小波神经网络用于CCD视频序列图像去噪

CCD摄像机获取目标影像时不可避免地受到噪声影响,因此噪声去除是CCD图像处理的一项重要研究课题。本文将小波神经网络引入CCD图像去噪领域中,提出一种基于小波神经网络的图像去噪方法。实验结果表明,该方法在去除噪声上优于传统的均值滤波等方法,在有效去除噪声的同时,又能很好地保护图像的细节信息,具有很好的保真度。     

对流层和电离层延迟残差对GPS飞行器定位精度影响

GPS(全球定位系统)飞行器定位中,飞行器起飞后,基准站与移动站的距离和高程差逐渐增大,对流层、电离层延迟残差对定位精度的影响也将越来越大。利用在短基线条件下,用Kalman滤波和LAMBDA(最小二乘模糊度降相关平差法)算法固定整周模糊度,并在随后保持固定。在此基础上研究对流层、电离层延迟残差参数估计对定位精度的影响。算例结果表明,短基线条件时,电离层延迟残差估计将使定位精度变差,高程定位误差小于10cm;中长基线时,电离层延迟残差估计将改善载波相位残差,从而改善定位精度,取得与消电离层组合定位一致的定位精度。而在视场内缺少低仰角卫星时,对流层延迟残差参数估计将使定位精度变差。