波达方向(direction of arrival,DOA)估计是利用具有一定空间结构的天线阵元对空间信源的来波方向进行估计。为解决MUSIC算法和ESPRIT算法在智能天线DOA估计中空间谱分辨率和抗噪声性能方面的不足,依据压缩感知理论的贪婪算法思想,将匹配追踪(matching pursuit,MP)算法和子空间追踪(subspace pursuit,SP)算法应用在DOA估计中,即提出2种新的算法MP-DOA和SP-DOA。这2种算法主要包括原子库建立、信号投影、最佳匹配原子筛选及信号特征提取等过程。4种算法的仿真实验与对比分析结果表明,MP-DOA算法在低信噪比情况下较其他3种算法性能更优越,SP-DOA算法在角度分辨率和对信源数的包容方面的性能较其他3种算法优越,也验证了应用压缩感知理论的优越性。
摄像机与激光测距仪(Camera and laser rangefinder,LRF)被广泛应用于机器人、移动道路测量车、无人驾驶等领域.其中,外参数标定是实现图像与LIDAR数据融合的第一步,也是至关重要的一步.本文提出一种新的基于最小解(Minimal solution)外参数标定算法,即摄像机与激光仅需对标定棋盘格采集三次数据.本文首次提出虚拟三面体概念,并以之构造透视三点问题(Perspective-three-point,P3P)用以计算激光与摄像机之间的坐标转换关系.相对于文献在对偶三维空间(Dual 3D space)中构造的P3P问题,本文直接在原始三维空间中构造P3P问题,具有更直观的几何意义,更利于对P3P问题进行求解与分析.针对P3P问题多达八组解的问题,本文还首次提出一种平面物成像区域约束方法从多解中获取真解,使得最小解标定法具有更大的实用性与灵活性.实验中分别利用模拟数据与真实数据对算法进行测试.算法结果表明,在同等输入的条件下,本文算法性能超过文献中的算法.本文所提的平面物成像区域约束方法能从多解中计算出真解,大大提高了最小解算法的实用性与灵活性.
