基于静态小波分解的SAR干涉图滤波

在干涉图的表态分解小波域进行了中值滤波，并和另外3种滤波得法进行了比较。结果表明，该算法不仅能有效地去除斑点噪声，并能很好的保持相位的细节信息和条纹的边缘，保持相位的纯洁性，而且大大地减少了残余点的数量，更有利于相位解缠。     

干涉SAR在遥感测量中的应用

目的：论述干涉SAR技术在遥感测量中的应用，方法：在回顾干涉SAR发展历史之后，详细地说明了干涉SAR的工作原理和信号处理技术，最后讨论了干涉SAR广泛的应用现状和前景，结果：干涉SAR技术可以广泛应用于DEM测量及地球测绘的多个方面，结论：这项技术将会得到更大的发展，中国应广泛开展干涉SAR技术的应用研究。     

干涉图条纹数据的快速自动采集

干涉图条纹的数据采集是干涉图数据处理的前提和基础，提出了一种有效的从数字化干涉图中由计算机自动采集干涉条纹数据的算法，该算法的主要特点是首先用尺度验证技术对灰值干涉图进行干涉条纹细化，然后利用细化后的二值干涉图对干涉条纹进行条纹跟踪和数据采集。     

散斑干涉条纹图的总变分去噪方法

去除散斑条纹图中的噪声是电子散斑干涉测量技术的关键问题.提出将总变分图像去噪方法应用于电子散斑干涉条纹图滤波过程中,并对保真系数进行了改进.用总变分模型定义图像的能量函数,利用变分法求得满足能量函数的最优解,将图像去噪过程转化为求解偏微分方程的过程.分别对计算机模拟的条纹图和实验获得的条纹图进行了测试,定性和定量分析的结果表明该技术能够在显著滤波的同时保持条纹的对比度.     

动态干涉条纹的图象检测

本文介绍了利用CCD 固体摄象传感器和386微机动态测量 F—P 多光束干涉条纹的方法,介绍了实现动态检测的原理和软件设计思想,利用此原理,提出了一种微小位移的高精度动态测量方法,采用无畸变摄象物镜和精密伺服系统,相应微小位移的测试精度可达3nm—6nm(约λ/100的数量级)。     

经验模态分解技术在SAR干涉图滤波中的应用

提出了一种基于经验模态分解技术的滤波算法。该算法可以把原始数据分解成不同尺度的信息,从初始于涉图上减去与斑点噪声所对应尺度的信息,就可以达到斑点噪声抑制的目的。与另外两种滤波算法进行比较的结果表明,该算法不仅能有效地去除斑点噪声,并且能很好地保持相位的细节信息和条纹的边缘信息,保持相位的纯洁性,而且大比例地减少了残余点的数量,更有利于相位解缠。     

SAR干涉测量数字高程模型提取与高程误差校正

介绍了基线几何参数的估计、干涉相位图生成、干涉相位去平、基线几何参数优化算法、高程解算等原理。利用在中国内蒙古自治区获取的一对ＳＩＲ－Ｃ／Ｘ ＳＡＲ Ｌ波段干涉测量数据研究了干涉测量数据处理方法,对整景ＳＡＲ数据进行了处理,生成了相应地面范围的数字高程模型。在试验区地形图的辅助下,分析了利用粗略基线几何参数求算高程产生误差的原因,实现了基于ＧＣＰ的基线几何参数优化算法。利用控制点进行校正后,数字高     

干涉条纹机器客观读数系统的研究

怎样客观地进行干涉条纹测量并提高干涉条纹读数分辨力及读数准确度是进行一等量块检测的首要前提条件，本文介绍利用激光与数值化图像处理技术分析与解决这一问题。     

干涉条纹小数的测量

对高精度干涉条纹小数测量的方法进行了系统的介绍.就干涉条纹小数的定义、暗条纹中心的确定、量块中心长度测量的起始和终了位置进行了较全面的分析,实现了不确定度为2 nm的干涉条纹小数的测量.引用实验与国际比对结果理论分析予以验证.     

表面粗糙度干涉图像处理系统

介绍了表面粗糙度干涉图像处理和该系统以静态干涉图像处理技术对表面粗糙度检测的过程。该系统通过对一帧白光干涉图像的处理，可对Ｒａ值≤０．２μｍ的多刻线样板，试件表面粗糙度绝对、非接触、快速、自动地测量；该系统通过对白光和纳光二帧干涉图象的联合处理，以白光定位、纳光定度可对沟槽深度Ｈ≤５μｍ的标准单位刻线深度绝对，非接触，准确地测量。     

稳健估计用于氮化铝金属化工艺的研究

应用化学镀镍的方法实现了氮化铝的金属化。为得到较大的氮化铝金属化层粘附力,运用基于稳健估计的神经网络研究氮化铝金属化学镀镍的反应参数与金属层粘附力的关系。为使神经网络更加稳健,本文根据统计学原理,在前馈神经网络基础上,采取稳健估计方法改进神经网络。建立了定量预测粘附力性能的模型,并进行实验验证。确定金属化工艺中稳定的优化工作区域。结果表明,稳健估计方法既有传统神经网络的优点,又有较强的抵抗异常值的能力,具有较广泛的实用性。     

Using AHP and the IPMA Competence Baseline in the project managers selection process

This paper proposes the joint use of the AHP (Analytic Hierarchy Process) and the ICB (IPMA Competence Baseline), as a tool for the decision-making process of selecting the most suitable managers for projects. A hierarchical structure, comprising the IPMA’s ICB 3.0 contextual, behavioural and technical competence elements, is constructed for the selection of project managers. It also describes the AHP implementation, illustrating the whole process with an example using all the 46 ICB competence elements as model criteria. This tool can be of high interest to decision-makers because it allows comparing the candidates for managing a project using a systematic and rigorous process with a rich set of proven criteria.     

基于二进小波的雷达干涉图条纹探测相位解绕

以二进小波和相位解绕理论为基础，利用二进小波变换的快速算法，对雷达干涉条纹图进行多尺度相位突变边缘探测，进而根据信号和噪声的奇异性在二进小波变换下的局部模极大值随尺度变化的不同演化规律，提出了对雷达干涉条纹图的噪声有一定压制的基于二进小波的干涉条纹检测的相位解绕算法，结果表明，在噪声没有严重破坏相位突变边缘的情况下，相位解绕结果是令人满意的。     

Study on Posture Estimation Using Delayed Measurements for Mobile Robots

1Introduction Mobilerobotsaredevelopingtowardsintellectualization,whichdependsonthedevelopmentofsensor technologytotheutmostextent.Theinformationfusiontechnologyhasovercomethedrawbackresul tingfromtheapplicationofasingletonsensor.Forthesamereason,inordertoenhancetheposition precisionofthemobilerobot,morethanonesensorisoftenneededtogenerateandmaintainarelia blestateestimation[1].Furthermore,thecomputationcomplexityofdealingwiththesensordatawil oftenbringonsignificanttimedelaysfromtheacquisition…     

干涉SAR相干系数估计的快速算法

在SAR干涉测量中,相干系数是干涉图像对相位稳定性的衡量标准。干涉基线距和地表地形都影响相干系数的计算,在通常的相干系数的计算中,需要补偿由基线和地形引起的干涉相位,造成相干系数计算中计算量的大大增加。本文应用了一种不需要进行相位补偿的相干系数计算方法,并与通常的相干系数的计算方法相比较。实验结果证明,本算法在保证一定的相干系数计算精确性的基础上,大大提高了相干系数的计算效率,可以应用于快速浏览相干图像对,以评价其用于相干测量时的质量好坏。     

利用自适应阵对空间信号测向

给出一种基于Gram Schmidt正交 (GSO)结构的自适应测向方法 ,分辨力与特征值分解类算法相当。在测向的过程中 ,不需要事先知道或估计信号源的个数 ,算法简单 ,实时性好     

Optimization of Channel Estimation Using ELMx-based in Massive MIMO

In communication channel estimation, the Least Square (LS) technique has long been a widely accepted and commonly used principle. This is because the simple calculation method is compared with other channel estimation methods. The Minimum Mean Squares Error (MMSE), which is developed later, is devised as the next step because the goal is to reduce the error rate in the communication system from the conventional LS technique which still has a higher error rate. These channel estimations are very important to modern communication systems, especially massive MIMO. Evaluating the massive MIMO channel is one of the most researched and debated topics today. This is essential in technology to overcome traditional performance barriers. The better the channel estimation, the more accurate it is. This paper investigated machine learning (ML) for channel estimation. ML channel estimations based on the Extreme Learning Machine (ELMx) group are also implemented. These estimations, known as the ELMx group, include Regularized Extreme Learning Machine (RELM) and Outlier Robust Extreme Learning Machine (ORELM). Then, it was compared with LS and MMSE. The simulation results reveal that the ELMx group outperforms LS and MMSE in channel capacity and bit error rate. Additionally, this paper has proven complexity for verified computational times. The RELM method is less time consuming and has low complexity which is suitable for future use in large MIMO systems.     

用多项式模型和自适应滤波估计瞬时频率

本文论述了非平稳信号瞬时频率(IF)的估计方法,包括基干最小均方误差(LMS)算法或递推最小二乘(RLS)算法的自适应IF估计方法和基于信号相位多项式模型的IF估计方法。对各种估计方法的估计方差与理论方差下限进行了比较。说明了,基于互Wigner分布的估计方法所需信噪比(SNR)门限值最低。在低SNR、短信号记录的情况下,用多项式相位模型与最大似然法可以获得比较可靠的IF估计。