GNSS定位成果在不同ITRF框架间的转换方法研究

GNSS直接定位成果的坐标基准同观测时刻定位所采用的卫星星历基准是一致的,但有时需要获得测站在不同ITRF框架及对应不同历元的坐标,因此基准转换和历元转换是需要的。本文探讨使用约束平差法和速度场法对GNSS定位成果基准和历元进行转换,并分析所能达到的精度,试验结果表明:两种方法都可以达到5 cm左右的转换精度。     

城市汽车导航中一种改进的D-S证据理论地图匹配算法

车联网中基于D-S证据理论的地图匹配算法,通常考察定位点到候选道路的投影距离和车辆行驶方向与候选道路的角度差这两种证据。目前城市交通网络结构日趋复杂,此算法得到的匹配结果有一定的局限性,匹配精度也无法满足车联网技术的需求。随着GPS等定位设备的不断发展与改进,车辆的行驶速度与定位时间间隔等数据已可以准确获取,在此基础上,本文对车辆的可达性信息进行考察,作为新的证据与传统证据融合后得到的结果进行D-S证据的二次融合。除此之外,本文针对城市环境中不同道路拓扑结构,对传统算法中的位置信息和车辆行驶方向信息的可靠性参数进行仿真训练,得出更为精确的可靠性参数值以供改进的算法使用。通过仿真实验表明,改进后的算法的匹配精度和稳定性得到了极大的提高,可以更好地适用于城市复杂路网中地图匹配的问题。     

GAT高精度磁悬浮陀螺全站仪寻北关键技术及其应用研究

高精度陀螺全站仪是惯导技术发展的重要产物,在国防和国民经济建设领域发挥着不可替代的重要作用,因此研制具有我国自主知识产权的高精度陀螺全站仪具有十分重要的现实意义和实用价值。本文以我国自主研发的GAT高精度磁悬浮陀螺全站仪定向系统为研究对象,对磁悬浮支承体系下陀螺定向系统的结构设计、寻北关键技术、采样数据特征以及相关的应用问题进行了深入细致的研究.     

联合稀疏约束的双通道星载SAR图像重建

摘 要：针对提高星载SAR图像质量的问题,研究双通道星载SAR图像重建模型。由目标散射中心理论和后向散射特性分析,得出SAR图像具有稀疏特性,并且能够用确定性稀疏先验约束表达。将稀疏特性先验从单幅机载SAR图像处理问题中推广引入到两幅星载SAR图像重建问题中,提出基于散射中心稀疏和强散射梯度的双通道正则化重建模型,并采用椭圆抛物面模型估计重建中的降质矩阵,用双下降求解方法求解重建模型。并用Cosmo-SkyMed数据进行了实验验证。实验表明,该重建模型能够提高SAR图像的距离向和方位向分辨率,改善图像质量,提高解译能力。     

联合GNSS和SLR观测对地球自转参数的解算与分析

目的 选取不同数量的IGS站,分别利用GPS和GPS+GLONASS观测数据计算ERP参数,并将结果和IGS公布值进行比较,分析测站数量增加和加入GLONASS观测数据对解算ERP参数的影响。此外,还利用GLO-NASS卫星的全部卫星激光测距(SLR)数据进行ERP参数解算,并将SLR结果和GNSS解算结果联合计算ERP,结果表明,联合SLR可改善GNSS数据解算ERP参数及高频ERP参数的系统性误差影响和稳定性。     

线性半参数模型非参数假设检验理论和方法

线性半参数回归模型L=Bx+s+Δ是线性模型与非参数回归模型的混合体,在半参数模型补偿最小二乘估计基本理论的基础上,详细介绍了半参数模型非参数假设检验的理论与方法,导出了其假设检验统计量,并对检验统计量的分布进行了推导与证明。最后通过模拟算例验证了其理论与方法的有效性。     

顾及多尺度分割参数的FNEA面向对象分类

首先对分形网络演化（FNEA）算法做了介绍,通过试验对比4种分割方法棋盘分割、四叉树分割、多尺度分割、光谱差异分割的效果。此外,通过eCognition Developer 8.7分析软件对影像进行多尺度分割预处理,从5开始,以5为单位向上递增,共选取12组参数进行分割试验,采用面向对象CART分类器对分割后影像分类。对比分类效果图可知,小尺度分割参数对分类效果能有较好的提升;对比总体精度及Kappa系数可知,小尺度分割参数分类精度优于大尺度分割参数,且当分割参数Scale为10时,分类精度达到最好的级别。     

一种改进的SEVB整数模糊度搜索算法

针对浮点模糊度精度较差时SEVB算法存在搜索耗时较大的问题,提出一种改进的SEVB算法。该算法通过限制初始搜索空间大小和优化计算过程,能够有效减少模糊度搜索候选点个数和不必要的冗余计算,进而提高搜索效率。试验结果分析表明,当浮点模糊度解算精度较低时,改进算法的搜索效率比SEVB算法明显提高,且其搜索耗时不易受模糊度维数及精度的影响,具有更好的稳定性。     

顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法

基于特征匹配的多模态影像配准方法无法达到像素级配准精度要求。本文研究了一种顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法。基于马尔科夫随机场（MRF）的非参数化配准模型充分利用多模态影像的图像信息进行相似性测量,同时考虑了灰度及梯度统计信息,求解方法上对值空间进行离散化,提高收敛速度。通过3组多模态影像的配准试验,验证了该算法的可行性。试验表明：本文算法的配准效果优于基于人工刺点的多项式模型配准和只考虑灰度信息的多模态影像配准;与此同时,该算法对于较大形变的影像配准也具有一定的适用性。在空间精度方面,平均配准误差小于1个像素,最大配准误差小于2个像素。     

多尺度空间分析技术遥感影像去雾方法

基于多尺度空间分析技术构建了两种影像去雾方法。多时相参考影像去雾方法利用同一地区没有雾的影像作为参考,运用多尺度空间分析技术获取地面低频信息将雾去除。自动影像去雾方法是基于拓扑分析的多尺度空间分析技术,分析影像的纹理和特征信息,将同一场景中的雾和地面信息分离,从而获得去雾后影像。通过青岛地区大量遥感影像数据测试,证明该方法是非常有效的。