Conditional Simulation of Random Fields with Bivariate Gamma Isofactorial Distributions

This work focuses on a random function model with gamma marginal and bivariate isofactorial distributions, which has been applied in mining geostatistics for estimating recoverable reserves by disjunctive kriging. The objective is to widen its use to conditional simulation and further its application to the modeling of continuous attributes in geosciences. First, the main properties of the bivariate gamma isofactorial distributions are analyzed, with emphasis in the destructuring of the extreme values, the presence of a proportional effect (higher variability in high-valued areas), and the asymmetry in the spatial correlation of the indicator variables with respect to the median threshold. Then, we provide examples of stationary random functions with such bivariate distributions, for which the shape parameter of the marginal distribution is half an integer. These are defined as the sum of squared independent Gaussian random fields. An iterative algorithm based on the Gibbs sampler is proposed to perform the simulation conditional to a set of existing data. Such ‘multivariate chi-square’ model generalizes the well-known multigaussian model and is more flexible, since it allows defining a shape parameter which controls the asymmetry of the marginal and bivariate distributions.     

AEKF在星敏感器低频误差补偿中的应用

高分辨率对地观测卫星需要精确的姿态信息来满足后续对地定位等工作,因此姿态确定精度十分重要。星敏感器的低频误差是影响卫星姿态确定精度的重要因素之一,主要是由空间周期性的热环境变化引起的。为进一步提高卫星姿态确定精度,对星敏感器的低频误差产生机理即星敏感器主光轴做周期性扰动进行了分析,设计了星敏感器低频误差补偿方案,建立了考虑星敏感器低频误差在内的组合定姿模型,利用拓维卡尔曼滤波(AEKF)对低频误差进行补偿,并引入RTS平滑滤波进一步提高姿态确定精度。仿真实验表明,设计的星敏感器低频误差补偿方案能有效对其进行补偿,提高卫星姿态确定精度。     

内点最大化与冗余点控制的无人机遥感图像配准

利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用,但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变,在特征点提取过程中产生大量冗余点,增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法,该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点,同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点,用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验,其中平均配准精度可达80.38%,并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。     

载波相位平滑时间常数对GBAS精度增强的影响

陆基增强系统(GBAS)是利用载波相位平滑伪距差分修正实现对导航辅助定位的. 其中,平滑时间常数是影响载波相位平滑伪距精度的关键参数. 本文分析研究了不同平滑时间下电离层时间梯度和空间梯度对Hatch滤波的影响. 在结合电离层时空梯度和多径效应引起的滤波总误差方差的基础上,推导出自适应的最优平滑时间常数. 分别对GBAS静态和动态两种环境下的定位误差进行实验,实验结果表明,采用本文推导出的自适应平滑时间常数降低了GBAS伪距测量误差,从而使定位精度得到增强.      

不同法截面子午线椭球衔接的研究及应用

为了满足高速铁路线路控制网的投影长度变形值不大于10 mm／km的要求,将长线工程线路分成多段并建立各自的法截面子午线椭球．针对相邻法截面子午线椭球的衔接问题,提出交点法线重合的方法,实现椭球变换之后交点位置的一致性,解决线路的衔接问题,从而大大加强法截面子午线椭球理论在工程线路弯曲性、复杂性及长度的适用性．      

检测前跟踪框架下利用蒙特卡洛算法的空间碎片跟踪策略研究（英文）

在轨卫星或者空间碎片数量的增多,是对空间目标地基自动观测的一个挑战。尽管北美防空司令部编目管理了绝大多数直径超过10 cm的空间物体,但由于轨道摄动,空间目标的位置信息(基于6个轨道根数)依然非常重要,并需要定期更新。在过去的几十年里,配备电子传感器的现代地基光电望远镜已广泛用于天体测量领域。然而,这种设备的跟踪性能主要取决于空间目标的大小和亮度。这些目标所在的天文图像会有不同的背景;而且,在基于凝视模式的短曝光实时观测过程中,运动目标和背景恒星在不同的信噪比下显示为类似的点扩散函数,难以辨认。本研究是为了实现对非高斯和动态背景的高灵敏度检测和跟踪能力的提高,并具有简单的系统机制和出色的计算效率。为突破该限制,将重点放在利用状态估计技术对微小卫星和暗弱目标进行跟踪上。提出一种基于神经网络的自适应运行高斯平均算法,用以从恒星背景及干扰下提取运动的空间目标。该方法随后被集成到了一个检测前跟踪框架中。该框架利用基于蒙特卡洛的粒子滤波跟踪空间目标。三段来自亚太地基光学空间目标观测系统(APOSOS)图像序列被用来对该跟踪策略进行评估。实验结果表明,该方法能够达到满意的跟踪性能。     

融合GNSS和加速度计监测数据的超高建筑动态特性分析

GNSS和加速度计是目前动态监测超高建筑环境载荷变形的主要手段。GNSS具有无需通视、可直接获取三维位移等优点,但受精度和采样率的限制,其对微变形及高频振动信息不敏感;而加速度计具有高精度和高采样率等优点,但无法监测超高建筑低频的似静态变形。为充分发挥这两种传感器的各自优势,提出利用多速率Kalman滤波和RTS平滑方法对超高建筑GNSS和加速度计监测数据进行融合处理。试验结果表明,与单一的GNSS监测技术相比,该方法有利于削弱GNSS高频噪声的影响,提高位移数据的采样率,可有效识别超高建筑的低频和高频振动频率,提高对微变形振动的监测能力;与单一的加速度计监测技术相比,该方法可以准确监测超高建筑的低频变形信息,具有良好的工程应用价值。     

一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法

机载LiDAR采集的点云数据中会存在一些局部区域地面点稀疏的情况,利用这些稀疏地面点构建DEM时会出现“三角面片化”的问题,严重影响DEM的质量。为此,本文提出了一种局部稀疏地面点云与已有DEM的融合方法：将稀疏点云作为高精度控制点,在尽量保持原始DEM的地形形态特征的前提下,通过高斯核函数加权迭代插值算法对DEM进行高程局部改正,实现稀疏点云与DEM的一致性融合。试验分析表明,融合后的点云数据得到了较好的补充,由此构建的DEM地形形态自然,在精度上相对于融合前的稀疏地面点云有一定改善,在弱精度区域的可靠性有显著提升。     

历史遗址类旅游地的生命周期研究——以美国14家历史遗址公园为例

实证研究中旅游地生命周期理论的运用潜力备受质疑。论文选取美国14家国家历史遗址公园为例,采用旅游研究中较少使用的四参数Logistic模型结合一次函数、二次函数、三次函数、高斯多峰分析法拟合旅游地的生命周期。研究发现：四参数Logistic模型结合一次函数、二次函数、三次函数能较好地拟合旅游地的生命周期;利用四参数Logistic曲线的上弯点、拐点、下弯点能定量的划分出旅游地的起步探索、发展、巩固、停滞阶段,一次函数、二次函数、三次函数能拟合旅游地的衰退或复兴阶段,这回答了学者们对生命周期阶段难以定量划分的质疑。根据旅游地停滞期之后的发展趋势还能归纳出该类旅游地的生命周期类型;高斯多峰分析法将旅游地的生命周期拟合成一个个波动的高斯峰,更大程度上保留了旅游地演进的波动特征;将高斯多峰分析法与四参数Logistic模型结合起来,不仅能定量划分旅游地的生命周期阶段,还能准确地描述在生命周期阶段内的波动情况,甚至分析各生命周期阶段对整个生命周期的影响和作用。