基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法

针对现有车牌定位算法定位率不高和速度慢等问题,结合数学形态学,提出了一种基于车牌边缘检测与颜色信息的精确定位算法.首先对图像进行灰度化、平滑去噪及灰度拉伸等预处理,然后对图像进行垂直边缘检测和二值化处理;再采用线过滤算法滤去干扰边缘线信息,并利用车牌区域灰度变化次数多的特性定位出车牌上下边缘;对经过上下边缘定位后的车牌采用点密度过滤算法滤去零散点,接着采用数学形态学方法寻找连通域粗定位出车牌区域;最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌.实验结果表明,该算法能够实现车牌的快速精确定位.      

伪卫星空中基站的定位算法研究

伪卫星空中基站的精确定位是构建伪卫星区域定位系统的一个关键问题。分析了伪卫星空中基站的位置误差(相当于卫星的星历误差)对系统定位精度的影响,研究了利用逆用定位原理确定伪卫星空中基站位置的算法和几何精度因子问题,并用Monte-Carlo方法对定位精度进行了仿真,结果表明这种方法是可行的,具有较大的实用价值。     

基于空基伪卫星的双星定位系统增强方案

针对"北斗"双星定位系统不能实现无源定位和精度不能满足用户需求的问题,提出了空基伪卫星增强双星定位系统的方案并研究了其中的关键技术难点——星座布局、空基伪卫星自身定位及系统时间同步问题。研究结果表明,空基伪卫星不仅可以增强双星系统实现三维无源定位,而且具有覆盖范围大、星座布局好等特点,具有广阔的应用前景。     

基于盲源分离技术的航空发动机振动信号分析

基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪声分量.利用Fast ICA算法恢复高、低压转子源振动信号的波形.对实测数据的分析表明,该方法能够较好地恢复高、低压转子所激振动信号的频域结构信息,有利于提高故障定位的准确性.     

观测资料和卫星钟差对PPP参数收敛影响分析

在GPS 单点定位中, 参数解算的收敛时间和收敛稳定性是重要的研究内容之一, 影响收敛时间和收敛稳定性的因素很多, 本文主要就观测资料的不同采样间隔、卫星钟差资料的不同采样间隔、不同的定位精度要求对精密单点定位中参数收敛时间的影响进行了深入的分析探讨, 以中国上海GPS综合应用网中的12个测站资料为例, 分析了采样间隔、定位精度要求与收敛时间的关系, 并对不同采样间隔的收敛时间进行了统计分析, 得出一些初步结论.      

一种高稳定度太阳帆板驱动机构控制方法

为了提高低轨遥感平台卫星用太阳帆板驱动机构（SADM,solar array drive mechanism）的速率稳定度,降低太阳帆板转动对星体姿态稳定度的影响,在对SADM驱动原理分析和驱动性能测试的基础上,明确了步进电机定位力矩对速率稳定度的影响,并提出了定位力矩补偿方法．在SADM转速和转矩测量平台上,对定位力矩补偿的驱动控制效果进行了测试和对比分析,测试结果表明,采用定位力矩补偿控制方法可以将SADM的速率稳定度提高约一倍．     

基于超声波的移动机器人多目标探测定位方法

为了使移动机器人能够对离散的多个目标进行准确的探测定位,提出了一种新的超声波智能探测方法.采用3个收发一体的超声换能器阵列发送近似的平面声波波束,并建立空间坐标系.3个探头定时发送超声波脉冲,同时数字信号处理器采集并分析接收到的回波信号,在给定的算法下滤除杂波、识别提取回波首波、二次回波和三次回波等特征信号数据,在正确检测出各路波束的回波时间后,通过计算给出多个被测物体的准确定位.实验采用了杆件物体作为被测对象,对回波信号进行高速数据采集处理后计算出被测目标的坐标值,比较了计算物位与实测物位数据,结果验证了该方法的可行性与正确性.      

星载单频GPS数据的电离层延迟改正方法分析

利用C/A码单点定位对LEO(Low Earth Orbit)卫星上的电离层延迟改正方法——"电离层比例因子法"进行了分析研究.计算的CHAMP卫星的轨道结果表明:采用电子密度峰值高度(hmF2,F2 region maximum electron density height)平均值和瞬时值计算的电离层比例因子α变化范围分别为0.3~0.4和0.2~0.65之间,两者最大差异可达0.3,相比较而言,hmF2瞬时值的结果更加合理,并且相应的大地高H方向的系统偏差要降低0.05~0.3m左右;与双频无电离层组合的普通单点定位结果相比表明该方法能较好地消除电离层一阶项所引入的H方向上的系统偏差;该方法适用的LEO卫星轨道高度范围大致在200~ 600km之间,当轨道高度超过700km时,该方法并不适用.     

H.264中多模式运动估计算法优化

针对H.264标准的多模式运动估计算法编码模式复杂、计算量大的不足,通过对H.264参考模型JM10中运动估计算法的分析,提出了一种利用时间、空间相关性的模式选择算法和结合一维绝对差值和(SAD,Sum of Absolute Difference)的高效匹配准则,将串行全搜索的运动估计算法改进为并行部分搜索的运动估计算法,把一维SAD和二维SAD匹配准则结合使用,从模式选择和编码速度两个方面对原算法进行优化.实验结果表明:与参考模型JM10的运动估计算法相比,提出的优化算法在恢复质量(用峰值信噪比表征)平均下降0.03 dB、码速率增加不超过1.5%的前提下,编码速率提高20%~30%,表明了该算法在恢复质量略有下降的情况下明显提高了编码速度.      

基于Tophat变换和文字纹理的车牌定位算法

针对车牌自动识别系统的应用场景越来越广泛,提出一种新的基于Tophat滤波和文字纹理特征的车牌定位算法.首先,利用形态学Tophat滤波抑制背景、消除不均匀光照,然后对图像进行二值化操作和连通域分析;其次,扫描图像得到区域的垂直投影图(VPM, Vertical Projection Map),对VPM进行离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transformation),利用中低频描绘子重构VPM,重构后的VPM更为平滑,不受噪声影响,其波峰波谷数量、统计量更能描绘区域纹理的本质属性;最后,结合部分中低频描绘子和统计量组成描述区域纹理的模式向量,输入支持向量机归类.实验表明,算法适用于自然场景中的车牌定位问题,具有较强的适应性.