摘要：针对基于粒子滤波的SLAM算法生成的栅格地图存储效率不高的问题,提出一种基于霍夫曼行程编码的SLAM算法,以解决原有栅格地图的编码冗余和空间冗余问题。该算法在基于粒子滤波的SLAM算法基础上采用霍夫曼行程编码的地图表示方式,根据不同的应用场景,设计出两种霍夫曼行程编码地图的存储方式,当栅格地图的规模较小时,使用定长编码;当栅格地图的规模比较大时,例如大型商场环境,考虑使用变长编码,进一步增广了该地图表示方式的应用范围。仿真和真实场景实验表明,在一定条件下基于霍夫曼行程编码的SLAM算法最多能够减少94.8%的内存消耗,证明了该算法的可行性与有效性。

摘要：数字滤波器是影响海洋重力数据处理成果质量的关键技术之一。该文提出了一种实时正反有限冲击响应(FIR)滤波算法,推导了具有线性相位正反FIR滤波器表达式并设计了实时滤波方案:该算法设计出的滤波器在所有的采样频谱内都满足严格意义上的线性相频特性;基于该算法设计的低通滤波器的阻带衰减大,有利于抑制海洋重力数据中的高频噪声。船载重力试验结果表明,在海洋重力数据处理中上述正反FIR滤波器的滤波器实时性好,滤波效果与事后正反FIR滤波器相当,优于单正向FIR滤波效果。