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传感器配准是多传感器数据融合系统获得性能优势的关键前提.受随机噪声、系统误差、虚警、漏报等因素的干扰,传感器配准常常工作在非理想关联环境中,依赖于理想关联假设的传统配准方法性能衰退严重.另一方面,传统传感器配准方法对目标分布场景敏感,当目标密集分布时,配准问题呈现病态性,估计结果数值不稳定.本文重点研究非理想关联及场景病态性共存时的传感器稳健配准问题,提出了系统误差的岭最小截平方(Ridge Least Trimmed Squares,RLTS)估计方法.该方法结合了岭回归(Ridge Regression,RR)与最小截平方(Least Trimmed Squares,LTS)估计的优点,能够有效应对错误关联及病态性的不良影响.仿真实验证实了所提方法的稳健性能. 相似文献
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航空摄影测量成图已成为地形图测绘发展中的一个新突破。通过从事本项目,探讨航空摄影测量成图中,航摄成图内外业的相关技术要求及方法的具体实施过程。 相似文献
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