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951.
针对时间差分载波相位/捷联惯导紧组合系统在非高斯噪声环境工作时,采用高斯混合滤波遇到的混合模型参数估计问题,提出了一种变分贝叶斯学习优化的高斯混合自适应滤波算法。该算法借鉴变分学习理论,准确高效地实现了高斯混合模型参数的自适应估计,进一步精化了滤波算法中的随机模型,能够显著提高估计精度,降低计算负担,改善滤波性能。实验结果表明,相比传统滤波算法,该算法的估计精度得到了进一步改善,运算耗时仅与拓展卡尔曼滤波相当。  相似文献   
952.
基于信噪比的InSAR干涉图自适应滤波   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种基于信噪比的InSAR干涉图相位噪声抑制算法.该算法对Goldstein滤波方法进行改进,使Goldstein滤波参数α依赖于局部信噪比,从而实现对低信噪比区域进行强滤波、高信噪比区域弱滤波.采用模拟数据和真实数据进行验证,结果表明新算法能有效抑制InSAR干涉图的噪声.  相似文献   
953.
针对带乘性噪声广义系统,基于已有最优滤波理论,利用矩阵的奇异值分解,在线性最小方差准则下,给出了一种具有数值稳定性的状态最优滤波算法。该算法在计算过程中可以始终保持误差协方差阵的对称性,在一定程度上解决了由于计算机舍入误差导致滤波算法失效的问题,具有较好的稳定性和鲁棒性。最后仿真例子表明了该算法的有效性。  相似文献   
954.
为解决地磁台站受干扰的问题,对不同干扰源进行相应特征与频谱分析发现,多噪声源干扰并无优势频段,并且相互叠加,呈现高度非线性。针对地磁观测信号易受轨道交通噪声、仪器自身噪声、高压直流噪声和行车脉冲噪声等干扰,提出一种能根据外部环境激励而自主调节滤波参数的非线性核自适应滤波算法。通过对实际受干扰地磁信号进行处理,验证核自适应滤波具有抑制台站常见地磁噪声的特性,可为地磁干扰抑制技术提供新方法。  相似文献   
955.
从观测分组的参数平差的一般形式出发,详细推导观测量误差相关时序贯最小二乘平差及其精度估计,讨论几种特殊序贯平差问题。算例表明,推导的公式正确、有效且实用。  相似文献   
956.
本文根据三维激光扫描的特点,设计提出一种从点云数据中分离出目标对象的特征提取方法。首先根据激光回波信号特征和采样点距离特征进行阈值确定,然后通过将回波信号强度和距离信号位于各自阈值范围之外的对象滤除,从而得到滤波后的目标物体点云数据集。应用上述方法对室外建筑物数据进行试验,得到较好的效果,表明该方法适用于部分目标对象的初步分离。  相似文献   
957.
收集了中德合作调查的SO49-18测线北段地震剖面和水深数据,结合区域的声呐浮标、OBS和双船折射等成果信息,利用重力数据,采用LCT综合反演软件,对南海北部的地壳结构进行重震联合模拟,建立了初始2.5维地球物理模型,并由该模型计算出正演理论空间重力异常曲线.同时,采用匹配滤波技术对实测空间重力异常的不同深度异常进行分离,并与计算空间重力异常曲线进行比较,在物性参数合理的范围内逐层进行模型修饰,使计算与实测空间重力异常曲线相吻合,建立了地壳结构初始深度模型.结果显示,南海北部地壳结构总的特点是:从陆架到陆坡,地壳厚度不断减薄,呈连续阶梯状变化,上地壳厚度较小,下地壳厚度较大;北部洋陆过渡带,莫霍面埋深急剧变浅;西北次海盆地壳厚度(莫霍面埋深)较薄;中沙海台,地壳厚度相对较大.  相似文献   
958.
ASAR斑点噪声模型验证及噪声滤除效果评价   总被引:3,自引:0,他引:3  
ASAR合成孔径雷达数据因影像中相干斑点噪声的存在,影响了地物信息定量的提取与应用效果。本文结合雷达信号传输理论,推导出适于ASAR多视图像的功率概率分布。并从理论推导和试验两方面证实了ASAR影像符合乘性噪声模型。利用乘性噪声模型的滤波算法,采用不同滤波器和不同大小窗口对ASAR影像的斑点噪声进行了滤除,并用平滑指数、边缘保持指数等因子对滤除结果进行评价,通过对比发现:7×7窗口的Enhanced Lee滤波的效果最好。  相似文献   
959.
运用小波滤波的的优越性,消除数据噪声,使数据更加的接近真实的数据和更具规律性,有利于我们对数据发展趋势的预测。对消噪后的数据,利用BP神经网络强大的学习能力建立预测网络。在建立网络时,输入样本为监测k时段序列k和第k-1时段变形量与再k-2时段变形量之差组成的二维向量,目标样本为小波滤波后的变形量。并与GM(1,1)。模型和回归模型进行了对比。  相似文献   
960.
在验证趋势面滤波是最小二乘支持向量机算法取特定参数解的基础上,利用 LS-SVM 所构造的海底趋势面对测深异常值进行剔除。 为了克服 LS-SVM 解非稀疏性的缺点,同时抑制偏差较大的训练样本对海底趋势面构造的影响,提出并实现了一种基于局部样本中心距离的训练样本优化方法。 为了检验该算法的有效性,选取实测的多波束测深数据进行验证,结果表明在训练样本优化的基础上,通过调整 LS-SVM 的参数可以得到更为合理的海底趋势面,测深异常值地剔除也更为有效。  相似文献   
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