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71.
针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性. 相似文献
72.
针对现有机载激光雷达(LiDAR)点云滤波算法难以准确分离复杂地形中地面点与地物点问题,提出了一种基于点的多尺度形态学重建滤波方法 PMMF (Point-based Multi-scale Morphological reconstruction Filter)。在初始尺度层次下,PMMF通过构建一种基于点的形态学重建对原始点云滤波,即先在掩膜点云约束下借助k邻域结构元素和高程缓冲区反复膨胀标记点云,获取潜在地面点;然后通过自适应坡度方法剔除潜在地面点中的非地面点,其中,坡度阈值随地形复杂度自适应变化。在上层滤波结果基础上,PMMF通过提升种子点选择的网格尺度重复上层滤波过程,直至结果收敛。以国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)发布的15组基准数据为研究对象,将PMMF滤波结果与近5年(2016年—2020年)提出的15种滤波算法比较表明,PMMF有8组数据滤波效果占优,15组数据平均总误差和Kappa系数分别为2.71%和91.08%。使用4种不同地形特征的高密度机载LiDAR点云数据进一步验证PMMF的滤波效果,并将计算结果与简单形态学滤波(SMRF)、布料模拟滤波(CSF)、渐进加密三角网滤波(PTD)和多分辨率层次滤波(MHF)比较。结果表明,PMMF滤波性能最优,平均总误差为3.24%,较其他4种滤波方法分别减小了12.0%、59.1%、70.1%和53.2%。 相似文献
73.
多次波问题在地震勘探中普遍存在。自由表面相关多次波压制(SRME)方法是目前多次波压制方法的主流,使用该方法的重要步骤之一是将由反馈迭代法预测得到的地震多次波经匹配后从原始数据中减去。基于L2范数的多次波自适应减方法有其适用范围,仅在某些情况下才有好的处理结果。这里基于迭代重加权最小二乘法(IRLS算法)的混合L1/L2范数来近似L1范数解,同时结合模型数据和实际数据进行多次波压制处理,并与基于L2范数的自适应减方法进行对比分析。结果显示,本方法不仅有效压制了多次波,而且还相对更好地保持了有效波的能量,这表明本方法可以在不同情况下实现更为普遍的多次波压制。 相似文献
74.
提出了基于梯度的自适应光滑子函数滤波的新方法。对于干涉图中的点,通过梯度分为噪声点和非噪声点。在噪声点处,将包含噪声点的InSAR图像窗口拟合为二次曲面,然后用光滑子函数对拟合曲面进行平滑去噪处理,非噪声点处不进行平滑处理。通过这种方法有效抑制了斑点噪声,又同时做到使干涉图相位偏差较少和较好地保留了边缘信息。利用北京地区的真实ALOS数据进行滤波试验,并与几种常用的滤波方法进行比较和分析。通过均方根误差、峰值信噪比、边缘保持指数和标准相位偏差等量化指标,验证了基于梯度的自适应光滑子函数滤波方法的可行性与有效性。 相似文献
75.
76.
77.
78.
线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法。采用K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果。利用QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势。 相似文献
79.
80.
基于智能体的自适应入侵检测系统 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于智能体技术的自适应入侵检测系统体系结构,将智能体技术和自适应模型生成技术应用于入侵检测系统中.智能体技术的应用解决了传统的集中式入侵检测系统的弊病,将任务处理和数据分布到网络各个结点上,通过各种智能体来协作完成入侵检测任务,充分利用网络和主机资源.而智能体与自适应模型生成技术相结合,采用遗传算法建立准确的数据模型,使得入侵检测系统能够自动配置和更新不同环境下的入侵检测模型,能够通过自我学习、自我改进来提高系统的入侵检测能力和适应能力. 相似文献