一种改进的随机起伏海面的仿真方法

根据线性滤波器模型的基本原理,提出了一种改进的基于高阶滤波器的随机起伏海面仿真方法.利用Pierson的半经验海浪谱模型,得到了各种不同风速条件下海面随机起伏的仿真结果,并且对仿真结果进行了比较和讨论,结果表明,利用高阶滤波器方法能更加准确地仿真不同风速下的实际海面、更好地再现随机起伏海面的海浪谱特征.这一方法的提出为海浪的物理模拟实验提供了更为准确的数值计算方法,也为研究目标与海面共存条件下高频地波雷达信号的回波特性提供了更好的数值仿真平台.     

基于空间相关的地震前兆数据库的信息提取与数据更新方法

针对当前提取地震前兆数据易受到噪声干扰,且数据库中数据更新速度较慢的问题,提出基于空间相关的地震前兆数据库信息提取与数据更新方法。利用快速Myriad滤波器,引入滑动窗,选择窗口数据参与到计算中,将计算结果当作目前窗口滤波输出值,实现数据滤波,由此实现信息提取的去噪处理。依据初步滤波结果,将当前数据作为中心,并确定空间窗,在横向上进行相关数据统计。针对空间窗中各数据选取滑动时窗,并对其中的数据进行S变换,利用指数拟合的数据传输能力参数,获取缺失数据的填充修复参数。引入曲面加权函数对填充修复参数进行平滑,根据平滑之后的填充修复参数对S变换数据进行更新,实现空间相关下地震前兆数据库的数据更新。实验结果表明,所提方法的数据信噪比较高,数据更新时间较短。     

鱼眼星图中的水天线自动提取算法

鱼眼星图中水天线的检测是实现小型化舰载天文导航系统和海面目标侦测系统的关键技术,然而夜间拍摄的鱼眼星图背景复杂,整体灰度值较低,使用传统的边缘检测算法无法准确提取水天线.本文提出一种鱼眼星图水天线自动提取算法,分为预处理和水天线自动提取两部分.预处理策略中,针对背景复杂问题,设计了四边框分块法,简化图像中水天线所在区域...     

一阶高斯方向可调滤波器引导的多源卫星遥感影像配准方法

针对多源遥感影像间由于存在显著的非线性辐射差异,导致影像配准困难的问题,提出了一种由一阶高斯方向可调滤波器引导的多源影像配准方法。首先,基于影像自带的几何参考信息,计算出参考影像与待配准影像在像方空间的重叠区域,以参考影像面为基准对重叠区域进行均匀分块,通过有理函数模型和数字高程模型计算对应的待配准影像块,建立仿射变换模型对待配准影像块进行几何校正,实现局部影像间的粗配准;然后,在特征检测方面,构造了分块均匀检查策略改进的抗聚簇加速分割测试特征,获取大量分布均匀的特征点,对于特征描述,构造了一组多尺度、多方向的一阶高斯方向可调滤波器对影像卷积,通过对卷积结果进行池化以实现特征降维,得到多源一致的特征描述;最后,基于最近邻原则进行特征匹配,通过剔除误匹配得到高精度同名点对,进一步基于有理函数模型进行平差计算,校准待配准影像的有理多项式系数并对影像进行几何纠正,实现影像间的精配准。基于多组星载多源遥感影像的实验结果表明,所提方法在多时相光学数据、光学-红外数据上的配准精度优于1像素,在光学-合成孔径雷达数据上的配准精度优于1.5像素;计算效率方面,相比于现有同类方法提高1倍以上。     

一种改进的自适应Wallis滤波算法

针对影像增强过程中的边缘扩张、灰度过饱和及"块效应"等问题,文章提出了一种改进的自适应Wallis滤波算法:结合影像特征提取的实践应用,在影像局部范围内进行灰度均值和方差的统计,能够较好地实现自适应的判断二值分割阈值,利用迭代的方法,可以有效保证影像在增强处理下的保真度。最后以几组典型影像为例,证明该方法相对于传统方法较好地保证了影像增强后的影像质量,处理效率较高、应用面广。     

一种改进小波阈值去噪方法的研究

信号噪声的方差越大,信噪分离越困难,这样会降低小波在去噪方面的性能,使小波去噪得不到充分的发挥.为了解决这一问题,本文介绍一种方法:采用模糊控制滤波器对含噪信号进行预处理,从而降低白噪声的方差;然后用软、硬阈值法分别对处理过的信号进行去噪.仿真实验表明,去噪后的信号的信噪比和均方误差均优于单纯使用软、硬阈值算法,具有很...     

一种改进的点云数据配准方法

针对利用最近点迭代（ICP）算法进行点云数据配准时费时较多的问题,提出结合Butterworth高通滤波器和Sobel边缘检测算子首先对点云数据进行预处理,然后再用ICP算法进行点云配准,有效解决这一问题,加快配准速度,并在Matlab中编程实现该方法,具体实验结果证明该方法的有效性。     

三、P22 大地测量学

CH201113312008年佘山25m射电天线归心测量=SiteSurvey at Sheshan25m Radio Telescope in2008/李金岭,乔书波,刘鹂,田丰(中国科学院上海天文台)∥武汉大学学报·信息科学版.-2010,35(12).     

利用神经网络预测的GPS/SINS组合导航系统算法研究

提出了一种基于神经网络预测的GPS/SINS组合导航系统算法。GPS信号可用时,该算法分别将惯性传感器的输出以及卡尔曼滤波器的输出信息作为神经网络的输入及理想输出信息,并进行在线训练;当GPS信息失锁时,利用已经训练好的神经网络预测各导航参数误差,并校正SINS。地面静态实验与动态跑车实验结果证明了该方法的可行性与有效性。     

航空重力数据无限脉冲响应低通数字滤波器设计与试验研究

采用巴特沃思(Butterworth)和切比雪夫(Chebyshev)逼近,设计无限脉冲响应(Infinite Impulse Response,IIR)低通数字滤波器,对GT-1A航空重力勘查系统的测量数据进行了滤波试验研究,结果表明,通过选择合适的通带和阻带衰减等滤波参数,IIR低通数字滤波器在航空重力数据的低通滤...