摘要：手机内置微机电系统(MEMS)传感器具有零偏不稳定性和误差发散快等缺点。为了提高行人步数检测的准确性,基于图形用户界面(GUI),建立零偏校正、低通滤波和卡尔曼(Kalman)滤波3种误差处理模型。采用峰值域和时间域共同约束峰值的双特征检测方法,设计平稳前进和摆臂前进两种动态实验场景,检测行人步数。实验结果表明:在不同动态场景下,双特征检测行人步数的准确率均在95%以上,验证了所提算法的准确性和鲁棒性,满足行人步数检测的要求。

摘要：为提升热红外相机的几何定位精度,针对热红外相机空间分辨率低、影像对比度差、边缘特征模糊等问题,提出了可见光相机辅助的热红外相机几何定标方法。在近景摄影测量环境下,设计了一种兼顾可见光相机与热红外相机的新型三维几何定标场,采用“先内定向、再外定向”的方法分步实现几何定标与应用测量。在倾斜航空摄影测量环境下,将几何定标与应用测量融为一体,在三维重建中考虑相机畸变对影像定位精度的影响,同时实现高精度的几何定标和三维重建。实验结果表明,该方法能大幅提升热红外相机的几何定标精度与稳定性,为高精度三维重建等应用提供支撑。

摘要：高分十四号卫星搭载了一台三波束激光测距系统,用于辅助双线阵光学相机开展全球1∶10000无地面控制点立体测图。由于振动及环境等因素变化,激光测高仪的几何参数相比实验室测量参数会发生改变,必须开展高精度在轨几何定标。针对高分十四号激光载荷的特点,构建了激光测高严格几何模型,在大气改正、潮汐改正的基础上,利用地面探测器阵列捕获的激光光斑开展激光器在轨几何定标与精度验证。实验结果表明:高分十四号激光测量系统标定后3个波束的高程精度(1σ)分别优于0.190,0.256和0.220 m,达到设计指标,可作为高程控制点开展业务化生产。

摘要：以南京某高校图书馆为例,依据“最不利影响”原则,充分考虑气象因子、建筑结构和可燃物等环境因子,利用建筑信息模型和时空分析模型模拟火灾产生因素的时空规律,构建火灾场景,剖析人员疏散时所能承受危险源的阈值,获取了4个季节建筑物内部的危险区域。结合室内路网模型和路径搜索算法,规划设计了人员疏散的生命安全保障路径,且与时间最短路径和距离最短路径进行对比分析,评估生命保障路径的疏散效果。通过上述研究,实现建筑物火灾的时空模拟和人员疏散的动态规划,为制定城市火灾应急响应的适应性措施提供理论基础和技术支持。

摘要：基于无人机可见光影像的果树树冠分割易受地形起伏、灌木及杂草等复杂背景影响,尽管现有深度神经网络能在一定程度上提高树冠分割的鲁棒性,但因受感受野和信息交互限制而忽略了树冠全局上下文和局部细节信息,制约了树冠分割精度进一步提高。针对此,本文引入果树高度模型与深度学习算法,提出一种耦合卷积神经网络与注意力机制的无人机摄影测量果树树冠分割方法。该方法首先通过迁移学习构建基于卷积神经网络与注意力机制的耦合深度网络模型来提取果树树冠局部和全局上下文高级语义特征;同时,顾及深度语义特征与果树树冠位置关联性,设计了局部与全局特征融合模块来实现属性与空间位置协同树冠分割。以柑橘果树树冠分割为例,实验结果表明,引入树冠高度模型能有效抑制地形起伏影响,提出的方法总体精度、F1评分和均交并比最高分别达到97.57%、95.49%和94.05%,能显著削弱低矮杂草或灌木对树冠提取的干扰。此外,与SegFormer、SETR_PUP、TransUNet、TransFuse和CCTNet等先进网络模型相比,均交并比分别提升了1.79%、8.83%、1.16%、1.43%和1.85%。提出的方法可实现复杂背景下果树树冠高精度分割,对于掌握果树生长状况和果园精细化管理具有重要的实用价值。

摘要：正交频分复用(OFDM,orthogonal frequency division multiplexing)是物联网的物理层关键技术之一,导频设计和信道估计是OFDM系统的关键问题。针对物联网通信场景复杂多样导致固定导频方案性能较差的问题,提出了一种基于图信号处理(GSP,graph signal processing)的导频设计和信道估计方法。首先,将时频资源块建模为图信号,将信道估计问题转换为图信号的采样重建问题。进而考虑时频双选衰落的影响,设计加权图邻接矩阵,构造基于时频位置的图拓扑结构。在此基础上,基于图信号采样理论优化导频位置,提出一种基于加权图拓扑构造的导频图案设计方法。同时,基于图信号重建方法进行信道信息重建,提出基于图平滑性约束的信道估计方案。仿真结果表明,所提方法相较于传统方案在双选信道的高速场景下可取得更高的信道估计精度,在低速场景下则可有效节约导频资源。

摘要：GNSS(global navigation satellite system)信号在土壤中的衰减情况对于研究GNSS反射信号的有效遥感深度具有重要意义。本文通过试验研究了北斗信号与GPS(global positioning system)信号在土壤中的衰减情况。在试验设计上将GNSS天线置入土壤中并不断改变天线上方的土壤厚度与湿度以采集GNSS信号的功率衰减数据,最后利用这些数据反演土壤湿度以对GNSS信号土壤衰减模型进行验证。试验结果表明,土壤能够使GNSS信号发生明显的衰减。土壤的湿度值与厚度值越大,GNSS信号功率衰减越严重。在黏土土质,土壤湿度为0.15~0.30 cm^3/cm^3的情况下,当土壤厚度达到21 cm时,GNSS信号功率已衰减至无法被GNSS接收机测出。进一步根据GNSS信号衰减模型反演土壤湿度,结果显示,模型在土壤厚度大于等于10 cm、卫星仰角高于50°的情况下较为精确,此时利用北斗B1信号与GPS L1信号反演土壤湿度的均方根误差分别小于0.04 cm^3/cm^3与0.09 cm^3/cm^3。

摘要：欺骗式干扰对卫星导航接收机的影响是多层次的,现已成为接收机用户的一大主要威胁。近些年,学者们提出了许多抗欺骗技术。针对牵引式欺骗攻击,设计了一种信号处理层的抗欺骗技术,提出了基于载噪比的欺骗检测算法。该算法基于假设检验方法,使用信号载噪比为检测统计量,建立了检测模型,实现了欺骗信号检测。仿真实验和实测数据验证了该算法的有效性。实验结果表明,该方法能成功检测大功率优势欺骗干扰和小功率优势欺骗干扰,在虚警率为1×10^(-3)时,检测概率分别达到95%和80%以上。该算法无需外部设备,可低成本地应用到现有的接收机。但对于功率匹配的欺骗干扰,该方法不再可靠,需结合其他的欺骗检测算法来联合检测。

摘要：通过有效地捕获城市私家车出行的时空特征,提出一种多源异构数据融合的私家车流量预测模型。首先,融合私家车轨迹和城市区域数据表征城市私家车的出行分布;其次,通过多视角时空图建模私家车出行和城市区域之间的动态关联,设计了多图卷积-注意力网络以提取车流量演变的时空特征;最后,进一步融合时空特征与天气等外部特征,联合预测私家车流量。在长沙市和深圳市采集的真实数据上进行验证,实验结果表明,与现有的模型相比,所提模型的均方根误差约降低了11.3%~20.3%,平均绝对百分误差约降低了10.8%~36.1%。

摘要：针对现有点云分类方法忽略了同类点云的整体语义与每个点的单体语义相同的特点导致分类精度较低,鲁棒性较差,无法有效识别存在局部缺失的点云的问题,提出一种用于三维点云全自动分类的深度神经网络。采用局部代替整体的思想,设计一种识别结果筛选机制(IRS机制),构建IRS-PointNet++网络模型。该网络对每个点的分类结果进行二次统计筛选,在分类结果的基础上重新对点云的类别进行判定。通过在ModelNet40数据集上进行点云分类对比实验,设置不同的采样点数量与迭代次数,IRS-PointNet++的整体分类精度可达97.28%,相比现有最优方法提高了5.58%;在点云稀少的情况下,精度高于现有方法;在点云存在部分缺失的情况下,PointNet++会出现失效的情况,IRS-PointNet++的精度仍可以达到84.48%。实验结果表明:和现有方法相比,IRS-PointNet++网络表现出更高的精度和更强的鲁棒性。