基于移动相关的最小二乘地图匹配新算法

为了提高军用车辆导航数字地图匹配的精度,针对通常匹配方法易出现误匹配和无法消除沿道路方向纵向误差的问题,提出了一种基于移动相关的最小二乘地图匹配新方法。该方法充分利用路网和历史轨迹信息,以多分辨率移动相关性进行匹配路段的搜索和定位,以最小二乘法进行SINS轨迹到待配路段的曲线整体投影,并通过视觉和数学的方法消除车辆偏离道路中心线的偏差影响。跑车实验表明,匹配后定位圆误差极限在1 m以内。该算法简单有效,且能满足高精度的要求,可以为组合导航提供良好辅助信息。     

一种考虑旋转位移分量的数字图像相关法及其精度分析

提出了一种新的考虑旋转位移分量的数字图像相关法[CD2]旋转相关匹配法,其特点是先对图像子区进行预旋转,再进行相关匹配、相关系数、整像素和亚像素位移的计算。在物体产生旋转位移分量时,该方法可有效提高变形前后图像子区间的相关系数和位移计算精度。通过斜拉伸、剪切和悬臂梁弯曲实验,对旋转相关匹配法和直接相关匹配法进行了对比研究,并用灰度梯度法计算旋转后新图像子区和变形后图像子区间的亚像素位移。结果表明,在旋转位移分量小于10°的情况下,相比于直接相关匹配法,旋转相关匹配法可以得到更高的相关系数;在用灰度梯度法计算亚像素位移条件下,位移精度与试件位移不产生旋转时的直接相关匹配相当。     

随机并行梯度下降图像匹配方法

基于灰度的图像匹配方法具有匹配精度高等优点, 但在实时性方面还存在不足。本文提出一种基于随机并行梯度下降优化算法的快速图像匹配方法,该方法同时对匹配图像间所有的变形参数施加相互统计独立的随机扰动, 然后计算扰动前后待匹配图像间性能评价函数的改变量, 并用这一改变量对变形参数进行更新, 进行迭代运算, 最终实现快速的最优变形参数估计及图像匹配。将SPGD匹配方法用于对仿真和真实的图像序列中的目标进行跟踪,均证明了该匹配方法能进行正常匹配, 匹配精度和最小二乘方法相当, 但速度要较最小二乘匹配方法快。     

提高北斗BOC信号捕获精度的伪码相位估计法

针对北斗二号将要采用的BOC信号粗捕获精度不足的问题,提出一种改进的伪码相位估计法。首先根据北斗将要采用的MBOC(6,1,1/11)调制方式,利用ASPeCT方法大幅削弱BOC信号旁瓣的影响;其次,利用频域FFT码相位循环相关法进行MBOC信号的粗捕获;最后,采用最小二乘拟合和三次样条插值的伪码相位估计法提高捕获精度。仿真结果表明,使用ASPeCT方法削弱旁瓣的影响后,最小二乘拟合和三次样条插值都能够使捕获误差均值减少到粗捕获误差的约1/10,三次样条插值误差均值最小,最小二乘拟合稳定性较好,具有更小的方差,适合干扰较大的场合。     

基于椭球曲面拟合的三维磁罗盘误差补偿算法

针对现有三维磁罗盘误差补偿速度慢、需专用转台、野外使用不便的问题,提出了一种建立总磁场的不等边椭球曲面数学模型进行误差补偿的方法.首先根据Poisson方程描述的总磁场测量模型,得出一般椭球曲面模型,然后,采用牛顿迭代法对椭球曲面方程线性化,分别使用最小二乘法和总体最小二乘法计算线性化方程,推导椭球曲面拟合的数学公式,计算椭球曲面参数,最后,利用最小二乘法提出并推导参数初值的计算公式,给出了选取数据点的方法.实验结果表明,仅手持磁罗盘在各象限旋转即可实现误差补偿,航向测量精度可达0.8°,补偿精度与传统的转台补偿基本相同,而补偿方式更为灵活,适用于无转台设备的野外环境测量使用.     

基于互相关的DPIV图像诊断方法研究

数字粒子图像测速技术（ Ｄ Ｐ Ｉ Ｖ— Ｄｉｇｔａｌ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｉｍ ａｇｉｎｇ Ｖｅｌｏｃｉｍ ｅｔｒｙ）已在国内外得到广泛的重视和应用,但目前能否推广应用的关键在于能否发展一种快速的诊断方法,本文介绍一种基于互相关算法的快速诊断方法的原理,编程并应用于水箱中的水受到低速射流的影响而产生卷吸的实验。     

数字体图像相关方法中基于迭代最小二乘法的物体内部变形测量

本文提出一种基于迭代最小二乘法的亚体素位移测量算法.该算法模型结合了符合实际情况的线性灰度变化模型和线性位移映射函数,采用仅需变形后体图像一阶灰度梯度的迭代最小二乘法计算亚体素位移和位移梯度.由于该算法采用的模型符合实际情况,因而具有更高的位移测量精度和更广泛的适用性.此外,由于仅需变形后体图像的一阶灰度梯度,无需计算...     

基于非线性光流方程的高阶时域DIC算法

针对极端测试环境中采集的低质量测试图像,提出一种解析高精度变形场的高阶时域DIC(Digital Image Correlation)算法.采用模拟散斑方法建立了含高斯白噪声的亚像素级位移图像,通过最小二乘迭代法求解高阶时域DIC算法的位移量,分析了算法的测试精度.研究结果表明,非线性光流方程能够描述变形前后像素点灰度...     

两种多天线GNSS定姿方法的精度分析

基于高精度多天线GNSS基线分量及精度估计结果,实现了两种常用的多天线定姿方法:直接姿态法和最小二乘姿态法。利用一套车载三天线GNSS实测数据和高精度惯性导航系统(陀螺漂移0.005(°)/h,加速度计零偏优于10~(-3)g)输出的姿态结果,深入分析了两种定姿方法的内、外符合精度。实验结果表明:两种定姿所解算的航向角、俯仰角和横滚角的精度分别为:直接法的内符合精度约为0.3°~0.5°、0.3°~1.0°、0.5°~1.0°,最小二乘法约为0.1°、0.2°~0.5°、0.5°~2.0°,即最小二乘法对航向角估计有明显改善,对俯仰角和横滚角改善不明显;两种方法的姿态外符合精度(消除航向系统偏差)基本一致,约为0.08°、0.15°、0.42°,但是最小二乘法得到的航向角系统偏差更小。     

基于拟合求解数字图像相关亚像素位移算法

数字图像相关方法是一种非接触式的变形场测量方法。虽然目前该算法能取得较高的计算精度,但是通常存在计算量较大、计算时间较长的问题。为了提高算法的计算效率,本文提出了一种基于移动最小二乘算法拟合整像素位移求解亚像素位移的数字图像相关方法。因为采用移动最小二乘算法有效利用了局部特征,所以可以采用相对简单的多项式拟合求解复杂的周期型余弦变形,同时计算结果具有较高的精度。计算结果的平均误差为0.0238pixel,标准误差为0.0791pixel,与常用的空间相关亚像素位移计算结果精度相当。实验结果验证了本文算法的正确性和有效性。通过与等计算精度的NR算法对比分析,结果表明本文算法在亚像素位移计算阶段具有更高的计算效率。计算效率至少提升了58.1倍,最多提升了437.8倍。