摘要：无人机倾斜摄影航线布设方式直接影响影像采集的高效性及后期成果质量。文章提出利用单镜头无人机面向校园等小区域环境进行多角度拍摄,重点设计对角交叉型航线、折线型航线、井字型航线进行影像采集,建立三维实景模型。通过对3种航线所构建的三维模型精度进行分析比较,结果表明:对角交叉型航线建模方法检核点点位精度略低,航拍效率高,影像数量少;折线型航线建模方法检核点点位精度较高,航拍效率较低,影像数量较多;井字型航线建模方法检核点点位精度高,但航拍效率低,影像数量多。

摘要：针对超宽带(ultra-wide band,UWB)室内定位中测距信号的信噪比与测距误差间成负相关的关系,提出了一种基于超宽带测距信号信噪比(signal-noise ratio,SNR)的定权优化模型。通过该定权模型,能对具有较大信噪比的测距值赋相对较大的权值,从而提高超宽带室内定位精度。实验结果表明,该定权模型能够有效提高超宽带室内定位精度。静态试验以全站仪测量结果为真值,点位误差为3.7 cm,相对于未定权时的定位精度提高90%,动态试验结果更接近实际轨迹,且减少了偶然误差。

摘要：提出并设计了一种适用于激光3D成像的盖革模式雪崩光电二极管(Geiger-mode avalanche photodiode,GM-APD)阵列像素读出电路。基于飞行时间(time-of-flight,TOF)原理,像素读出电路主要由两部分组成:有源淬火电路(active quenching circuit,AQC)和时间数字转换器(time-to-digital converter,TDC)。所采用的TDC是粗细结合的两段式计数方式,成功实现了时钟频率和时间分辨率间的折中。基于内插技术,由粗计数的线性反馈移位寄存器和细计数的延时线型TDC共同实现了高达18-bit的动态范围。同时两者的时钟频率分别降低至250 MHz和500 MHz,分别是常规设计频率的1/20和1/10,大大降低了设计和应用难度。电路采用SMIC 0.18μm工艺设计,后仿结果显示达到了200 ps的高精度时间分辨率,对应的距离分辨率为3 cm,完全能够满足3 km激光3D成像中的测距要求。像素电路版图面积小于50×95μm2,总功耗为0.89 m W,具有小面积和低功耗的优势。

摘要：有效监测桉树林空间分布对区域生态环境保护及有关部门的统筹决策具有重要指导意义。本文在现有研究的基础上,以国内首个提供红边波段的多光谱高分六号(GF-6)卫星影像为数据源,选取广西鹿寨县为典型研究区域,结合光谱特征、植被指数特征和红边特征,设计不同特征组合分类方案,采用面向对象多尺度分割方法,对不同尺度层分别构建隶属度函数和CART决策树模型以进行分类提取桉树人工林信息。试验结果表明,红边特征在CART决策树模型构建中具有重要影响,融入GF-6红边特征能有效提高桉树人工林分类提取精度,总体精度达到91.75%,相比仅采用传统波段和植被指数的分类方案,精度提高了11.25%。本文研究结果在利用国产卫星红边波段识别提取桉树人工林方面具有重要的理论意义和实用价值。

摘要：针对单一模型在隧道变形预测上精度不高的问题，提出了一种基于小波分析理论的神经网络模型，该模型克服了 BP神经网络模型存在的收敛速度慢、结构设计盲目、易陷入局部极小点的缺陷，通过将该模型与时间序列模型、Levenberg-Marquardt法 BP神经网络模型、遗传神经网络模型预测的结果比较，可以看出小波神经网络在隧道的变形预测中网络结构更简单、收敛速度更快、预测精度更高。

摘要：针对BP神经网络在遥感影像分类中存在易陷入局部极值和单一影像特征缺乏有效地物判别信息的问题,该文提出了一种遗传算法(GA)结合指数粒子群算法(ExpPSO)优化BP神经网络的多特征融合遥感影像分类方法(GA-ExpPSO-BP)。该方法将设计的基于指数函数的ExpPSO与GA结合构建GA-ExpPSO算法,利用GA-ExpPSO算法对BP神经网络的权阈值进行初始寻优从而构建GA-ExpPSO-BP模型。以高分二号、资源三号遥感影像为实验数据,通过制作多特征融合数据集训练及实验验证。结果表明:该方法的类别精度、总体精度和Kappa系数均最高,且训练耗时和误差最小,能有效改善影像的分类效果,提高分类效率和精度。

摘要：本文研究超混沌Liu系统的自适应广义投影同步与参数识别问题。基于自适应反馈控制技术,在响应系统参数未知的情况下设计了非线性控制器和参数自适应律,使2个参数不匹配的超混沌Liu系统在全局范围内实现广义投影同步,可用控制增益来调整同步的速度,同时实现对未知参数的识别。应用Lyapunov稳定性理论和LaSalle不变集原理从理论上证明了结论,并通过数值仿真验证所给方法的有效性。

摘要：针对标准Canny算法在滤波器和梯度幅值计算上的缺陷,使用非均值滤波算法替换了传统Canny算法中高斯滤波算法,并对梯度幅值的计算过程进行了改进,设计了一种改进的Canny边缘检测算法,并基于CUDA平台对改进算法实现了并行化。实验结果表明,改进的Canny边缘检测算法具有较强的抗噪能力,边缘检测效果较好;基于CUDA的改进Canny边缘检测并行算法相较于串行算法效率提升明显,获得了较高的加速比。

摘要：针对构造直觉模糊蕴涵算子(IFIO)沿用Fuzzy集一元补导致出现的问题,提出了二元合成补(DCN)的概念,同时考虑了隶属函数和非隶属函数对直觉模糊集(IFS)求补的影响。给出了DCN的一些性质,证明了IFS标准补和对合补是DCN的特例。构造了基于DCN的R0型IFIO,并应用于直觉模糊取式(IFMP)问题的三I算法。实验结果表明,基于DCN的IFIO构造方法可行,构造出的IFIO容易满足IFS定义的要求,具有的性质适合IFMP三I算法,并能保证该算法在一定条件下是还原算法。

摘要：设计了随机样本、感兴趣样本筛选方案，选择典型建筑物样本瓦片通过K-means非监督分类获得核心地类的最小样本信息及提高精度的影响因素。利用二值聚类获取建筑物的错分漏分光谱变化，从光谱统计角度分析高空间分辨率影像的聚类分割规律，发现地表真实像元的光谱特征与聚类结果类别光谱分布的内在联系，提出了解决建筑物混合光谱感兴趣区筛选的有效方法。研究表明，该方法可以更好的了解高分影像分类器性能对样本瓦片先验场景光谱分布的依赖程度，进而提高建筑物的分类精度。