基于等高线图与小波变换的3D地形匹配算法研究

提出一种新的基于边缘的3D地形匹配算法。在算法中，一种结构紧凑的特征“等高线图”，用于表示参考高程图(DEM)及从实时数据恢复的高程图，这样3D地形匹配转化为基于等高线的匹配，即边缘(平面曲线)匹配问题。在边缘匹配过程中，首先用一种具有平移，旋转，尺度不变性的规范化小波描述子描述边缘。其次提出了一种基于小波系数域的快速边缘匹配算法，并分析了运算复杂性。由匹配成功的边缘对提取控制点的坐标。讨论了图像变换模型及基于最小均方根误差准则的图像变换参数估计方法。用真实地形实验表明该算法匹配精度高，计算速度快。最显著的特点是该算法抗噪声能力强。     

B—样条小波的构造

本文利用B—样条的函数和多尺度分析构造出了一类新的样条小波。首先，这种构造方法是非常简单而又易于操作的；其次，构造出的这些小波集许多优良性质于一身，如短文集，高阶的消失矩，对称性和反对称性、半正交性及正则性等。     

分形粗糙表面掠入射时的全极化指数计算

为分析经典解析法不能有效求解掠入射时粗糙表面的散射特性,用高阶微扰法计算了二维分形导体表面的后向散射系数。计算值与测量值的比较证明了高阶微扰法的有效性。对不同粗糙度下掠入射时全极化指数的研究,获得了不同入射条件下极化指数与掠入射角余切函数曲线的拟合和有效表达式,修正了前人的结论,并发现用高阶解析法可区分粗糙表面的类型。     

调和微分求积法权系数矩阵的一种显式计算式

简要介绍了调和微分求积法，导出了求一阶导数权系数矩阵的显式计算公式。利用该公式和其中反心对称的性能，可进一步提高计算效率。由于均匀网点有时不能给出可靠的解，本文导出了几种能出可靠结果的不等距网点公式，其中一种公式虽然用不同的方法导出，但结果与Ｇａｕｓｓ－Ｌｏｂａｔｔｏ方法等价，本文还证明了调和微分求积法权系数矩阵具有中心对称或中心反对称的性质（取决于导数的阶数），利用这些性质可以进一步减少计算工程     

基于静态小波分解的机加工表面图象滤波

由于在机械加工过程中机械振动和噪声回波的相干性，机加工表面图象上会存在白噪声，为了削弱这些噪声的影响，提出了一种基于静态小波分解的自适应阈值滤波方法，该方法首先将机加工图象分解至静态小波域。然后在静态小波域中将噪声的小波系数收缩至零，将此算法应用于机加工图象噪声滤波，并与基于Mallat分解的滤波算法和另外三种典型图象滤波算法进行比较，结果表明，该方法不仅可以有效的去除噪声，而且还可以保持图象的精密纹理结构。     

光学镜面磁流变抛光误差的频谱特征与分布特性研究

通过分析磁流变抛光误差的频谱特征,发现严重影响成像质量的敏感频率成分误差,采用二维连续小波变换算法确定出敏感频率误差的具体分布区域,分析其演变特征及其与工艺参数之间的关系,为修正加工提供指导,以实现精确控制不同频率成分、不同分布区域光学加工误差和改善成像质量的目的.     

用确定性涡方法模拟二维钝体绕流

以离散涡方法为基础,采用粒子强度交换法模拟涡量扩散方程,对粒子场分布产生扭曲变形时采用粒子强度重分配,数值模拟了突然起动圆柱、风攻角为的方形截面和大海带东桥的流场,计算结果与解析解及其他数值方法计算的结果均吻合的很好,数值结果显示确定性涡方法的高精度的特性使其在模拟钝体扰流问题方面具有很大的优势.     

光纤陀螺中分形噪声的参数估计和去除

光纤陀螺零漂信号中主要存在分形噪声和高斯白噪声,采用传统的时间序列分析法很难去除这类混合噪声.基于小波分析,提出一种分步估计加性白噪声强度和分形随机过程参数的新方法.先通过拟合自相关函数,估计出白噪声的强度;再在小波变换域估计分形噪声参数,并选取适当软阈值对测量值滤波.实验结果表明该估计和降噪方法有效地去除了光纤陀螺中的混合噪声,且不需要噪声的先验知识,具有很好的适应性.      

基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道方法

由于卫星轨道观测数据中含有非线性影响因素,必然会降低定轨精度。在半参数 回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性影响因素, 提出了基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道的方法,以提高定轨精度;然后,在理论 上证明了在测量数据存在非线性影响因素的情形下,基于半参数回归模型的批处理确定卫星 轨道方法的定轨精度高于经典的批处理定轨精度;最后,对中低轨卫星应用批处理定轨进行 了仿真。结果表明：基于半参数回归模型的批处理确定卫星轨道方法分离出观测数据中的 白噪声和非线性影响因素,从而可以在观测数据中消除非线性影响因素,提高定轨的精度。     

基于小波分析的目标轨道机动自主检测方法

空间目标的轨道机动是与相对距离变化率的突变联系在一起的.测量值是通过星载激光雷达得到的目标的相对距离,特征量是采用微分平滑处理获得的相对距离变化率.由于测量噪声的影响,机动引起的特征量突变被淹没在噪声中.利用小波分析的多尺度分解,就能够把淹没在噪声中的特征量变化揭示出来.为了满足星上自主运算的要求,提出的机动检测方法就是基于对小波分解后信号的处理,通过对相关系数阈值的比较来检测特征量的突变.仿真结果验证了该检测方法的可行性和有效性.