一种利用遗传算法的极化定标算法

由于极化合成孔径雷达发射与接收端受通道幅相不平衡、天线串扰、电磁波传播特性和系统噪声等因素影响,造成遥感数据不能反映真实目标特性。为获取目标的准确特征信息,必须对遥感数据定标。针对利用已知分布目标散射阵的极化定标问题,提出了一种基于复数纺码的遗传算法求解具有多变量、超定、非线性方程组的极化定标。文中详细分析了遗传算法及其三种实现,并通过仿真实验证实了该算法的有效性。     

阵列天线通道不一致性校正的辅加阵元法

MUSIC算法是一种基于特征值分解的超分辨DOA估计算法,在理想阵列条件下,其估计性能良好,但当信号模型与实际信号环境不匹配,即存在系统误差时,MUSIC算法的估计性能会严重下降,甚至失效。针对模型中普遍存在的通道不一致性误差,本文首先分析了此类误差对测向性能的影响,并提出了一种通道误差校正的简易算法,该方法通过对来自辅加阵元信号的数据信息进行处理,获取通道不一致性误差的估计,通过误差补偿有效地抑制了通道不一致性的影响,提高了DOA估计的性能。给出了应用该方法的具体步骤,计算机仿真结果证明了该算法的有效性。     

脉冲测量雷达卫星标校的实现

针对轴系误差标定是脉冲测量雷达使用维护的重要内容,是确保其测量精度的主要手段。介绍了脉冲测量雷达轴系误差的卫星标定方法,给出了标校模型和一种基于最速下降法的迭代算法,结合某雷达的精度鉴定进行了应用研究。结果表明,卫星标定方法完全可行,可以避免常规标定方法所涉及的大量人工参与,标校结果更为客观、真实、可信,并分析了卫星标校方法的使用条件。     

航空摄影科技发展成就与未来展望

在过去的一个半多世纪,航空摄影测量取得了许多重大的成就,经历了模拟摄影测量阶段、解析摄影测量阶段和数字摄影测量阶段,革新了空间数据获取的技术方法,显示出了航空摄影巨大的生命力和影响力。文章介绍了国外航空摄影近几十年在数字摄影测量工作站、胶片航空摄影仪、数字航空摄影仪等方面取得的巨大成就。在航空摄影发展的历史中,我国数字摄影测量工作站也成为其具有典型代表性的标志。因应当前航空摄影测量的发展和应用需要,本文着重对具有自主知识产权的SWDC-4数字航空数码相机进行了阐述。文章最后讨论了航空摄影的3个发展趋势,意在与广大读者一起探讨航空摄影的未来。     

基于图像的3D场景重建

给出了用DSP实现基于图像的3D场景重建的方法和步骤.3D场景重建主要由摄像机标定、图像采集和基于图像的重建3个部分组成.在摄像机标定中,使用摄像机作为测量装置来确定它的内部和外部参数,比对摄像机直接进行测量更为方便;利用摄像机、SEED-VPM642实时图像处理应用平台和PC机构成的系统进行图像采集,DSP芯片与PC机的图像传输采用PCI通信实现;采用体素着色(Voxel Coloring)方法实现3D场景重建,使现实物体在计算机虚拟世界中得以重现.     

数码相机外部参数直角三点标定方法的研究

提出了采用成直角关系的3点作为标定装置来求解数码相机的外部参数。该方法是利用三角形标定装置的成像过程,建立一个与标定装置相似的三角形,再利用直角三角形两直角边正交的特点,建立数码机外部参数的数学模型。推导了数码相机拍摄图像时的外部参数矩阵中各参变量的计算公式。实验证明了这种方法的可行性和实用性。     

ADS40数字航摄仪在煤炭行业中的应用

介绍了ADS40数字航摄仪的原理,阐述了ADS40数字航摄仪在煤矿监测方面和数字矿山建设方面的应用情况。     

激光光束质量分析与参数测量实验

应用CCD阵列配合图像处理软件实时获取了波长为632.8nm的He-Ne激光光斑,通过数值方法确定了该He-Ne激光的光腰半径及远场发散角,测量结果与理论数据相符。实验加深了学生对高斯光束基础理论的理解,并提高了学生的实验室动手能力。     

诱导顶板崩落时变力学模型的建立与应用

运用时变力学理论,针对大厂铜坑矿顶板诱导崩落试验采场的地质特征,建立有限元基本方程和时变力学模型,采用多步骤开挖的准时变力学有限元方法,模拟不同顶板诱导失稳崩落模式下的塑性区发展、东西预裂硐室与崩顶硐室的安全系数,对比研究确定顶板诱导可控失稳崩落的诱导模式,即先预裂爆破后切顶诱导崩落,其塑性区主要控制在东西两条预裂缝之间,垂直向达到顶板上方58m处,最小安全系数为1.1。采用数字式全景钻孔摄像技术,对铜坑矿顶板诱导崩落实验采场的顶板围岩诱导效果进行可视化监测。发现生成20～40mm宽的预裂缝,在顶板围岩中出现大量"X"型次生裂隙。实践结果表明,该模式可以有效地实施顶板的诱导可控失稳崩落。     

Early Warning with Calibrated and Sharper Probabilistic Forecasts

Given a nonlinear model, a probabilistic forecast may be obtained by Monte Carlo simulations. At a given forecast horizon, Monte Carlo simulations yield sets of discrete forecasts, which can be converted to density forecasts. The resulting density forecasts will inevitably be downgraded by model misspecification. In order to enhance the quality of the density forecasts, one can mix them with the unconditional density. This paper examines the value of combining conditional density forecasts with the unconditional density. The findings have positive implications for issuing early warnings in different disciplines including economics and meteorology, but UK inflation forecasts are considered as an example. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.