精度可提高16.02％.      

星载激光测高全波形数据处理技术研究进展

针对星载激光测高系统在地形测绘、环境监测等方面具有独特的优势,该文首先介绍了主要的对地观测星载激光测高系统;然后以第一颗对地观测系统ICESat/GLAS为例,介绍该系统波形质量控制、波形滤波方法,初始距离计算方法及影响因素;波形分解是星载激光测高系统获取准确的星地距离的关键步骤;接着梳理了国内外全波形分解方法研究现状的主要进展,并对全波形分解算法及其优缺点进行了较全面的对比;最后结合即将发射的GF-7测高仪载荷特点,分析了未来要国产星载激光测高体系的波形数据处理还面临的挑战。     

河北省数字地震台网子台地动噪声分析

通过对河北省数字遥测地震台网子台地动噪声分析,各个子台的台址环境和观测仪器的性能基本优良,能够适应宽频带地震观测要求。由于子台受当地经济发展、城市规模扩大以及交通建设等影响,部分台址观测条件受到影响。可以有针对性地对部分台站进行环境改造,为地震监测预报创造更好条件。     

卡尔曼滤波在InSAR噪声消除与相位解缠中的应用

相位解缠作为InSAR技术中的关键步骤,一直是研究的难点和热点。通常的相位解缠方法在相位解缠前首先必须进行噪声消除,而卡尔曼滤波将相位解缠问题转化为状态估计问题,实现了相位解缠与噪声消除一并处理,成为一种相位解缠新途径。并提出了卡尔曼滤波在相位解缠与噪声抑制中的一种新算法。     

GPS坐标时间序列共模误差分离方法比较及其对噪声模型建立的影响

为快速有效地分离GPS坐标时间序列中的共模误差（common mode error,CME）,采用区域堆栈滤波法、加权堆栈滤波法、相关加权叠加滤波法、距离加权滤波法、主成分分析（principalcomponentanalysis,PCA）5种滤波方法对GPS坐标时间序列进行CME处理;基于MATLAB设计了相应的GPS坐标时间序列CME分离工具。并以8个GPS基准站的坐标序列为对象,对去除CME后的GPS坐标序列进行噪声模型分析。结果表明,这5种方法能有效降低各站点坐标时间序列的不确定性,提高坐标序列精度,相比其他方法,PCA法滤波效果更好;此外,去除CME后的时间序列最佳噪声模型发生了改变,且GPS站坐标序列噪声模型呈现出多样性并存在个体差异。