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利用对偶四元数可以同时描述位置与姿态的特性,在简化四元数球面线性插值算法的基础上,建立了基于对偶四元数的航天线阵遥感影像的外方位元素模型,且利用该模型设计并实现了光束法平差解算方法。该方法可使用具有约束条件的参数平差法进行迭代求解。利用两个地区的SPOT-5 HRS立体影像进行了对比试验分析,结果表明,提出的基于对偶四元数的光束法平差算法正确可靠,相比于基于欧拉角的平差算法和基于单位四元数的平差算法,有更高的平差计算精度。 相似文献
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空间后方交会是摄影测量学的基本内容,其解算的理论基础是共线条件方程及其线性化.传统的解算方法是直接以6个外方位元素为未知参数,使用泰勒级数展开进行线性化,然后迭代求解.而这里则直接以旋转矩阵为未知数进行迭代求解,这样既可直接解算出旋转矩阵,又避免欧拉角和旋转矩阵相互转换所引起的计算误差和时间耗费.试验结果表明该方法切实可行,求解精度高,而且迭代次数更少、迭代速度更快. 相似文献
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针对传统超宽带（UWB）室内定位中非线性跟踪问题,基于当前统计（CS）模型和容积卡尔曼滤波（CKF）,本文提出了一种新的定位算法。即采用奇异值分解（SVD）代替标准CKF算法中的Cholesky分解,提高了算法的稳定性,构造了奇异值分解容积卡尔曼滤波器（SCKF）。首先在CS模型的基础上改进了先验参数的函数形式,得到改进的CS模型（MCS）,实现模型参数的自适应调整;然后将MCS模型引入SCKF滤波器,实现滤波算法的自适应调整;最后利用MCS-SCKF算法对UWB定位系统模型进行解算,从而得到移动目标位置。仿真和试验结果表明,该算法优于CS模型-卡尔曼滤波算法（CS-KF）和CS模型-SCKF算法（CS-SCKF）,提高了UWB室内定位的定位精度。 相似文献
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对三维坐标转换的高斯-赫尔默特（Gauss-Helmert,GH）模型,采用牛顿-高斯（Newton-Gauss）迭代算法构建了该模型的拉格朗日目标函数,推导了其解算方法,并给出了具体的计算步骤。在此基础上,考虑到可能出现的粗差对观测空间与结构空间的综合影响,基于标准化残差构造权因子函数,推导了该模型的抗差解法。仿真实验结果表明,GH模型用于三维坐标转换时不受旋转角度大小和其他附加条件限制,解算结果与现有算法一致,且估计参数的维数大大降低,计算效率有一定程度的提高;所提出的抗差解法效果良好,与现有基于整体最小二乘的三维坐标转换的抗差解法相比,表现出了更好的稳健性。 相似文献
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GNSS/IMU组合导航一般采取基于欧拉角的组合方式。为了加快收敛速度,通常采用非线性滤波。但非线性滤波如EKF等仍然有一定的截断误差且计算量较大。采取基于DCM的组合导航方式,建立了基于DCM的GNSS/IMU的组合导航模型,并以基于DCM的卡尔曼滤波方式进行滤波解算。组合导航姿态收敛快,且计算量小。通过采用无人机实测数据进行分析,并与基于欧拉角的Kalman滤波组合导航算法进行比较,该方法有效缩短了计算时间,且精度较高。更适合无人机等高动态载体的实时导航需求。 相似文献
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有界不确定性平差模型的迭代算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有的有界不确定性平差模型算法较为复杂且没有顾及权重的问题,该文提出了一种无需奇异值分解的迭代算法及其一种加权方法。直接采用了迭代算法求解有界不确定性平差模型的min-max准则,推导出了未知参数估值,算法概念简单,易于实现,收敛速度更快。基于该文提出的迭代算法,当系数矩阵和观测向量各自均不等权时,采用了一种加权方法,并推导了其解算过程。算例结果表明:该文提出的迭代算法是可行的,并且解算效率更高;加权后的迭代算法是有效的。 相似文献
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建立了一种基于轴角描述的光束法平差新方法。与传统基于欧拉角的光束法平差理论相比,基于轴角法在平差过程免去了大量冗杂的三角函数运算,平差模型系数矩阵和迭代过程全部采用线性运算,结构简洁。试验表明,基于轴角描述的光束法平差解算速度较快,为欧拉角平差方法的两倍左右,并且具有较好的稳定性,为影像区域网平差稳定快速求解提供了一套新方法,对于多定向参数数据快速处理具有一定借鉴价值。 相似文献
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高光谱图像经过辐射校正后,消除了探测元的响应差异,能更好地满足专题信息提取的数据要求.利用探测元的列均值、列标准差等统计信息对天宫一号高光谱短波红外数据进行辐射校正检验,并基于GPU CUDA计算模型对均值归一化、矩匹配、相邻列均衡等3种相对辐射校正算法进行了并行计算优化.通过辐射校正计算流程拆分,CPU控制流程逻辑,GPU执行数据级并行计算,并建立CUDA的计算单元与数据单元的映射关系,获得5—7倍的计算加速比,这些辐射校正算法依据图像自身统计信息,且易于进行并行计算优化,满足实时校正的处理时效要求,为未来高光谱数据在轨实时辐射校正提供了新思路. 相似文献
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卫星搭载的有效载荷在进行在轨对地观测过程中,受仪器本身特性和地球固有特性因素的影响,在图像上会产生多种观测失准和干扰现象。如图像旋转现象,蝴蝶结效应以及探元非均匀性条纹现象等。针对这类可以预见到的冗余和条纹,对仪器设计优化以及借助卫星星历轨道等辅助数据和成熟的图像处理算法可以对其实现有效地恢复。仪器在轨运行期间新引入的周期性或非周期性干扰,则需综合运用多种数据来源和关于干扰产生原理的先验知识,并结合图像处理手段实现图像恢复,同时保存原有辐射信息的真实性,为定量研究提供高质量可靠的数据准备。本研究针对某卫星中波红外图像干扰条纹,利用星上定标数据,并通过条纹现象分析和产生机理分析,探索了一种新的基于空域信号补偿原理的图像干扰条纹处理算法,通过大量图像数据处理实践证明,该算法对图像质量改善明显,且在动态范围和辐射信息保存方面优于传统频域滤波算法。 相似文献
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本文重点阐述基于机器视觉的智能摄影测量的效率基础问题之二：高精度影像在轨实时云检测方法。随着技术发展,数据获取能力不断提升,待处理的数据量呈爆炸式增长;同时,对处理精度需求的提升,导致所需计算量的不断增长,二者凸显了智能摄影测量面临的效率问题。对光学卫星影像而言,高达50%的平均云覆盖率严重制约了高效精准在轨智能摄影测量的实现。针对于此,本文结合机器视觉中“自底向上”的图像理解控制策略,提出一种可供借鉴的基于流式计算的高分辨率光学卫星影像高精度在轨实时云检测方法,采用适合在轨搭载的嵌入式GPU实现实时流式计算,为后续的智能摄影测量处理提供输入。本文方法采用不依赖外存的快速处理机制,对持续流入的数据实时分块,通过负载均衡机制将数据块依次分发至各个单元并行处理,从而实现“流入、处理、流出”的实时处理。利用高分二号数据对本文方法进行试验验证,结果表明本文方法在显著提高云覆盖区域检测精度的同时,综合加速比达14,可满足在轨实时处理需求。 相似文献
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基于GPGPU的并行影像匹配算法 总被引：7，自引：1，他引：6
提出一种基于GPGPU的CUDA架构快速影像匹配并行算法,它能够在SIMT模式下完成高性能并行计算。并行算法根据GPU的并行结构和硬件特点,采用执行配置技术、高速存储技术和全局存储技术三种加速技术,优化数据存储结构,提高数据访问效率。实验结果表明,并行算法充分利用GPU的并行处理能力,在处理1280×1024分辨率的8位灰度图像时可达到最高多处理器warp占有率,速度是基于CPU实现的7倍。CUDA在高运算强度数据处理中呈现出的实时处理能力和计算能力,为进一步加速影像匹配性能和GPU通用计算提供了新的方法和思路。 相似文献
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在比较不同Hatch滤波定权方法的基础上,提出了一种基于改正数、验后单位权中误差和卫星高度角适应权因子的Hatch滤波改进算法,该算法精度较高、具有一定的抗差性,能够解决基于高度角的Hatch滤波在高高度角卫星发生周跳时滤波不平滑的问题。实验结果表明,改进的Hatch滤波平滑算法的精度优于传统的Hatch滤波和基于高度角的Hatch滤波,有良好的伪距修复效果。当存在伪距偏差时,改进的Hatch滤波能够提高滑动开窗RAIM的可用性。 相似文献
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Adaptive filtering of GOCE-derived gravity gradients of the disturbing potential in the context of the space-wise approach 总被引：1，自引：0，他引：1
Filtering and signal processing techniques have been widely used in the processing of satellite gravity observations to reduce measurement noise and correlation errors. The parameters and types of filters used depend on the statistical and spectral properties of the signal under investigation. Filtering is usually applied in a non-real-time environment. The present work focuses on the implementation of an adaptive filtering technique to process satellite gravity gradiometry data for gravity field modeling. Adaptive filtering algorithms are commonly used in communication systems, noise and echo cancellation, and biomedical applications. Two independent studies have been performed to introduce adaptive signal processing techniques and test the performance of the least mean-squared (LMS) adaptive algorithm for filtering satellite measurements obtained by the gravity field and steady-state ocean circulation explorer (GOCE) mission. In the first study, a Monte Carlo simulation is performed in order to gain insights about the implementation of the LMS algorithm on data with spectral behavior close to that of real GOCE data. In the second study, the LMS algorithm is implemented on real GOCE data. Experiments are also performed to determine suitable filtering parameters. Only the four accurate components of the full GOCE gravity gradient tensor of the disturbing potential are used. The characteristics of the filtered gravity gradients are examined in the time and spectral domain. The obtained filtered GOCE gravity gradients show an agreement of 63–84 mEötvös (depending on the gravity gradient component), in terms of RMS error, when compared to the gravity gradients derived from the EGM2008 geopotential model. Spectral-domain analysis of the filtered gradients shows that the adaptive filters slightly suppress frequencies in the bandwidth of approximately 10–30 mHz. The limitations of the adaptive LMS algorithm are also discussed. The tested filtering algorithm can be connected to and employed in the first computational steps of the space-wise approach, where a time-wise Wiener filter is applied at the first stage of GOCE gravity gradient filtering. The results of this work can be extended to using other adaptive filtering algorithms, such as the recursive least-squares and recursive least-squares lattice filters. 相似文献
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基于FFT的星载SAR复数图像压缩及其码率控制算法 总被引：2，自引：1，他引：1
分析了成像后的星载SAR复数图像压缩的必要性及复数图像特点, 对已有压缩算法做了简单分析。在此基础上, 提出一种基于FFT变换和加权量化的星载SAR复数图像压缩算法, 同时建立了适合SAR复数图像压缩的码率控制模型, 提出一种精确码率控制方法。实验结果表明, 以幅值PSNR和平均结构相似度以及平均相位误差为性能指标, 提出的SAR复数图像压缩算法优于现有压缩算法(JPEG2000、H.264等); 同时, 提出的码率控制算法能够实现精确码率控制。 相似文献
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提出了一种基于多图形处理器(graphic processing unit,GPU)设计思想的Harris角点检测并行算法,使用众多线程将计算中耗时的影像高斯卷积平滑滤波部分改造成单指令多线程(single instruction multi-ple thread,SIMT)模式,并采用GPU中共享存储器、常数存储器和锁页内存机制在统一计算设备架构(com-pute unified device archetecture,CUDA)上完成影像角点检测的全过程。实验结果表明,基于多GPU的Har-ris角点检测并行算法比CPU上的串行算法可获得最高达60倍的加速比,其执行效率明显提高,对于大规模数据处理呈现出良好的实时处理能力。 相似文献
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ZY-3 is the first high-accuracy civil stereo-mapping optical satellite of China. It greatly improves China’s optical satellite image resolution with a boom in data volume, calling for new challenges in processing real-time applications. On the other hand, using central processing unit (CPU)/graphic processing unit (GPU) to resolve data-intensive remote sensing problems becomes a hot issue. In this paper, we present an approach for CPU/GPU near real-time preprocessing of ZY-3 satellite images, focusing on three key processors: relative radiometric correction (RRC), modulation transfer function compensation (MTFC), and geocorrection (GC). First, basic GPU implementation issues are addressed to make the processors capable of processing with GPU. Second, three effective GPU specific optimizations are applied for further improvement of the GPU performance. Furthermore, to fully exploit the CPU’s computing horsepower within the system, a CPU/GPU workload distribution scheme is proposed, in which CPU undertakes partial computation to share the workloads of GPU. The experimental result shows that our approach achieved an overall 48.84-fold speedup ratio in ZY-3 nadir image preprocessing (the corresponding run time is 11.60 s for one image), which is capable of meeting the requirement of near real-time response to the applications that follow. In addition, with the supportability of IEEE 754–2008 floating-point standard in the Fermi type GPU, preprocessing ZY-3 images with our CPU/GPU processors could maintain the quality of image preprocess as done traditionally with CPU processors. 相似文献