多星座组合导航自适应信息融合滤波算法

针对多星座卫星组合导航,提出了一种双重自适应联合卡尔曼滤波算法,采用描述机动载体运动的"当前"统计模型,首先建立一种基于载体加速度方差自适应的动态定位卡尔曼滤波模型,并分别对GPS,GLONASS和GALILEO系统设计相应的自适应子滤波器,然后采用有重置的联合自适应滤波器对各个子滤波器进行数据融合处理,各子滤波器的信息分配系数根据各卫星导航系统输出的几何精度因子(GDOP)进行自适应调节.通过对GPS/GLONASS/GALILEO多星座组合导航系统的仿真,分析对比了加权平均滤波、常规联合滤波和本文提出的双重自适应滤波.结果表明:该双重自适应算法有效提高了组合导航系统的精度和可靠性,能更好地适应于量测噪声不断变化的卫星组合导航系统.     

改进粒子滤波的弱目标跟踪与检测

基于粒子滤波的检测前跟踪技术（TBD\|PF）是低信噪比环境下目标检测与跟踪的有效方法。针对传统的TBD\|PF算法经重采样后容易导致粒子耗尽,从而跟丢目标的缺点。本文提出采用对权重较低的部分“存活”粒子用“新生”粒子将其替换,且对重采样后的粒子实施马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）移动步骤的粒子更新策略,在增加粒子多样性的同时保证了粒子的有效性。仿真实验分析了粒子数大小,预设门限的选取对检测性能的影响。实验结果表明,所提算法的检测与跟踪性能要优于传统的粒子滤波算法。
     

基于无监督学习的多模态可变形配准

针对医学图像配准问题,传统方法提出通过解决优化问题进行配准,但计算成本高、运行时间长。深度学习方法提出使用网络学习配准参数,从而进行配准并在单模态图像上取得高效性能。但在多模态图像配准时,不同模态图像的强度分布未知且复杂,大多已有方法严重依赖标签数据,现有方法不能完全解决此问题。提出一种基于无监督学习的深度多模态可变形图像配准框架。该框架由基于损失映射量的特征学习和基于最大后验概率的变形场学习组成,借助空间转换函数和可微分的互信息损失函数实现无监督训练。在MRI T1、MRI T2以及CT的3D多模态图像配准任务上,将所提方法与现有先进的多模态配准方法进行比较。此外,还在最新的COVID-19的CT数据上展示了所提方法的配准性能。大量结果表明:所提方法与其他方法相比,在配准精度上具有竞争优势,并且大大减少了计算时间。      

黎朗“图像的边界”摄影展成都开幕

8月23日，著名摄影家黎朗“图像的边界”摄影展在成都千高原艺术空间举行开幕酒会。据悉，此次展览将从8月23日持续到10月6日，展览开放时间为周二至周日，每天的10：00-19：00。具体地点为成都芳沁街87号千高原艺术空间。     

GPS数据在图像传输中的应用

以目标侦察系统为背景,介绍了GPS数据在模拟图像传输中的实际应用,包括GPS数据的提取方法和GPS数据与图像的叠加方法。在GPS数据的提取部分,介绍了GPS定位数据的结构和GPS定位数据的提取办法;在GPS数据与图像的叠加部分,主要对其组成功能及软件控制中的关键步骤与细节进行描述。     

高分辨力三维雷达成像

本文讨论了用机载ＳＡＲ干涉仪一次通过进行探测产生三维图像的大批量。给出定义方程，同时分析了在已知系统参数时目标高度估值对误差的敏感性。     

N通道滤波器的原理分析及其在微弱信号检测技术中的应用

微弱信号检测技术是现代测试仪表技术的一个重要部分,而滤波又是其核心,在很大程度上它决定着测试仪表的性能。因此,对先进的滤波力法进行探索和研究已显得越来越重要。本文所要论述的是一种新颖而又先进的、性能良好的滤波方法——N通道滤波。对从信噪比极小的噪声背景中提取有用的周期信号,该滤波方法有其独特的优点。     

利用卫星探测森林虫害

本文简述森林病虫害造成的巨大损失及森林病虫害探测技术的发展过程,重点报道1989年春有过半林地遭受松毛虫害的国营孤山林场试区的情况,通过对该场卫星图像TM磁带数据的数值分析经排除干扰信息及图像应用处理,最后输出计算机识别、区分出的重害、轻害、无害和非林地四类分布图,其结果比常规地面调查资料反映的虫害状况更详细、更全面,完全能达到生产实用要求。     

凌华科技推出高性能四核PICMG1.0工业用单板计算机

凌华科技推出符合PICMG~1.0规范的最新工业用单板计算机NuPRO-935A,搭载英特尔最新Q35与ICH9芯片组,前端总线传输速度1333MHz。同时适用英特尔Core~(TM)2Duo双核或Core~(TM)2Quad四核处理器,可支持45nm制作工艺处理器。NuPRO-935A具备高速运算能力与优质图像处理能力,适合于工厂自动化、计算机电信整合(CTI)等领域。