基于总体最小二乘法的二维坐标转换方法

介绍总体最小二乘法进行二维坐标转换的原理和方法。通过具体工程案例,研究利用总体最小二乘法进行坐标转换,结果表明:与普通最小二乘法相比较,总体最小二乘方法能够提高坐标成果转换精度,但如果应用不当,则不如普通最小二乘法的转换结果。     

一调数据向二调数据坐标转换的方法分析

土地一调数据与二调数据存在着坐标差异,为了充分利用、分析一调数据与二调数据,需将一调数据坐标由北京54坐标系统转换为西安80坐标系统。分析了常用坐标转换方法的特点和不足,研究了仿射变换进行坐标转换的步骤。利用Microsoft Visual Studio 进行编程,计算出坐标转换之间的4个未知参数。通过选择4个公共点进行坐标转换,验证了求取转换参数的方法是有效的。     

基于非线性最小二乘算法的点云坐标转换研究

三维激光扫描作为测绘领域的一项高新技术,具有高效率、高精度等优点,但其获取的数据是相对于系统内部坐标系存在的．通过试验,获取某一高边坡的多站扫描数据,同时使用无协作目标全站仪测量站点和标靶的空间坐标,在MATLAB中编程,实现非线性最小二乘算法,完成了扫描坐标向空间坐标的大欧拉角转换．根据转换后两种坐标的较差,近似求取转换的点位误差．可见,该方法对坐标转换具有一定的适用性．点云数据标靶中心的精确提取和全站仪对标靶中心的精确测量是完成坐标精确转换的关键．     

基于序贯最小二乘的雷达网误差配准方法

为实时估计雷达网系统偏差，针对广义最小二乘配准方法不能实时估计传感器偏差的问题，提出了基于序贯最小二乘的雷达网误差估计方法，该方法在广义最小二乘配准模型基础上，采用序贯最小二乘方法来估计系统偏差，不必存储过去的测量数据，能够实时估计系统偏差．仿真表明该方法的有效性．     

二维多传感器误差配准算法分析

针对二维多传感器误差配准问题,研究目前已有的典型的系统误差估计算法,包括实时质量控制法、最小二乘法、广义最小二乘法、基于Kalman滤波的实时误差配准算法和精确极大似然法等.首先分析比较这几种算法的模型和原理,然后建立一个合理的仿真环境对各种算法中的系统误差估计性能进行仿真比较,最后分析各个算法的性能及其优缺点,为实际应用中根据不同环境选择不同算法提供一种可靠的参考依据.     

基于坐标转换和循环投影的圆形印鉴配准方法

为解决印鉴配准算法计算量大、精度低的问题,针对圆形印鉴提出了一种基于坐标转换和循环投影的配准方法,将圆形印鉴的旋转配准转化为投影曲线的平移配准。首先通过对圆形印鉴图像从极坐标系到直角坐标系的转化,把圆形印鉴图像转化成矩形图像;然后对矩形化的印鉴图像进行投影处理,通过投影曲线的峰值特征点来确定偏转角度。实验结果表明,这种方法能够满足印鉴的配准误差要求。     

附加约束条件的坐标转换参数求解方法

针对坐标转换问题,基于最小二乘原理以及高斯—马尔柯夫模型,研究了约束解法与非约束解法对坐标转换参数求解的影响。以三维坐标转换模型为研究对象,通过仿真实验分别探讨其约束解法与非约束解法在大、小旋转角情况下求解参数的精度情况,并以求得参数的均方差为精度评定的指标。实验结果显示：小旋转角情况下,坐标转换模型的约束解法与非约束解法精度一致,布尔莎模型运算速率最快;大旋转角情况下,线性模型误差较大,非线性模型的约束解法与非约束解法精度一致,非线性十三参数（虚拟观测值法）运算速率最快。实验结果表明：线性模型仅适用于小旋转角情况下的坐标转换参数求解,非线性十三参数模型（虚拟观测值法）适用于大旋转角情况下的坐标转换参数求解。     

地面三维激光扫描多站点云数据配准新方法

针对点云数据两两配准中存在误差传递与累积的缺点,提出一种新的多视点云数据配准方法.该方法首先构建一个统一扫描网坐标系,即选取某一扫描坐标系作为统一的扫描网坐标系,利用两两配准计算出相邻两个点云数据间的变换参数,并计算出各站点云数据在统一扫描网坐标系下的坐标;结合相邻测站间的公共点,以首站点在统一扫描坐标系下的坐标经非线性变形改正后应与首站实际扫描坐标相等、相邻扫描站公共点经非线性变形改正后坐标应相等为条件,借助非线性变形改正模型计算出各个点云的非线性变形参数,从而实现对每站扫描点云数据进行改正,以降低误差传递带来的累积效应.实验表明,此方法能提高点云数据配准精度.     

一种多传感器时间配准方法

针对多传感器数据融合系统中观测数据时问不同步的问题，采用自适应α-β滤波算法与Lagrange插值法结合进行时问配准．与现有算法比较，此方法可与目标跟踪同步进行．仿真表明，该方法配准实时性强，且简单，可提高融合效率．     

空中交通管制系统中多雷达数据的配准法

现代化的空中交通管制系统在保障飞机飞行安全和提高空域利用率等方面起着十分重要的作用。本文研究了现代化的空中交通管制中心系统中多雷达数据处理的几个关键问题。多雷达数据处理系统能够获得比单雷达数据处理系统更加准确和全面的目标状态信息。本文主要介绍了利用"最小平方配准法"对有配准误差的多雷达数据进行配准误差的估计和补偿,为多雷达数据的互联和融合奠定了基础。     

基于局部多特征融合的三维人脸识别方法

为了克服表情变化对三维人脸识别的影响,提出一种基于局部多特征融合的三维人脸识别方法.该方法首先根据中心侧影线提取鼻尖点,并以鼻尖点作为基准点制定窗口; 然后利用形状索引值在窗口内提取关键点,并计算每个关键点和其区域的多维度特征后将其融合成特征向量; 最后采用相似度匹配方法进行人脸识别,并以匹配点数最多的特征向量作为最终的识别结果.实验结果表明,该方法的识别率到达97.7%,且具有较好鲁棒性,同时优于文献[4]、[6]和文献[7]的方法; 因此,该方法可为有效解决表情变化对三维人脸识别的影响提供参考.     

基于多特征融合和混合核SVM的目标识别方法

针对可见光和红外传感器具有不同感知特性的问题,提出了一种基于多传感器特征信息融合和混合核SVM的图像目标识别方法,方法包含多特征提取、主成分分析和混合核SVM分类三个部分.在特征提取中利用可见光和红外图像的互补性,分别提取同一场景可见光与红外图像的灰度共生矩阵以及灰度直方图统计特征,得到一组目标融合的特征量,进一步进行目标分类与识别;利用主成分分析法降低特征的维度,减少计算量;利用混合核SVM方法对目标特征进行分类识别.结果表明,在室内环境中对不同人群密度等级进行分类时,所提出方法的精度可达88.21%.     

轨道坐标系到星固坐标系的四元数转换方法

绘制星体表面资源分布图,需要将深空探测器直接获取的遥感影像从轨道坐标系转换到星固坐标系.为解决通过矢量的几何关系进行转换的两步转换法和一步转换法精度受探测器轨道数据精度影响较大的问题,提出基于四元数的三维坐标转换解析法,利用航天任务模拟工具(STK)软件仿真月面反射器和月球探测器的数据完成坐标转换,比较了两步转换法、一...     

基于坐标变换的管网生成及其光滑技术

从介绍世界坐标系和局部坐标系的转换关系出发,重点介绍了管网的直线部分建模和管网衔接处的光滑技术,提出了一种基于空间变换的技术来绘制管网,并运用一种新的曲线光滑算法实现了管网拐角处的光滑,该算法方便高效,能产生逼真的效果,并给出了加快三维显示速度的方法,实现了管网的大规模实时建模。     

利用简化的BURSA-WOLF公式进行GPS坐标成果转换及精度分析

通过对BURSA-WOLF公式进行简化,得到两种简化的BURSA-WOLF模型。简化公式具有形式简单、直观、转换参数少、编制程序简单等优点。利用简化的公式对某城市四等控制网的GPS观测成果进行坐标转换和精度分析,结果表明,两种公式具有不同的转换精度,适用不同的GPS测量及应用。     

基于坐标变换的装载机驾驶训练运动过程仿真

分析装载机驾驶训练系统中影响装载机运动状态的因素和仿真控制方式,推导出运动过程中装载机车架相对转向位置及其空间位置变化的坐标表达式,利用齐次坐标变换求解装载机工作装置各关节的位姿坐标,建立运动过程的数学模型,实现利用虚拟现实技术对装载机运动过程的仿真。     

基于组件的投影坐标变换方法研究

由于大多GIS软件里的地图投影系统是内含在软件中,规范性和可重用性不足。为此,通过对空间大地坐标和空间直角坐标转换的讨论,采用七参数转换方法,设计并实现了投影坐标变换组件,使同一地区不同投影方式下数据可同时处理,并经测试分析证明能够满足精度需求,基于COM组件技术的设计实现方法具有很强的适应性,能提供给多种GIS软件使用。     

基于单相坐标变换的磁悬浮转子不平衡补偿

针对磁悬浮转子系统的不平衡振动控制问题,提出基于二阶广义积分（SOGI）和同步旋转坐标系（SRF）变换的不平衡补偿算法. 利用SOGI实现单相位移误差的SRF变换,避免磁悬浮轴承两自由度位移幅值不均衡造成的干扰,对变换后的直流量进行比例积分（PI）控制,并将控制量逆SRF变换后叠加到原控制器的输出中,从而实现同频位移误差的无静差跟踪控制. 分析引入补偿算法后闭环系统的稳定性,通过调整逆SRF变换的相位补角可以保证系统的稳定. 仿真和实验表明,该算法能够在宽转速范围内有效抑制磁悬浮转子的同频振动,具有较好的收敛速度和补偿精度.