基于人工神经网络的光学相关信号后处理

采用人工神经网络技术对相关平面进行后处理 ,能够成功地对相关平面的感兴趣区域 (ROI)进行分类识别 ,提高光学相关识别的可靠性 ,降低虚警概率 .

基于相关面后处理的可能误匹配点剔除方法

在景象匹配过程中,各种成像畸变使真实匹配位置往往偏离相关面的最大峰值处,导致传统的"最大峰值决策"匹配算法产生误匹配。本文通过分析成像畸变对相关面的影响及真实匹配位置处相关峰所具有的特征,提出了一种基于相关面后处理的可靠景象匹配方法。该方法以相关峰的融合特征作为匹配依据,通过计算相关面上多个局部极大峰融合特征值的差异程度来判断实测图的可匹配性,放弃易被误匹配的实测图,保留可信度高的实测图的匹配结果。在红外、可见光、SAR图像上的仿真结果表明,所提方法在丢弃少量帧的情况下,能够剔除传统"最大峰值决策法"的多数误匹配点,正确匹配概率有了明显的提高。

PIMA软件在APSG测地VLBI数据处理中的应用

上海VLBI相关处理中心引进了一款国外新近研发的VLBI相关后处理软件PIMA，它在相位校准、复带通校准和条纹搜索等方面具有独到的优势，特别适合于射电源的成图和绝对天体测量。以亚太空间地球动力学计划（Asian Pacific Space Geodynamics，APSG）测地VLBI观测为样本，介绍了PIMA软件及配套数据分析软件VTD／Post—Solve的特点和处理流程。对PIMA获得的观测量文件以及国际VLBI天体测量和大地测量服务（International VLBI Service for Geodesy and Astrometry,IVS）常规数据处理获得的观测量文件，分别进行了台站坐标和射电源位置参数解算。二者的解算结果在测量误差范围内一致，且在低信噪比情况下，PIMA获得了更多的观测量。后续的APSG观测将包括更多数量的微弱射电源。PIMA软件有望在此类数据处理中发挥重要作用。

基于红外/可见光信号的改进跟踪算法的实现

在空对地红外/可见光两路图像目标跟踪中,基于简单的二维最小绝对差累加和相关算法(MAD)加以改进,对输入图像预处理,用中值滤波和梯度变换消除噪声影响;同时利用模板刷新、相关后处理等算法,在高复杂背景下实现实时数字图像信号处理和视频图像的目标跟踪,达到稳定的、准确的跟踪效果。

嫦娥三号实时任务期间VLBI观测数据统计分析

首先介绍了嫦娥三号任务中，VLBI观测网、VLBI中心的设置和处理流程，然后简单介绍了差分单程测距（delta-differentialone—wayranging，ADOR）处理方法。重点对整个任务期间的观测结果进行了统计分析，并从中选出有代表性的几次任务进行了说明。