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2．3三维空间时差定位分析 2．3．1时差定位原理及算法分析 在三维空间中，两个接收站可以确定一个双曲面，而四站才能对目标进行定 位。假设空间时差定位系统由一个主站及三个副站构成，各站的空间位置为 (五，乃，刁)7’(江O，1，2，3)，江0表示主站，i=1，2，3分布表示三个副站。设目标的位 置为(‘，乃，毛)r，‘表示目标与第f个副站与到达主站的时间差测量值，越表示目 标到第f个站与到主站之间的距离差，用方程表示为： r02=(x-xo)2+(Y-Yo)2+(z-zo)2 ‘2=(工一五)2+(y一只)2+(z一刁)2 i=1，2，3 (2·20) △，：=，；一ro=c呸 式中，c为电波传播速度，砖为目标信号到达第f个副站与到达主站的时间差 测量值，畦称为第f个副站相对于主站到辐射源的距离差测量值。该方程组为一 组对于目标辐射源位置坐标(薯，乃，刁)r的非线性方程组，目前，有多种方法用于求 解该方程组，如Chart算法、Taylor算法、FANG、SX、DAC等，其中Chart算法 和Taylor级数展开法被认为是最有效的两种算法。 图2—3三星时差定位测量站分布图 2．3．1．1 Tay l OF级数展开法 Taylor级数展开法【19-201是一种需要目标初始位置的递归方法，在每一次递归 中通过求解TDOA测量误差(q，乞，e3)r的局部最小二乘解来逐渐于收敛估计位置。 对于一组距离差测量值，根据选定的目标初始位置(曼，夕，三)7’，将式(2．20)在(量，夕，三)r ．10．

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基于李宏毅课程总结

虹膜识别原理　　虹膜中包含丰富的色素细胞，当外部光线照射到眼睛上时，由于不同人的色素细胞对光有不同的吸收率，使得虹膜呈现不同的颜色。从识别的角度来说，虹膜的颜色信息并不具有广泛的区分性，那些相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等形状的细微特征才是虹膜性的体现。这些细微特征在彩色图像和灰度图像中是一致的，因此一般采用灰度图像进行虹膜识别的研究。　　虹膜识别技术的基本步骤为（如图3-1所示）：　　（1）图像采集，用于获取虹膜图像；　　（2）虹膜图像预处理，进行虹膜内外边缘定位、归一化和图像增强等；　　（3）特征提取，得到虹膜纹理的特征编码；　　（4）特征匹配，将提取的虹膜特征编码与特征模板

无约束优化计算、约束优化计算、动态优化计算方法及其程序设计

在系统介绍计算机图形学算法及原理基础上，利用Visual C++开发环境，编制相应的应用程序，较全面具体地把计算机图形学理论与计算机绘图的实践结合了起来，在计算机理论与交互式图形软件设计之间架起一座桥梁，使学习者在掌握理论和实用知识两方面均感到应用自如。