【卫星图像】卫星图像RPC中的偏差优化附Matlab实现

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🔥 内容介绍

主要偏差来源:

1. 传感器系统误差 (占比 30-50%)

   • 镜头畸变 (径向 / 切向)、焦距误差、探测元件排列不整齐

   • 星载 GPS/IMU 测量误差，导致轨道和姿态参数偏差

2. 平台运动扰动 (占比 20-30%)

   • 卫星高频颤振 (可达亚像素级)、姿态波动

   • 太阳光压、地球引力场不均引起的轨道摄动

3. 模型拟合局限性 (占比 10-20%)

   • 过度参数化 (20 个系数) 且参数间强相关，易引发过拟合

   • 严格几何模型转换为 RPC 时的截断误差 (约 0.01 像素)

4. 外部环境影响 (占比 10-20%)

   • 大气折射导致光路弯曲，尤其在低太阳高度角时

   • 地形起伏 (坡度> 15°) 产生的投影差，使目标顶部移位

偏差表现:

• 平面定位误差：无控条件下可达 7-10 米 (如 Pléiades 影像约 7.2 米)

• 高程误差：可达 10-15 米，严重影响 DSM 提取精度

• 局部变形：图像边缘或地形复杂区域误差放大 (可达像素级)

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

values%%%%%%%%%

L = 1200;

ts = 1/10;

fd = 0;

M = 4;

m = log2(M);

SNR_range = 0:1:30;

k = 3;

nRx = 2;

nTx = 2;

L_chan = 1;

p01 = .028;

p10 = .02;

% u = 0.0001;

lplant = 2;

delta = 0.1;

lambda = 1;

numSNR = length(SNR_range);

env_factor = 20;

%%%%%%%%%

data = randi([0,M-1] ,1 ,L);

x = reshape(data ,[nTx ,L/nTx]);

xmod = pskmod(x ,M);

desired = xmod;

berVec = zeros(1 ,numSNR);

for i = 1:nRx

for j = 1:nTx

hchan1 (i, j) = rayleighchan(ts ,fd);

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

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