公开(公告)号：CN110660099B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201910224313.8

申请日：2019-03-22

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 宋锐 ,  曹锴郎 ,  蒋唯娇 ,  李娇娇 ,  李云松 ,  张古月 ,  夏亚奇

IPC: G06T7/73

Abstract: 本发明属于遥感影像处理技术领域，公开了一种基于神经网络的遥感影像处理的有理函数模型拟合方法；根据遥感影像成像满足共线方程原理，构建虚拟格网点数据；划分虚拟格网点数据为训练数据集和测试数据集；对虚拟格网点数据进行归一化处理；虚拟格网点训练数据插值处理；搭建神经网络模型，设置其隐含层层数、激活函数、训练函数、目标函数、学习率；使用虚拟格网点训练数据集对神经网络模型进行训练，调整其内部参数；使用虚拟格网点测试数据集对神经网络模型进行检核，根据模型输出与测试数据集输出之间的均方误差评价神经网络模型的拟合精度。本发明神经网络模型建模简单、易于实现，能较快速的获得拟合结果；能够更有效的保护卫星参数。

公开(公告)号：CN110659369A

公开(公告)日：2020-01-07

申请号：CN201910223832.2

申请日：2019-03-22

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 宋锐 ,  曹锴郎 ,  蒋唯娇 ,  李娇娇 ,  李云松 ,  张古月 ,  夏亚奇

IPC: G06F16/51

Abstract: 本发明属于遥感影像处理技术领域，公开了一种在轨高精度轻量化全球影像控制点数据库构建方法及系统，使用图像特征提取算法和均匀采样算法，获取卫星遥感影像的控制点；制作对应的控制点影像片，并确定控制点的点位索引信息；整理控制点的属性信息，形成控制点属性文件；构建全球影像控制点数据库系统结构；使用数据集成技术将控制点影像片与控制点属性文件进行关联，形成控制点数据块；制定数据库存储策略，将控制点影像存入数据库中。本发明适用于全球不同卫星所提供的遥感影像，结构精炼，实现简单，数据库体量小，数据精度高，可扩展性强，符合在轨测绘处理的要求。

公开(公告)号：CN110659369B

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN201910223832.2

申请日：2019-03-22

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 宋锐 ,  曹锴郎 ,  蒋唯娇 ,  李娇娇 ,  李云松 ,  张古月 ,  夏亚奇

IPC: G06F16/51

Abstract: 本发明属于遥感影像处理技术领域，公开了一种在轨高精度轻量化全球影像控制点数据库构建方法及系统，使用图像特征提取算法和均匀采样算法，获取卫星遥感影像的控制点；制作对应的控制点影像片，并确定控制点的点位索引信息；整理控制点的属性信息，形成控制点属性文件；构建全球影像控制点数据库系统结构；使用数据集成技术将控制点影像片与控制点属性文件进行关联，形成控制点数据块；制定数据库存储策略，将控制点影像存入数据库中。本发明适用于全球不同卫星所提供的遥感影像，结构精炼，实现简单，数据库体量小，数据精度高，可扩展性强，符合在轨测绘处理的要求。

公开(公告)号：CN113074753A

公开(公告)日：2021-07-06

申请号：CN202110294692.5

申请日：2021-03-19

Applicant: 南京天巡遥感技术研究院有限公司 ,  西安电子科技大学

Inventor： 宋锐 ,  张古月 ,  李娇娇 ,  曹锴郎 ,  张书奥 ,  王养利 ,  李云松

IPC: G01C25/00

Abstract: 本发明属于卫星姿态确定技术领域，公开了一种星敏感器陀螺联合定姿方法、联合定姿系统及应用，通过k‑1时刻滤波的姿态估计结果和陀螺测量的卫星角速度计算当前时刻k下的卫星姿态；卫星姿态误差均值处进行无迹变换，得到采样点；构建非线性系统方程，对采样点进行非线性状态更新，用cholesky更新得到状态预测均值和方差平方根；构建线性的量测方程，根据预测的姿态误差均值进行线性量测更新；使用卡尔曼滤波将观测信息和预测值融合估计姿态误差；用姿态误差补偿姿态估计结果。本发明结合姿态确定的应用场景使用线性量测更新代替了系统的非线性量测更新，减小了SRUKF的计算量，能提高滤波的效率。

公开(公告)号：CN110660099A

公开(公告)日：2020-01-07

申请号：CN201910224313.8

申请日：2019-03-22

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 宋锐 ,  曹锴郎 ,  蒋唯娇 ,  李娇娇 ,  李云松 ,  张古月 ,  夏亚奇

IPC: G06T7/73

Abstract: 本发明属于遥感影像处理技术领域，公开了一种基于神经网络的遥感影像处理的有理函数模型拟合方法；根据遥感影像成像满足共线方程原理，构建虚拟格网点数据；划分虚拟格网点数据为训练数据集和测试数据集；对虚拟格网点数据进行归一化处理；虚拟格网点训练数据插值处理；搭建神经网络模型，设置其隐含层层数、激活函数、训练函数、目标函数、学习率；使用虚拟格网点训练数据集对神经网络模型进行训练，调整其内部参数；使用虚拟格网点测试数据集对神经网络模型进行检核，根据模型输出与测试数据集输出之间的均方误差评价神经网络模型的拟合精度。本发明神经网络模型建模简单、易于实现，能较快速的获得拟合结果；能够更有效的保护卫星参数。