基于模式特征的图像压缩算法

从人眼视觉特征与空域模式特征的角度出发,提出了一种基于模式特征的图像压缩算法。经过对一组遥感图像的对比试验,可以看出本算法在对纹理信息丰富的遥感图像进行压缩时明显优于SPIHT算法。     

高动态GPS信号粗捕和精捕算法仿真实现

为了解决高动态下对GPS信号快速捕获的问题,提出了改进的部分匹配滤波(PMF)和快速傅里叶变换(FFT)相结合的粗捕方法,对其原理和结构进行了分析,并针对其引起的扇贝损失和捕获性能不高的问题,对传统PMF+FFT方法进行加窗处理;考虑到高动态下基于扩展卡尔曼跟踪的方法对捕获后参数的精度要求很高,因此在粗捕的基础上提出了基于线性调频Z变换(CZT)算法的精捕方法,并在GPS信号理论模型和模拟高动态轨迹的基础上,实现了高动态GPS数字中频信号的生成,为进一步加快捕获速度,对于冷启动时提出了一种组合码相关的卫星快速盲搜方法;最后通过MATLAB进行系统仿真实验,验证了所提出的高动态GPS信号粗捕和精捕算法能在加速度为100 g的高动态环境下有约10 Hz的捕获精度。     

RNSS/INS深耦合高动态导航接收机测试方法研究CSCD

卫星导航和惯性导航采用深耦合方式实现导航作为世界上最先进的导航形式,在国防中的应用越来越广泛,但其在高动态下的性能需要验证。当前针对深耦合高动态下导航接收机的测试研究较少,本文介绍了基于卫星信号模拟器的测试系统组成及测试用高动态场景,运用模拟测试原理,通过对导航接收机在高动态下定位速度和跟踪灵敏度的测试及其结果分析,验证了导航接收机的深耦合功能,对此类接收机的测试方法进行了初步探究。     

一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法

针对高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种融合马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理,实现道路的边缘增强,抑制相干斑噪声;进而利用基于条件迭代模式（Iterated Conditional Mode, ICM）的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割;再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;最后,基于道路的几何特征,使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警,从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取,均可以取得90%以上的正确道路提取率,表明本文算法具有较高的道路提取精度。     

泰国将发射首颗地球观测卫星

1概况□□近几十年来,泰国遥感数据的获取主要依赖本国地面站接收美国“陆地卫星”(Landsat)、加拿大“雷达卫星”(Radar-sat)、“印度遥感卫星”(IRS)等国外地球观测卫星数据。为了摆脱这一局面,拥有独立自主的遥感系统,2004年泰国地理信息与空间技术发展局(GISTDA)与法国阿斯     

基于小波变换和核独立分量分析的遥感图像变化检测

为了进一步提高基于独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)的遥感图像变化检测精确度,并解决ICA分离的图像分量排序不确定问题,提出了基于小波变换和核独立分量分析(KernelIndependentComponentAnalysis,KICA)的遥感图像变化检测方法。首先通过小波变换对遥感图像进行分解,得到由图像的高频分量和低频分量组成的分块向量,然后利用核函数将分块向量映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的向量,最后根据分离出的向量中高频分量的差异自动分辨出变化分量。文章给出了遥感图像变化检测方法及近年提出的基于主分量分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)、基于ICA、基于KICA三种变化检测方法的试验结果,并进行了分析和定量比较。试验结果表明,文中方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,具有更高的精确度,并实现了变化检测的智能化。     

基于Riccati方程解的高增益未知输入观测器设计

针对具有未知输入和测量噪声的一类Lipschitz非线性系统,研究了状态估计、噪声估计及未知输入重构问题.通过将输出噪声看作扩展状态,把原系统转化为描述系统.针对描述系统,首先基于Riccati方程的解,提出了一种高增益观测器设计方法,实现对系统状态的估计和测量噪声的重构;之后,设计二阶高增益滑模观测器精确估计输出的微分,并利用状态和输出微分的估计,提出了一种未知输入的重构方法.在一Riccati方程有解的前提下,所提出的未知输入和测量噪声的重构,均适用于强时变信号.最后,对一个实际模型仿真,验证所提出方法的有效性.      

空间遥感器用环路热管瞬态数值模拟与在轨验证

为满足空间遥感器环路热管（LHP）在轨应用需求,建立了高分九号卫星电荷耦合器件（CCD）用LHP瞬态数值模型。模型采用了节点-网络法和流动与传热关系式耦合的方法,考虑了蒸发器与储液器之间的传热传质过程。通过仿真与在轨数据的对比,发现LHP内部组件温度偏差为0.2~0.4℃,冷凝器测点温度偏差为0.5~2.0℃;预热器通过干度的变化调节了冷凝器外热流和热源工作模式的影响;热源的工作模式对蒸发器向储液器漏热、回路流阻及两相段长度均有影响。所提模型可用于不同轨道外热流及热源工作模式下,研究LHP内部各参数的变化规律,预测LHP系统的瞬态工作特性,并指导后续产品的设计与研发。      

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数。最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性。      

委内瑞拉遥感卫星-1项目及典型应用介绍

委内瑞拉当地时间2014年10月5日,在委内瑞拉总统尼古拉斯·马杜罗的见证下,中国航天科技集团公司所属中国长城工业集团有限公司总裁殷礼明与委内瑞拉高教与科技部部长马努埃尔·费尔南德斯,在委内瑞拉首都加拉加斯签署了《委内瑞拉遥感卫星-2项目合同》,这标志着将由中国空间技术研究院下属的航天东方红卫星有限公司承制的委内瑞拉遥感卫星-2将进入研制阶段。