机载LiDAR点云数据的组合滤波算法研究

针对采用渐进式形态学滤波算法进行机载LiDAR点云滤波时存在的滤波效果不佳、地形特征保留不明显的问题,本文提出了一种改进不规则三角网的后处理滤波算法,构建组合式机载LiDAR点云滤波算法。该组合算法有效地结合了渐进式形态学滤波算法与改进TIN滤波算法的优势,首先采用渐进式形态学滤波算法对原始机载LiDAR点云数据进行处理,提取得到初始地面点;其次优化传统TIN滤波算法,以初始地面点及种子点构建TIN,通过连续迭代提取得到精细化地面点。为验证本文提出滤波算法的可靠性与优越性,选取宁波市某地2组机载LiDAR点云数据进行实验,结果表明,与较单一的渐进式形态学滤波算法、TIN滤波算法地面点提取结果相比较,本文改进滤波算法提取地面点的Ⅰ类误差、Ⅱ类误差及总误差均更低,且不受地形条件限制,具有较高的适应性,验证了本文提出改进滤波算法的可靠性与优越性。     

改进差分相干累加算法的北斗卫星导航弱信号捕获

以提升北斗卫星导航能力为目的,设计了改进差分相干累加算法的北斗卫星导航弱信号捕获方法。该方法通过构建北斗卫星信号模型,利用该模型获得北斗卫星导航中频信号;然后以改进差分相干累加算法为基础,建立北斗卫星导航弱信号捕获模型,将北斗卫星导航中频信号作为该模型的输入,经过北斗卫星导航弱信号捕获模型对中频信号块实施累加处理和多普勒圆周位移搜索,以及快速傅里叶变换和反傅里叶变换等步骤后,通过判断北斗卫星导航弱信号捕获判决,输出北斗卫星导航弱信号捕获结果。实验结果表明：该方法在捕获北斗卫星导航弱信号时的运算量较小,可有效捕获-36 dB的北斗卫星导航弱信号,同时其捕获概率较高,应用效果较为显著。