捷联式海洋重力数据的小波阈值滤波     

韦建成  肖云  王利  孟宁  邹嘉盛 《大地测量与地球动力学》2019,39(11):1132-1136

基于捷联式海洋重力测量数据，对比不同小波、阈值及施加方式对滤波效果的影响。结果表明，db6、db7、db8、db9、db10、sym6、sym7、sym8、sym9、sym10、coif3、coif4和coif5小波较适用于海洋重力测量，小波分解层次可取至8层或9层，采用史坦无偏风险阈值滤波效果较好；小波分解至第8、9层时，阈值滤波结果与截止频率为0.005 Hz和0.003 3 Hz的Butterworth低通滤波器的滤波结果吻合较好，但小波阈值滤波结果更加平滑，两者差值的RMSE在0.25 mGal以内，且小波阈值滤波更容易分解出噪声成分，可以更有效地消除重力畸变。  相似文献   

PDR算法对地磁室内定位精度的提升研究     

黄鹤  张新宇  仇凯悦 《测绘通报》2019,(12):18-21

利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位，而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施，因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题，本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法，并开发了地磁室内导航系统，以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型，建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内，产生的平均定位误差为1.13 m，最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%；与单一地磁指纹匹配算法相比，定位精度提高了57%。试验证明，本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。  相似文献   

顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法     

沈宇臻  官云兰  杨禄  刘承承  严小芳 《测绘通报》2019,(6):24-28

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息，导致分类效果不太理想。本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法。首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取；然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征；最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类。结果表明，本文方法能有效地提高分类精度，而且具有较强的稳健性。  相似文献   

融合GNSS和加速度计监测数据的超高建筑动态特性分析     

王亚荣  黄声享  匡翠林 《测绘通报》2019,(8):14-19

GNSS和加速度计是目前动态监测超高建筑环境载荷变形的主要手段。GNSS具有无需通视、可直接获取三维位移等优点，但受精度和采样率的限制，其对微变形及高频振动信息不敏感；而加速度计具有高精度和高采样率等优点，但无法监测超高建筑低频的似静态变形。为充分发挥这两种传感器的各自优势，提出利用多速率Kalman滤波和RTS平滑方法对超高建筑GNSS和加速度计监测数据进行融合处理。试验结果表明，与单一的GNSS监测技术相比，该方法有利于削弱GNSS高频噪声的影响，提高位移数据的采样率，可有效识别超高建筑的低频和高频振动频率，提高对微变形振动的监测能力；与单一的加速度计监测技术相比，该方法可以准确监测超高建筑的低频变形信息，具有良好的工程应用价值。  相似文献   

顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法     

张园  谭兴龙  赵长胜  李晓明 《测绘通报》2019,(8):30-33

传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布，在UWB室内定位中，由于载体本身的机制等干扰，观测噪声不仅仅是白噪声，也存在有色噪声的情况，而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度，同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时，拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪；观测噪声为有色噪声时，自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。  相似文献   

CNS+GNSS+INS船载高精度实时定位定姿算法改进研究   总被引：2，自引：1，他引：1  

程风  李海霞  常乐  王力  牛小骥 《测绘通报》2019,(5):30-34

天文导航（CNS）、卫星导航（GNSS）和惯性导航（INS）3种系统组合可提供高精度的定位定姿结果。实际工程中因INS长时间误差累积，以及系统硬件传输存在不可忽略的时间延迟，导致INS提供给CNS的预报粗姿态误差较大，恶劣海况下难以保障快速搜星，造成天文导航可靠性下降、姿态测量精度较低的问题。为此，本文提出了一种CNS+GNSS+INS高精度信息融合实时定位定姿框架，引入了等角速度外推措施，有效地解决了惯导信息延迟问题。通过高精度转台模拟恶劣海况下载体大角速度摇摆，验证了本文提出的改进算法的有效性。试验结果表明，该算法架构简单，性能可靠，显著提高了恶劣环境下星敏感器的快速、准确搜星能力，保障了三组合姿态测量的精度和可用性。  相似文献   

基于时间序列叶面积指数稀疏表示的作物种植区域提取   总被引：3，自引：0，他引：3  

王鹏新  荀兰  李俐  王蕾  孔庆玲 《遥感学报》2019,23(5):959-970

以华北平原黄河以北地区为研究区域,以时间序列叶面积指数LAI(Leaf Area Index)傅里叶变换的谐波特征作为不同作物识别的数据源,利用稀疏表示的分类方法识别2007年—2016年冬小麦、春玉米、夏玉米等主要农作物种植区域。首先利用上包络线Savitzky-Golay滤波分别对2007年—2016年的时间序列MODIS LAI曲线进行重构,进而对重构的年时间序列LAI进行傅里叶变换,以0—5级谐波振幅、1—5级谐波相位作为作物识别的依据,基于各类地物的训练样本,通过在线字典学习算法构建稀疏表示方法的判别字典,对每个待测样本利用正交匹配追踪算法求解稀疏系数,从而计算对应于各类地物的重构误差,根据最小重构误差判定待测样本的作物类型,并对作物识别结果的位置精度进行验证。结果表明,2007年—2016年作物识别的总体精度为77.97%,Kappa系数为0.74,表明本文提出的方法可以用于研究区域主要作物种植区域的提取。  相似文献   

Indoor localization for pedestrians with real-time capability using multi-sensor smartphones     

Catia Real Ehrlich 《地球空间信息科学学报》2019,22(2):73-88

ABSTRACT

The localization of persons or objects usually refers to a position determined in a spatial reference system. Outdoors, this is usually accomplished with Global Navigation Satellite Systems (GNSS). However, the automatic positioning of people in GNSS-free environments, especially inside of buildings (indoors) poses a huge challenge. Indoors, satellite signals are attenuated, shielded or reflected by building components (e.g. walls or ceilings). For selected applications, the automatic indoor positioning is possible based on different technologies (e.g. WiFi, RFID, or UWB). However, a standard solution is still not available. Many indoor positioning systems are only suitable for specific applications or are deployed under certain conditions, e.g. additional infrastructures or sensor technologies. Smartphones, as popular cost-effective multi-sensor systems, is a promising indoor localization platform for the mass-market and is increasingly coming into focus. Today’s devices are equipped with a variety of sensors that can be used for indoor positioning. In this contribution, an approach to smartphone-based pedestrian indoor localization is presented. The novelty of this approach refers to a holistic, real-time pedestrian localization inside of buildings based on multi-sensor smartphones and easy-to-install local positioning systems. For this purpose, the barometric altitude is estimated in order to derive the floor on which the user is located. The 2D position is determined subsequently using the principle of pedestrian dead reckoning based on user's movements extracted from the smartphone sensors. In order to minimize the strong error accumulation in the localization caused by various sensor errors, additional information is integrated into the position estimation. The building model is used to identify permissible (e.g. rooms, passageways) and impermissible (e.g. walls) building areas for the pedestrian. Several technologies contributing to higher precision and robustness are also included. For the fusion of different linear and non-linear data, an advanced algorithm based on the Sequential Monte Carlo method is presented.  相似文献   

Combining two filter paper‐based analytical methods to monitor temporal variations in the geochemical properties of fluvial suspended particulate matter          下载免费PDF全文

R. J. Cooper  B. G. Rawlins  B. Lézé  T. Krueger  K. M. Hiscock 《水文研究》2014,28(13):4042-4056

Many of the commonly used analytical techniques for assessing the properties of fluvial suspended particulate matter (SPM) are neither cost effective nor time efficient, making them prohibitive to long‐term high‐resolution monitoring. We present an in‐depth methodology utilizing two types of spectroscopy which, when combined with automatic water samplers, can generate accurate, high‐temporal resolution SPM geochemistry data, inexpensively and semi‐destructively, directly from sediment covered filter papers. A combined X‐ray fluorescence spectroscopy and diffuse reflectance infrared Fourier transform spectroscopy approach is developed to estimate concentrations for a range of elements (Al, Ca, Ce, Fe, K, Mg, Mn, Na, P, Si, Ti) and compounds (organic carbon, Al_dithionate, Al_oxalate, Fe_dithionate, and Fe_oxalate) within SPM trapped on quartz fibre filters at masses as low as 3 mg. Calibration models with small prediction errors are derived, along with mass correction factor models to account for variations in retained SPM mass. Spectral pre‐processing methods are shown to enhance the reproducibility of results for some compounds, and the importance of filter paper selection and homogeneous sample preparation in minimizing spectral interference is emphasized. The geochemical signal from sediment covered filter papers is demonstrated to be time stable enabling samples to be stored for several weeks prior to analysis. Example results obtained during a heavy precipitation event in October 2012 demonstrate the methodology presented here has considerable potential to be utilized for high‐resolution monitoring of SPM geochemistry under a range of in‐stream hydrological conditions. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   

航空重力弱信号提取的卡尔曼滤波方法研究     

王冠鑫  罗锋  周锡华  闫方 《物探与化探》2021,(1):76-83

航空重力测量以飞机为载体对重力场数据进行采集。由于气流、飞行状态及机体自身振动等因素的影响,航空重力测量原始数据含有大量的噪声,信噪比高达上万级分之一,因此从原始测量数据中获取弱小重力信号成为航空重力测量系统发展的一个技术难题。本文针对航空重力测量系统将通用卡尔曼滤波公式进行了适应性调整,建立了航空重力异常的数学模型,针对系统测量原理提出了卡尔曼滤波状态方程,解决了重力信号与差分GNSS信号匹配、航空重力弱小信号提取的难题。经过实测的航空重力测量数据验证,提出的航空重力数据解算方法能够高精度地解算出航空重力异常,且优于FIR低通滤波器(目前工程上采用)的解算结果,推进了航空重力弱信号提取技术的发展。  相似文献