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排序方式: 共有145条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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一种优化模糊度搜索方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对于高精度测量和导航,GPS载波相位整周模糊度的快速求解仍然是一个难点,尤其对于单频接收机。提出一种快速求解整周模糊度的方法,其基本思想采用分步求解,首先应用最小二乘模糊去耦调节法(LAMBDA)搜索出来的模糊度作为初始值,然后应用卫星分组方法降低搜索维数,并应用极大似然准则,构造搜索函数,最后应用最优化原理,搜索出最优的模糊度参数,并从三个方面对其进行检验,即RATIO检验,OVT检验,多项式拟合残差检验。为验证该算法,我们用单频GPS接收机进行了实验,利用本文方法在11 S以内正确确定了模糊度,其基线长误差小于3MM,表明该方法不但可以改进模糊度的搜索速度,而且可以进一步提高其可靠性和成功率。该方法可广泛应用于定向及姿态测量。 相似文献
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针对遥感影像高斯白噪声去噪的问题,本文首先利用差分进化(DE)优化三维块匹配(BM3D)中的硬阈值变换参数(参数包括块距离阈值和三维变换域硬阈值参数);然后使用优化的BM3D算法消除影像中高斯白噪声,以峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(SSIM)和边缘保留指数(EPI))作为评价指标。试验结果表明,在噪声密度不同情况下,融合算法的PSNR、SSIM和EPI均有所提升,尤其EPI相较于BM3D算法提高约2%。整体上,融合算法的遥感影像高斯白噪声的去噪效果优于单一BM3D算法。 相似文献
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为了解决无人机点云数据中的孔洞修补问题,本文提出了基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的无人机点云孔洞修补方法。首先利用麻雀搜索算法对传统的BP神经网络进行初始权重与阈值的优化,再将麻雀搜索算法优化后的BP神经网络算法(SSA-BP)运用于无人机点云数据中孔洞的修补。为了验证算法的可行性,将SSA-BP神经网络与传统的BP神经网络、最小二乘支持向量机(LSSVM)两组算法进行精度比较。试验结果表明:SSA-BP神经网络算法的修补精度高于另外两组对比算法,且SSA优化后的BP神经网络稳定性更强,在复杂地形孔洞的修补中仍具有较好的修补效果。 相似文献
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