航空重力向下延拓的最小二乘配置Tikhonov正则化法

基于最小二乘配置法向下延拓航空重力的过程中,由于协方差矩阵严重病态,影响延拓结果的稳定性和精度。针对这一问题,提出了航空重力向下延拓的最小二乘配置Tikhonov正则化法。基于全球协方差函数模型建立航空重力数据与地面重力数据的协方差关系,引入基于广义交叉验证法,选择正则化参数的Tikhonov正则化法改善协方差矩阵的病态性,抑制观测噪声对延拓结果的放大影响。基于EGM2008重力场模型,设计了山区、丘陵和海域3种不同地形区域的航空重力数据向下延拓的仿真实验,实验结果验证了该方法的有效性。     

航空重力数据向下延拓的迭代Tikhonov正则化法

根据观测面和延拓面测量数据的Poisson积分平面近似关系,结合快速傅立叶变换算法,将向下延拓转换到频率域进行计算,并采用迭代Tikhonov正则化方法,克服计算的不稳定性,提高计算结果的精度,实现了航空重力测量数据的向下延拓。最后采用模拟航空重力测量数据验证了该算法的有效性,取得了较好的延拓结果。     

航空重力向下延拓的多参数正则化方法

为了克服航空重力向下延拓解算的病态性影响,介绍了一种多参数正则化方法,以均方误差最小为目标函数,设计了选取正则化参数的迭代算法,并比较了基于L曲线法、广义交叉核实(generalized cross-validation,GCV)方法选取正则化参数的Tikhonov正则化方法,同时给出了均方误差意义下多参数正则化解优于最小二乘估计的条件。基于EGM2008地球重力场模型进行了仿真试验,计算结果表明,多参数正则化方法能够保证向下延拓结果的可靠性和稳定性,并优于现有的Tikhonov正则化方法,验证了多参数方法在航空重力向下延拓中的可行性。     

向下延拓航空重力数据的Tikhonov双参数正则化法

为了避免正则化参数对向下延拓过程可靠成分的修正影响,提出了Tikhonov双参数正则化法。引进截断参数,将法矩阵的奇异值分为相对较大的奇异值（可靠部分）和相对较小的奇异值（不可靠部分）;引进正则化参数,只对法矩阵的小奇异值进行修正,以抑制高频误差对向下延拓解的影响。采用改进的广义交互确认法（GCV）确定截断参数和正则化参数。基于EGM2008重力场模型仿真了一组航空重力数据,验证了该方法对航空重力数据向下延拓过程的有效性。     

航空重力向下延拓病态问题的求解

提出将广义岭估计用于求解航空重力向下延拓病态问题,研究了求解逆Poisson积分问题的3种正则化方法：Tikhonov正则化、岭估计和广义岭估计。利用EGM2008地球位模型设计模拟数值实验,将飞行高度处含白噪声的2.5′×2.5′重力扰动向下延拓至大地水准面上,与参考值作外部检验,全面检验、比较了各向下延拓方法的可靠性、精度和稳定性,数值结果表明基于多个最优正则化参数的广义岭估计在延拓精度、稳定性和抗差性等方面要显著优于基于单个正则化参数的Tikhonov法和岭估计。     

位场向下延拓的加速LANDWEBER迭代法

利用航空测量数据向下延拓得到不同高度的位场数据可以提高测量成果的综合利用率。Landweber迭代法是一种有效解决位场向下延拓的实用方法。鉴于Landweber迭代法的收敛速度比较慢,提出采用加速Landweber迭代法,推导得到两种迭代法对应的波数域算子并通过仿真分析算子的滤波特性,最后结合模型实例验证了所提出的加速Landweber迭代法不仅能有效进行位场向下延拓,而且比Landweber迭代法更高效。     

基于广义补偿最小二乘法的航空重力向下延拓

航空重力向下延拓是病态问题,而广义补偿最小二乘法可以很好地克服病态性。研究了基于广义补偿最小二乘法的逆Poisson积分的航空重力向下延拓模型,并设计实验方案,将EGM2008地球位模型计算的重力异常作为仿真实验的数据,分别用最小二乘、Tikhonov正则化、广义补偿最小二乘3种方法求解,对其精度及仿真效果进行比较。结果表明,广义补偿最小二乘方法精度高,对仿真效果有显著提高。     

航空重力向下延拓分组修正的正则化解法

在航空重力向下延拓中,针对病态性对解算结果各个部分影响的不同进行分组修正,提出了分组修正的正则化解法。利用信噪比评估病态性影响,得到将参数分组的方式;依分组修正思想构造正则化矩阵;通过极小化均方误差选取正则化参数。基于EGM2008重力场模型仿真一组航空重力数据,验证了该方法对航空重力数据向下延拓过程的有效性,并与另外3种方法作比较。结果表明,新方法具有更高的精度。     

一种改进的病态问题奇异值修正法

基于Gaussian滤波函数和Tikhonov滤波函数的联系,选择Gaussian滤波函数作为正则化矩阵,提出了一种改进的病态问题奇异值修正法——Tikhonov-Gaussian法。通过球体重力模型数据的向下延拓仿真实验,验证了改进的奇异值修正法优于标准的Tikhonov修正法。     

大地测量与地球物理中病态性问题的正则化迭代解法

大地测量与地球物理中需要求解的大规模超定线性方程组常常具有病态性,在使用共轭梯度法求解时必须克服病态性的危害影响,本文对此进行了研究,利用正则化思想改进共轭梯度解法,提出了基于条件数控制的正则化迭代解法。首先通过构造干扰源向量,推导了与法方程同解且病态性大为减弱的新的解算方程,然后用共轭梯度迭代法对新方程求解,最后通过航空重力向下延拓等数值试验验证了新解法的有效性,并且将其与LS、CG、Tikhonov等方法比较,结果表明新方法的精度最高。