针对目前SLAM算法实时性和鲁棒性的问题，提出了一种改进的实时单目视觉SLAM算法。该算法采用一个摄像头作为外部传感器来提取机器人行进过程中周围环境的特征信息，用实时性良好的FAST提取环境特征点，结合逆深度参数化进行特征点非延时初始化，用压缩扩展卡尔曼滤波更新地图。实验研究表明，该方法提高了算法的鲁棒性和实时性。
2022-05-04 21:11:01
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针对直接序列扩频信号捕获过程中可能存在的多普勒频率误捕问题，提出一种可纠正此误捕问题的伪码捕获改进算法.该算法利用首次捕获得到的伪码相位估计值对接收信号进行解扩，再通过快速傅里叶变换(FFT)对解扩后的信号进行多普勒频率估计，将首次捕获的多普勒频率估计值与FFT结果幅度最大值对应的频率点进行比较，判断是否发生了多普勒频率误捕，如果发生误捕，进行纠正，给出正确的多普勒频率估计值.仿真结果表明，该算法能有效纠正多普勒频率误捕问题，得到正确的捕获结果.
2022-05-01 17:14:15
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为了恢复图像中划痕、文字等小目标去除后丢失的相关信息,对全变分(TV)模型及其自适应算法进行了分析和改进。在Chan提出的图像修复原则的基础上给出了两个阈值参数,对原有算法中的权值系数进行了改进。仿真实验结果表明,本文算法在保证原有算法修复效果的同时能够有效地提高运算速度,取得了较好的实际效果。
2022-04-28 13:28:02
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