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。     

基于光谱滤波器的混合像元分析

提出一种利用光谱滤波器进行遥感图像混合像元全约束分解的新算法。该算法利用端元光谱中与背景光谱正交的光谱成分构建光谱滤波器,滤除混合像元中的背景干扰成分,直接获取信号光谱的丰度。采用该光谱滤波器多次迭代分解,修正单个混合像元的端元光谱空间,获取其确切的端元光谱配置,保证了分解时各端元丰度的非负性,实现混合像元的全约束分解。多光谱数据仿真实验证明,与全约束最小二乘法(FCLS)和正交投影(OSP)分解法相比,该方法虽然在时间方面略逊一点,但其分解结果与实际结果的相关系数高,均方根误差小,具有很高的分解精度,在遥感定量分析方面具有重要的应用潜力。最后给出了该算法在真实的高光谱图像中进行混合像元分析的结果。     

基于FPGA的高动态P码直捕算法设计与实现

长周期精密测距码（P码）的直接捕获技术对提高导航接收机的性能十分关键,为了设计出高动态、低信噪比环境下的P码快速直接捕获接收机,采用部分匹配滤波器组实现伪码时域并行搜索,结合小点数的快速傅里叶变换（FFT）,将匹配滤波器输出的部分相关值进行功率谱分析,完成多普勒频率偏移的并行搜索。硬件实现时结合FPGA的特殊结构,提高资源利用率,同时采用并行流水机制处理ADC的采样信号,对于每一个采样点,均可以在下一个采样点到达之前完成该点的码相位和频率的二维搜索。对比国内外P码接收机的研究成果,算法在捕获时间上有很大改进。在信号功率为-165 dBW,伪码相位±1 s的时间不确定度,以及多普勒频率偏移±16 kHz的条件下,捕获时间小于10 s,完全适用于高动态环境下的P码快速直接捕获。     

基于MODIS时间序列数据的滤波降噪新方法

去噪的效果对MODIS时序数据产品的应用有很大影响。过去二十年里,出现了很多去噪方法(例如,MVC,BISE,小波变换,拟合函数等等),这些方法大多分为两个步骤:使用质量标记,然后采用具体滤波方法或进行曲线拟合。这些方法多数是参考了质量信息或其他辅助数据后选出时间点值。本文指出,可以在以上两步间增加一个去除尖峰信号的过程。该方法首先选择三个定位点以确定曲线,然后进行双向棘波检测,利用设定的阈值去除异常的尖峰信号,并选择Savitzky-Golay平滑滤波器作为该方法的实例检验。结果表明,该方法改善了时序曲线的可视化效果,当结合实际场景时,曲线解译效果有较大改进。通过加入该步骤,其他滤波方法也能得到相似的改进。     

带有色乘性噪声随机系统的逆向最优反卷积算法

通过建立状态和乘性色噪声的逆向 Markov模型 ,推导出了带有色乘性噪声随机系统的逆向最优状态滤波器。基于该滤波器给出了节省存储空间的逆向固定区间最优反卷积算法。仿真实例证明了该反卷积算法的有效性     

基于地球系统模式的局地化粒子滤波器与集合卡尔曼滤波器同化实验

粒子滤波器(PF)是一种非常具有应用前景的非线性资料同化方法。但由于其算法本身存在的粒子退化问题,目前尚未被广泛地应用于大型地球物理模式。目前主流的集合同化系统仍然倾向于使用集合卡尔曼滤波器(EnKF)及其衍生方法。一种新近被提出的局地化粒子滤波器(LPF)在经典的粒子滤波器算法中引入局地化技术,可以使用较小的计算成本有效地避免退化问题,具有非常大的业务应用潜力。本文在全耦合的通用地球系统模式中开展了LPF和EnKF的同化实验,同化资料为模拟的卫星海表温度资料。着重考察了不同局地化参数对两种方法的不同影响,对比了局地化粒子滤波器与集合卡尔曼滤波器的同化效果差异。比较的结果表明,LPF的同化效果对于局地化参数的选择非常敏感,在使用最优局地化参数的条件下,LPF能达到与EnKF相当甚至优于后者的同化效果,并具有较大的改进空间。     

一阶Buterworth递归式带通滤波器技术改进方案

把一阶Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ递归式（ＦＢＲ）带通滤波器应用于滑动样本,输出序列出现了振幅和位相的相对误差。为了克服这种现象给制作中长期预报带来的困难,作者通过数值试验,分析了该滤波器的误差传递特性,并设计了“拟定初值的三步滤波方案”。大量试验表明,该方案可较为有效地抑制输出序列的误差和位相飘移     

自适应滤波器的神经网络生成及遥感图像处理新应用

图像自适应滤波是非线性的图像变换，有广泛的应用场景。传统的图像自适应滤波器均是专家设计的，如双边滤波器和形状自适应滤波等。CNN作为特征提取和非线性能力表达的有效工具，可用于学习构造图像自适应滤波器。本文首先介绍了图像自适应滤波器的生成网络，继而介绍了图像自适应滤波的两个图像处理的新应用：不同时相间的图像变换用于图像插值、不同波段间的图像变换用于图像融合。从这两类应用中，可以窥见图像自适应滤波在构建图像非线性变换方面的应用能力。     

非视距环境下的UWB/INS室内定位方法

针对UWB在室内定位的应用中会受到非视距环境影响导致定位性能减弱甚至丧失的问题，提出在使用功率增益判决结合概率统计方法识别非视距信号后，开展基于卡尔曼滤波的UWB/INS组合定位；通过在非视距环境下使用INS系统解算UWB位置信息，实现非视距室内定位。仿真实验结果表明，使用拓展卡尔曼滤波得到的X、Y、Z三轴定位误差可控制在0.5 m内但定位性能不稳定；使用无迹卡尔曼滤波处理得到的X、Y、Z三轴定位误差可以控制在0.3 m内且定位性能稳定。该结果为非视距环境下的UWB室内定位提供了技术支持。