基于退火BP神经网络的GPS高程转换

阐述模拟退火算法的基本思想和原理,提出并介绍模拟退火算法优化的BP神经网络模型在GPS高程转换中的具体应用,同时编写相应的MATLAB处理程序,结合大量数据进行仿真实验,结果表明文中提出的退火BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高、避免陷入局部最小的优良特性。     

数字管网连通分析的淘汰算法与实现

本文从图论的观点出发,分析了数字化市政管网的构成和连通的特点,探索出数字化管网线路连通性分析的规律,提出了逐步淘汰算法进行连通性分析的方法。给出了基于mapbsic的实现这种算法的关键语句和注意问题。     

一种利用K均值和SOM进行遥感图像分类的方法

探讨了一种将K均值算法和SOM神经网络算法相结合的方法,并将其应用于多光谱遥感图像分类,通过与K均值算法、ISODATA算法和SOM算法的对比实验,验证了该方法的有效性.     

基于衰减因子的虚拟应答器信息融合方法研究

针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性.      

双极化最优的时序InSAR高山区地表形变监测

针对高级陆地观测卫星2号提供的多极化数据源,不同极化方式影像的永久散射体点密度存在较大差别,而寻求极化最优的散射机制为永久散射体的识别和提取提供了一种新思路。该文以珠穆朗玛峰地区24景双极化影像为例,提出了改进后的模拟退火算法,退火过程采用不同的退火速率节约了退火总时间,通过不同的初始温度和稳定迭代次数实现双极化最优,然后利用干涉点目标分析技术反演地表时序形变,最后证实了双极化最优与HH极化形变结果的一致性。实验结果表明双极化最优结果实现了永久散射体数量最大化,能在大面积地表形变监测与灾害治理领域提供广泛的应用价值。     

空间直线拟合的无迭代算法

在对核电工程中一些大型构件的实际测量的数据处理过程中,经常会遇到空间直线拟合的问题.结合ObjectARX技术,提出一种拟合空间直线的无迭代算法,并在实际运用中取得良好的效果.     

一种基于TD-SCDMA系统的定位算法研究

对第三代移动通信TD-SCDMA系统设备定位技术的应用进行深入研究。在原有小区定位的基础上,提出一种新型的适用于TD-SCDMA系统的增强型定位算法,将可观察的到达时间差（OTDOA）与单基站智能天线定位技术相结合,通过减少测量的误差值来提高定位精度。主要阐述增强型算法的可行性,同时推导出OTDOA增强型算法的计算公式...     

基于相对定向和三角形约束的近景影像匹配

针对近景影像自动相对定向过程中初匹配点对中误匹配率较大的情况,将基于三角形约束方法引入近景影像匹配.首先利用Harris算子提取特征点集,经初匹配后运用基于RANSAC方法和P-H算法的相对定向构建核线几何得到内点集,删除误匹配点生成同名Delaunay三角网;在同名三角形的约束下通过缩小Harris特征点阈值得到新内...     

一种基于梯度信息的小波SAR图像滤波方法

提出一种基于梯度的自适应小波滤波方法.这种算法利用梯度和纹理信息控制阈值的选取,使滤波器在平坦区域能够有效去除噪声、在边缘区域有效保持边缘.应用于SAR图像斑点噪声滤波,并与增强Lee,Frost滤波,Gamma MAP滤波和Kuan滤波几种算法的结果进行比较分析,表明这种算法不仅能有效去除斑点噪声还能很好地保持图像的边缘等细节信息.     

矢量GIS平面随机线元等概率密度误差模型的概率算法

研究了基于误差模型包络点的概率算法，并与基于随机线元法平面的概率算法进行了比较。实例计算与可视化分析发现，两种概率算法对应的概率计算值近似，Tepdem及其边界包络线一致，且前者适用于随机线元，而后者更具有通用性。