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21.
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
22.
如何避免水体提取中阴影信息与水体信息的混淆,是利用遥感数据提取城市水体信息需要解决的一个问题。本文以高分一号WFV图像及Landsat8 OLI图像为数据源,利用阴影轮廓的位置与形状在不同太阳高度角及太阳方位角下的差异性,提出一种基于多时相阴影轮廓差分的城市水体提取方法(WMSD)。以广州市天河区为试验区进行水体信息提取,同时运用NDWI、MNDWI及SWI指数法分别提取水体信息,进行精度对比分析。结果显示,本文所提出的WMSD方法分类精度超过88%,较NDWI法、SWI法及MNDWI法的水体提取精度分别提高了8.50%、9.50%及4.67%。说明基于阴影轮廓位置与形状的差异提取水体信息的方法能够较好地解决阴影与水体提取信息混淆的问题,为利用遥感数据提取城市地区水体提供了一个可行的处理方法。 相似文献
23.
波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提,本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法,通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进,找出在图像中起主要作用且相关性低的波段,实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集,并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明,改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高,且选取的波段更具代表性,能够较好地提高后续分类精度。 相似文献
24.
针对基于像素的HMRF-FCM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和eCognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。 相似文献
25.
特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先,充分利用像素级和对象级特征的优势,建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间;然后,引入LightGBM(light gradient boosting machine)算法对大量特征进行选择研究;最后,采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别,利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明:联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好,平均的总体识别精度达到了88.50%,Kappa系数达到0.86,比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%;城市变化检测精度达到了87.50%。因此,本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。 相似文献
26.
27.
反演瑞雷波频散曲线能有效获取地层横波速度和厚度.但由于其高度的非线性、多参数、多极值等特点,传统的全局搜索方法易出现收敛速度慢、早熟收敛及搜索精度低的问题.鉴于此,本文提出并测试了基于萤火虫优化算法(FA)和带惯性权重的蝙蝠优化算法(WBA)的新的瑞雷波频散曲线反演策略.在瑞雷波频散曲线反演中,FA全局搜索能力强,但后期搜索精度低,而WBA局部搜索能力强,搜索精度高,但易出现早熟收敛.故本文将二者结合,提出了一种新的优化策略,称其为WFBA,即在反演前期使用FA,后期使用WBA,很好地解决了FA后期搜索精度低及WBA早熟收敛的问题.本文首先反演了三个典型理论模型的无噪声、含噪声的数据,验证了WFBA对瑞雷波数据反演的有效性与稳定性.然后将WFBA与WBA、FA单独反演以及不含惯性权重的FBA和粒子群优化算法(PSO)反演的结果进行了对比,说明了WFBA相对于WBA、FA、FBA和PSO具有更稳定、收敛速度更快、求解精度更高等优点.最后,反演了来自美国怀俄明地区的实测资料,检验了WFBA对瑞雷波数据反演的实用性.理论模型试算和实测资料分析表明,WFBA很适用于瑞雷波频散曲线的定量解释,具有很高的实用性价值. 相似文献
28.
本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。 相似文献
29.
30.