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研究了重力固体潮汐观测数据的预处理方法,给出了对原始观测数据降采样的平均滤波和小波滤波处理方法以及处理中断数据的线性插值和三次样条插值方法,研制了重力固体潮汐观测数据自动化预处理软件APTsoft,实现了异常数据(包括尖峰、台阶、中断等)的自动标定与改正功能.实验结果验证了本文预处理方法及APTsoft软件的有效性,APTsoft可应用于重力固体潮观测数据的自动化预处理. 相似文献
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基于小波分析的Kalman滤波动态变形模型研究 总被引：7，自引：0，他引：7
对GPS动态形变测量信号的性质进行了分析 ,采用小波分析对GPS动态变形数据滤波、变形特征提取和不同变形频率分离。与Kalman滤波方法相结合 ,首次提出基于小波分析的Kalman滤波动态变形分析模型 ,研究其参数设计和算法 ,并用MATLAB与C语言在微机上编程实现。对比大坝实测数据的处理结果可知 ,通过对原始观测值进行小波分析与Kalman滤波的联合处理 ,能克服只使用单一方法进行GPS数据噪声处理的不足。 相似文献
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基于à trous小波分解的SAR图像噪声滤除方法 总被引：1，自引：1，他引：0
合成孔径雷达(SAR)以其特有的全天时、全天候成像能力,在对地观测领域中发挥着重要的作用。由于雷达回波的相干性,SAR图像上存在着斑点噪声,为消除这种噪声,提出了一种基于à trous小波算法的组合滤波方法,该方法首先将SAR图像分解至静态小波域,然后对噪声的小波系数进行基于中值的平滑处理,最后对低频信号进行均值滤波。将此算法应用于新疆库车县的一幅RADARSAT图像进行斑点噪声滤波,并与另外3种典型的SAR图像滤波算法进行比较,结果表明,该方法不仅可以有效地去除斑点噪声,并且可以保持SAR图像的精细纹理结构。 相似文献
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干涉图滤波是合成孔径雷达数据处理的关键,引入卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）进行干涉图去噪。首先,采用自编码器结构进行非监督学习,将干涉图去除局部地形坡度相位,所得残余噪声作为模型输入;然后将模型输出结果与去除的局部地形坡度相位相加,生成滤波结果。利用航天飞机成像雷达数据和哨兵一号A(Sentinel-1A)卫星数据,通过与Goldstein滤波器、均值滤波器、Lee滤波、Frost滤波、改进的去噪卷积神经网络（denoising convolutional neural network,DnCNN）进行对比实验,结果表明,该方法对干涉图相位质量有很大的改善,不仅能够较大程度地抑制噪声,而且能够更多地恢复出图像细节,保持干涉条纹边缘连续性。 相似文献
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基于小波分析的SAR图像斑点滤波及其性能比较评价 总被引：9，自引：1，他引：9
进行斑点噪声滤波是对SAR图像进行分割、分类和信息提取处理前不可或缺的处理步骤。该文首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点滤波算法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上，对SAR图像进行对数变换，将乘性噪声转变为加性噪声，然后在对图像进行小波分解，采用软门限方法进行典型SAR图像斑点噪声滤波。归纳SAR图像斑点噪声滤波效果评价的5个指标，并将文中基于小波分析的滤波效果与传统的自适应局部统计斑点滤波器、Gamma-Map滤波器的滤波效果进行了全方位的比较。结果表明，该方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点抑制能力，边缘、细小特征和点目标等结构信息的保持方面都优于传统的斑点滤波器。 相似文献
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针对受外界随机干扰影响的光纤陀螺信号进行分析并作了相应处理.分别比较了小波变换和建立在AR模型基础上的Kalman滤波两种滤波方法,并用实测数据进行验证.结果表明,相对于小波变换,建立在AR模型基础上的Kalman滤波不仅能够削弱有色噪声的影响,还能够部分削弱高频噪声的影响,滤波效果较好;将小波变换和Kalman滤波两种方法的优点结合起来,可以获得更好的滤波效果,有效地削弱了信号中各种干扰噪声的影响. 相似文献
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本文详细讨论了重力固体潮观测数据预处理中平均滤波方法、加窗傅里叶变换方法和小波滤波方法。对于M2和S2的调和分析结果,平均滤波方法得到相位延迟误差超过了40°;加窗傅里叶变换得到的振幅因子精度分别为0.00029和0.00068,相位延迟精度分别为0.014°和0.033°;小波滤波方法得到最优的振幅因子精度分别为0.00013和0.00035,最优的相位延迟精度分别为0.006°和0.017°。研究结果表明:小波滤波方法的精度最高,加窗傅里叶变换的精度次之,平均滤波方法的精度最低;基于Daubechies小波基的小波滤波更适合于重力固体潮观测数据的预处理。 相似文献
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谢心和赵东明刘长青 《测绘与空间地理信息》2023,(11):26-29
重力数据在使用上需要通过进一步的精化和融合,并利用精确的插值技术进行加密处理,以满足实际应用的重力数据基础。本文提出一种基于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化BP神经网络的方法,并应用于重力数据推估。通过仿真实验对比分析了PSO-BP神经网络、普通BP网络和传统克里金方法在重力异常插值上的效果,发现本文方法在均方差、差值稳定性上具有一定优势,但运算时间较长。利用澳大利亚中部的重力观测数据对PSO-BP神经网络进行训练,结果表明,本文方法在整个区域的插值效果上优于BP神经网络和克里金方法,补充高程数据作为PSO-BP神经网络的输入,能进一步提升利用该方法推估自由空气重力异常场的精度。 相似文献
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针对手写汉字文本识别准确率不高的问题,提出了一种结合卷积神经网络和循环神经网络进行手写汉字文本识别的端到端方法。首先,通过Inception模块构建的卷积神经网络提取文本图像的基本特征;然后,使用循环神经网络对提取的特征进行预测,并输出一个关于汉字字符集的概率分布;最后,采用连接主义序列分类算法计算识别结果并构建损失函数。利用所提方法在手写汉字文本数据集上进行实验, 结果表明,Inception模块和数据增强方法可以有效提升算法的性能,并取得了71.2%的识别准确率和0.060的文本编辑距离,较现有方法性能有所提升,证明了所提方法的有效性。 相似文献
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地球重力场和海洋环流探测（gravity field and steady-state ocean circulation explorer,GOCE）卫星重力梯度数据有色噪声和低频系统误差的滤波处理是反演高精度地球重力场的一个关键问题。针对GOCE卫星重力梯度数据的滤波处理,基于移动平均（moving average,MA）方法和CPR(circle per revolution)经验参数方法设计了两类低频系统误差滤波器,并分别将这两类滤波器与基于自回归移动平均（auto-regressive and moving average,ARMA）模型设计的有色噪声滤波器组合起来形成级联滤波器。为了分析滤波器处理的实际效果,基于空域最小二乘法采用70 d的GOCE观测数据,并联合重力恢复与气候实验（gravity recovery and climate experiment,GRACE）数据分别反演了224阶次的重力场模型GOGR-MA(MA+ARMA级联滤波)和GOGR-CPR(CPR+ARMA级联滤波)。将反演模型与采用同期数据求解的第一代GOCE系列模型及GOCE和GRACE联合模... 相似文献
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在重力聚焦反演基础上提出多尺度源网聚焦反演算法.首先,对源网进行粗网格剖分,用共轭梯度法求解粗网格源网模型的聚焦解,直到拟合差下降至设定的数值;然后,将粗网格得到的密度映射到细网格;最后,以细网格模型为初始模型,进一步迭代直到拟合差下降至符合反演要求.模型试验结果显示,相比于固定源网反演,多尺度源网聚焦反演迭代的总耗时... 相似文献
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陆地高分辨率重力数据是超高阶重力场模型及其应用研究的基础,但现有的观测技术和手段限制了陆地重力测量的覆盖区域,全球仍有大量的重力测量空白地区.采用残差地形模型空域法,利用高通滤波技术提取航天飞机雷达地形测绘任务(shuttle radar topography mission,SRTM)分辨率3"×3"的V4.1数据短... 相似文献
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GNSS/SINS(global navigation satellite system/strapdown inertial navigation system)组合导航系统已得到广泛的应用与研究,当处于复杂环境时,GNSS输出容易出现误差均方差突变、误差均方差缓变、硬故障和软故障4种现象,进而影响组合导航系统滤波精度及载体的导航安全。为了解决上述问题,提出了一种改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法。首先,利用滤波过程中的观测异常检验统计量与滤波器门限值构建观测因子,然后,将变分贝叶斯原理与抗野值滤波方法结合,设计了改进的组合导航系统自适应滤波算法。仿真实验表明,相较于传统算法,当GNSS输出误差均方差发生变化时,所提算法可将位置精度及速度精度提高11.8%及13.7%;在GNSS输出发生硬故障时,所提算法可将位置精度及速度精度提高70.8%及69.6%。实验结果表明,所提算法具有较强的自适应性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度和连续可用性。 相似文献
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路网环境下的k最近邻查询方法在地理信息系统、智慧城市、数据挖掘、医疗营救和物流配送等领域都有着较为重要的作用,已有路网环境下的最近邻查询方法无法直接解决查询对象为点而数据对象为点和线段混合的复杂数据的近邻查询问题,为了弥补已有方法的不足,提出了路网环境下混合复杂数据的最近邻查询算法。将查询过程分为预处理、数据集约减和数据集精炼3个部分,并与3种对比算法进行对比实验,研究了测试数据对象的数量、路网规模的大小对中央处理器运行时间以及输入/输出代价的影响。结果表明,所提算法能有效地处理路网环境下混合数据的最近邻查询问题。 相似文献
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遥感图像应用发展对图像质量的要求越来越高,不同质量的遥感图像往往需要不同的处理方法和参数。通过遥感图像质量等级分类研究,不仅能够为遥感图像的处理提供先验信息,还能够对遥感图像的客观质量评价和传感器的成像效果进行评估。为了克服现有的遥感图像质量等级分类方法计算参数获取困难、等级数量少的缺点,利用深度学习方法的分类机能,通过改进特征提取网络和等级分类设计,建立了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像质量等级分类模型。通过质量等级分类预处理后,利用经典的深度学习方法进行目标检测实验。结果表明,所提方法在西北工业大学遥感图像数据集上质量等级分类的准确率、召回率、精确率和F1最高能达到0.976、0.972、0.974和0.973, 优于传统算法。利用卷积神经网络实现遥感图像质量等级分类,既拓展了深度学习的应用领域,又为遥感图像质量评估提供了一个新方法。 相似文献
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天问一号是中国首次独立开展的行星际探测任务,实现了对火星的环绕、着陆、巡视探测。天问一号正常科学任务阶段环绕以极轨设计为主,与历史火星任务类似,对当前火星重力场模型精度改进有限,因此其拓展任务轨道选取至关重要。通过对极轨圆轨道和近赤道大偏心率轨道进行仿真模拟,分析两种典型轨道构型对现有火星重力场模型改进的可能性,基于不同误差考量仿真解算了对应6个重力场模型。借助重力场功率谱分析,发现在测量噪声为0.1 mm/s的情况下,不论采用极轨还是近赤道轨道,一个月的跟踪数据均可较好地反演出42阶次的火星重力场模型;考虑综合误差影响之后,发现两种轨道对于重力场解算精度类似,其中实施近赤道大偏心率轨道对35阶次以上约束略强。 相似文献
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针对现有多波束测深数据的滤波算法需要人工干预且难以实现自动滤波的问题,在布料模拟滤波基础上,提出了一种基于双向布料模拟(bidirectional cloth simulation filtering, BCSF)的多波束测深数据滤波算法。首先,基于二次曲面（Levenberg-Marquardt）算法拟合构建传递式迭代趋势面,消除海底负异常数据;然后,构建BCSF修正模型,确定最终海底滤波面,解决海底凹凸地形或具有成簇噪点的复杂海域地形容易产生的过度滤波问题;最后,对分类海底点与非海底点的距离阈值进行了自适应优化与估计,进一步提高BCSF滤波结果的准确性。将所提算法应用于实测多波束测深数据,实验结果表明,与布料模拟滤波相比,所提算法不仅克服了过度滤波的缺陷,而且实验区域的整体测试数据的噪点剔除率从12.87%下降到0.76%,局部测试数据的噪点剔除率从15.29%下降到1.09%;与基于不确定度理论的多波束测深滤波相比,所提算法更加简洁,易于技术实现,人工干预很少,保留了更多的地形细节,具有较好的鲁棒性和应用前景。 相似文献