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基于随机模型改正的有色状态噪声处理新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
控制有色状态噪声影响除了通过状态向量扩展的方法外,也可以通过修正随机模型.提出采用多项式长除法将有色状态噪声模型展开成无穷级数,截断取其有限项,进而求取有色状态噪声方差.利用该方差对随机模型进行修正,再结合现代时间序列分析方法,构造出新的ARMA新息模型,并根据该新息模型设计状态最优滤波器.为了说明该方法的正确性和合理性,将它与标准的Kalman滤波和状态向量扩展法进行分析和比较.结果证明利用该方法能有效地控制有色状态噪声的影响. 相似文献
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探讨了根据ARMA模型构造白化滤波器对卫星加速度进行去相关滤波的方法。给出了加速度法和去相关最小二乘解算的基本原理,推导了基于加速度法整体求解加速度计尺度因子、偏差参数和重力场位系数的计算公式。在此基础上,讨论了利用ARMA去相关滤波法抑制卫星加速度有色噪声的具体处理方案。实验结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
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利用改进的能量守恒法,基于不同星间距离反演了120阶GRACE地球重力场.模拟结果表明:第一,基于相同的GRACE核心载荷精度指标反演长波(L≤20阶)地球重力场时,随着星间距离逐渐增大(110~330 km),累计大地水准面的精度依次提高.在20阶处,基于110 km星间距离反演精度为0.052 cm,基于220 k... 相似文献
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基于Canny理论的彩色图像边缘检测 总被引:4,自引:0,他引:4
解振东 《物探化探计算技术》2007,29(4):370-372
选用定位准确的Canny算子,提出一种基于Canny理论的彩色图像边缘检测方法。彩色图像的梯度幅值用其r、g、b分量的梯度幅值之和计算,方向角用r、g、b分量的y方向梯度幅值之和与r、g、b分量的x方向梯度幅值之和的比来确定。从检测结果中可以看出,基于Can-ny理论的彩色图像边缘检测能检测出更多的边缘细节。这说明,用该方法检测彩色图像的边缘是有效的。 相似文献
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动态定位有色噪声影响函数--以一阶AR模型为例 总被引:17,自引:3,他引:17
动态定位的精度和可靠性除受观测偶然误差和系统误差的影响外,还受时间相依的有色噪声的影响。任何基于高斯白噪声假设而忽略实际有色噪声影响的数据处理理论和方法均不能保证估计结果的实际可靠性。基于动态数据处理的2种主要方法,即序贯平差法和Kalman滤波法,将有色噪声分为有色观测噪声和有色状态噪声分别进行讨论。结果表明,有色噪声对状态参数的影响是明显的,由影响函数所计算的结果是可靠的。 相似文献
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有色噪声模型参数改进算法 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了常用的有色噪声最小二乘拟合法,并针对其在动态GPS有色噪声拟合中存在的问题提出了一种改进算法。计算结果表明,该算法能有效地提高模型参数估值的精度和Kalman滤波器的数值稳定性。 相似文献
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目前,溶解有机碳(DOC)遥感反演研究主要集中在河口及陆源影响较大的边缘海区,大多数是利用DOC与有色溶解有机物(CDOM)或DOC与盐度的经验关系获取。为了较好的理解DOC的遥感反演机理,收集了全球主要大河(流量排名前25中16条)及边缘海DOC与CDOM浓度与保守性分布状况,发现大多数河口CDOM呈现保守性分布,DOC呈现非保守性分布。基于DOC与CDOM保守性行为的主要影响因素分析以及研究海区的生物地球化学特征,论述了DOC遥感反演算法的研究进展,提出了DOC遥感反演需要考虑DOC受不同主要控制因素(如保守混合与生物作用等)的影响,并对这些控制因素进行量化。 相似文献
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河口有色溶解有机物(colored dissolved organic matter,CDOM)的分布是各种物理-生物地球化学过程共同作用的结果。为实现河口高动态变化CDOM的监测,遥感是一种重要的手段。由珠江口四个不同季节的航次获得的实测数据,本文构建了一个遥感算法以反演CDOM在400 nm的吸收系数(aCDOM (400))。该算法使用以波段反射率比值Rrs (667)/Rrs (443)和Rrs (748)/Rrs (412)为自变量。将构建的算法应用于2002-2014年的MODIS/Aqua数据,本文计算了珠江口不同季节的aCDOM (400)气候态分布。CDOM的分布主要受珠江径流量和区域水下地形特征的影响。沿着垂直于水深梯度的断面,气候态aCDOM (400)呈指数减少(y=aebx,b<0),但不同季节差异很大。珠江口CDOM主要是河流淡水输运而来。其中,富里酸比例随盐度的增加而降低。基于构建的算法、CDOM保守混合方程和径流量,本文由MODIS/Aqua数据进一步估算了2002-2014年夏季和冬季珠江DOC的有效入海浓度和有效入海通量。珠江的有效入海浓度和有效入海通量都与流量存在正相关关系,且在夏季的相关性更明显,R2分别为0.698和0.9657。 相似文献
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多路径误差为一时空环境效应,难以构建准确数学模型消除其影响,且该误差在基线两端不具有空间相关性,运用现有差分技术也无法很好消除,是高精度短基线测量中主要误差之一.为进一步削弱多路径误差,本文以监测站坐标时间序列中多路径误差为研究对象,根据多路径误差在历元间的时变特性,建立多路径误差状态空间模型,采用标准卡尔曼滤波和顾及有色噪声的卡尔曼滤波从监测站第一天双差固定解坐标残差序列中估计多路径误差改正序列,并根据多路径误差的周日重复特性,利用第一天得到的多路径误差改正序列对之后各天坐标序列进行改正.最后通过实验分析,得出顾及有色噪声的卡尔曼滤波估计方法优于标准卡尔曼滤波的结论.研究方法对提高GNSS定位精度具有重要实用价值. 相似文献