路网匹配定位方法研究

针对车载惯性导航设备由于其惯性器件随时间漂移产生误差导致系统定位精度逐渐变差的问题,提出了一种路网匹配定位方法以提高车载导航系统的综合定位精度,该方法基于视觉测量原理通过双目摄像装置采集道路周边环境特征进行匹配定位,介绍了匹配定位的基本原理和系统实现所需的关键技术,通过实际跑车测试,验证了该方法的合理性和可行性。     

结合轮廓及骨架序列编码的二维形状识别

二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域。其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别。不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法。该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点。最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较。实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5%。      

粒子像斑三维定位的透视成像原理和方法

在三维粒子成像测速 (PIV)方面 ,可运用体积光照明同时从不同光轴用多个照相机获得PIV图像 ,如何根据这些不同光轴获得的PIV图像确定出粒子物点的空间位置是实现三维粒子成像测速的前提。基于此 ,提出了根据多幅不同光轴的PIV图像的粒子像斑实现粒子物点三维定位的透视成像定位原理和方法。精确确定透视平面与透视中心在空间的位置是实现粒子物点三维定位的关键 ,直接测定透视中心 (照相机的光学中心 )和透视平面在空间的精确位置用常规的测量手段和方法难以奏效 ,因而针对透视图像成像特征及规律进行了较为深入地研究探讨 ,这对于寻求精确计测透视中心和透视平面空间位置的方法有着重要意义。作为实例 ,还给出了两光轴夹角为 90°情况下实现粒子物点三维定位的一系列具体方法和有关算法及定量关系。     

基于图像对的体视显示算法研究与实现

依据摄像机拍摄的左右两幅图像,按照提出的算法进行图像的矫正、重采样和图像对间的密集匹配,最后通过图像插补输出符合双眼特性的体视图像,试验证明插补后体视图像效果较好.     

基于开源GIS数据的广域小重叠卫星影像定位模型精化

设计了一种适用于大区域、小重叠卫星影像有理多项式模型(RPC)定位精度优化的技术流程,基于开源数字正射影像(DOM)、数字高程模型(DEM)数据和RPC几何模型约束,通过优化尺度不变特征变换(SIFT)特征提取与匹配算法,实现了无像幅约束的控制点和连接点的快速稳健匹配,应用DEM支持下的RPC模型二维区域网方法实现了多景影像RPC模型精度的联合精化。GF-1卫星WFV影像的实验结果表明:在DEM支持下经过区域网平差后,RPC模型的定位精度可达到像素级水平。     

基于双边函数全局运动模型的海冰漂移监测方法

针对海冰漂移运动高精度监测需求,文章采用双边函数全局运动模型(BFGMM)方法,应用哨兵1号(Sentinel-1)雷达影像,对北极区域波弗特海域海冰漂移运动进行了分析。双边函数全局运动模型采用分段光滑函数进行全局性约束,通过模型拟合、函数平滑约束、匹配集扩展等过程,以最小化全局代价函数进行计算,从而实现海冰漂移图像的精确配准。试验结果表明:针对海冰漂移雷达影像特征点匹配精度在98%以上,同时能够实现大量的特征点的准确配准,算法精度较尺度不变特征变换(SIFT)方法显著提高。最后进行了波弗特海域局部区域海冰漂移运动监测,并分析了漂移速度矢量场的空间分布。     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

在PN码捕获中门限判决对TMA性能影响的分析

文章比较了在单径加性高斯白噪声(AWGN)无衰落信道环境下,利用匹配滤波器(MF)捕获方法,对不同的门限比较判决准则对系统平均捕获时间(TMA)性能的影响进行了分析;同时给出了不同门限值时系统的平均捕获时间的仿真结果,并对结果进行讨论,得出各种门限设置准则的应用环境,为捕获系统的设计与实现提供参考.     

非线性自适应神经网络控制器设计

在系统存在非匹配不确定性和输入未建模动态的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性自适应控制系统的设计方法.应用RBF神经网络辨识系统中存在的不确定性,利用反演控制技术,设计了非线性自适应控制器,成功地处理了非匹配不确定性.同时动态非线性阻尼项的引入使得系统对未建模动态具有很强的鲁棒性,并应用Lyapunov稳定性理论,证明了系统跟踪误差、RBF神经网络参数误差全局渐近收敛于原点的一个邻域.最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果,显示了该设计方法的有效性.     

一种改进的三角形星图识别方法

首先提出在直角坐标系下将天球球面均匀地分成486个分区的方法——"内接正方体法",实现导航星的快速检索。然后按照星对角距的大小升序排列,直接存储星对角距,并通过设置星对角距状态标识,完成星对角距的快速匹配搜索。最后,引入验证识别环节有效地解决观测三角形与匹配的导航三角形产生的冗余问题。仿真实验表明,改进的三角形星图识别方法对星点位置噪声和星等(亮度)噪声均具有较强的抗干扰能力,且在识别时间和存储空间的需求方面均比传统的三角形算法也具有较大的优势。