基于混合密度网络的NSCAT散射计海面风场反演

以NSCAT散射计数据为例,介绍了一种神经网络反演海面风场的方法.风速的反演是基于多层感知器网络;多解风向的反演是基于多层感知器网络和混合密度模型组合而成的混合密度网络,其中的核函数采用高斯函数的形式.通过与欧洲中期天气预报模式风场和现场浮标数据对比,证明了该神经网络反演海面风场的有效性.     

应用遗传算法评估HY-1A CCD反演二类水体组分的能力

应用一种基于遗传算法的二类水体水色反演算法,评估了HY-1A CCD反演水体组分浓度的能力.算法采用了三组分(叶绿素、悬浮物质和黄色物质)海水光学模型作为前向模型,以二进制编码遗传算法作为优化方法.通过多次反演试验,讨论了遗传算法参数对反演结果的影响;通过构造不同目标函数,讨论了目标函数对反演结果的影响;通过波段平均前后的数据模拟反演,分析了HY-1A CCD的波段平均对水色反演的影响;分析了该水色优化反演算法的浓度范围适用性;最后分析了该算法对输入数据误差的敏感性.模拟反演表明,HY-1A CCD可以用于进行二类水体水色反演,特别是在悬浮物质反演方面,该传感器优势明显.     

基于多特征多核学习的全极化SAR溢油提取方法

全极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)数据具有丰富的极化信息,能够提取出大量异构性特征。核学习方法在解决小样本、高维特征分类问题上具有优势,但异构特征对不同核函数具有响应差异。本文利用一种引入先验标签的多核学习方法进行全极化SAR的溢油信息提取,即基于分析结果对特征集进行遴选与组合,分别在每个特征组合中训练得到一个预备层核函数,以新获取的预备层核函数作为新的底层核函数,对全部特征进行学习分类。通过提取与分析溢油和海水的统计特征、物理散射特征和纹理特征,建立溢油全极化SAR特征谱,并利用引入先验标签的多核学习分类器进行溢油提取实验。结果表明,该方法能够利用全极化SAR多维异构特征的互补特性有效提高溢油分类提取精度。     

基于杜宾-沃森统计量的大地电磁一维反演方法

杜宾-沃森(Durbin-Watson, DW)检验是检验回归分析中残差一阶自相关性的一种方法,该方法广泛应用于计量经济学中。本文将DW统计量应用于一维大地电磁反演中,将DW统计量作为惩罚项加入大地电磁反演目标函数中,从而减弱实测大地电磁数据与反演模型响应之差(即残差)的自相关性,实现了基于DW统计量的大地电磁一维反演方法。通过两个层状模型合成数据反演和南黄海实测大地电磁资料反演验证了该方法的有效性,并与传统的高斯-牛顿反演方法进行了对比。反演结果表明本文反演方法对于高阻薄层具有更好的分辨能力。     

粗糙海面L 和C 双波段的代价函数多参量遥感反演分析

利用代价函数(cost function)方法,通过分析粗糙海面L和C双波段多极化遥感亮温对海表盐度、温度、风速和有效波高等参数的敏感性以及L和C双波段多极化的代价函数收敛特性,建立了反演海表盐度、温度、风速和有效波高等多参数的L和C双波段多极化代价函数模式。双波段遥感模式分析结果表明:(1)对于双参数的联合反演,L和C双波段垂直极化代价函数联合反演海表盐度和温度可以获得较好的反演结果。(2)L波段垂直极化和C波段水平极化代价函数联合反演海表盐度和风速较好。(3)对于三参数联合反演,L波段垂直极化和C波段的双极化联合反演盐度、温度和风速的精度较高。(4)L波段亮温对有效波高的敏感性较低(C波段经验模式不含有效波高),使得有效波高反演误差较大,L和C波段经验模式不适合反演有效波高参数。另外,为了定量分析L和C双波段代价函数的多参量遥感反演结果,采用加性噪音模拟亮温方法,对上述L和C双波段多极化模式的盐度、温度和风速等多参数联合反演误差进行了分析,均得出较好的结果。结论表明L和C双波段代价函数联合反演多参量可以明显提高参量反演精度,为粗糙海表面多参量的反演提供了新的方法和途径。     

基于遗传算法的微波散射计海面风矢量反演研究

针对目前传统反演方法存在的不足和限制,引入遗传算法用于风矢量反演中的目标函数优化.以SeaWinds散射计为例,根据其模型函数和模糊解的基本特征,设计并实现了一套可用于该散射计的海面风矢量反演算法,并利用SeaWinds散射计部分L2A实测数据对该反演算法进行了验证.实验结果表明,通过多代遗传操作,算法能够收敛于几个局部极值点,从而证明该算法能够有效解决数值风矢量的优化搜索问题.     

合成孔径雷达反演黄海海面风场

基于后向散射系数反演高空间分辨率海面风场,采用谱方法确定风向,并利用CMOD4模式函数反演风速。以ERS-2 SAR黄海区域图像为例,反演海面风场,并将反演结果同QuikSCAT散射计对比,比较吻合,证明该方法在黄海区域的可行性。     

基于X波段海洋雷达的风浪联合反演方法研究

提出了一种新的利用X波段海洋雷达联合反演海面风速与海浪谱的方法,该方法不需要额外的信息输入来反演海浪谱。通过利用风速与雷达后向散射强度的经验关系获得海表风速,然后将反演的风速输入风浪谱,通过求解该模拟风浪谱与雷达观测图像谱的约束函数的最小值来确定海浪谱。利用实验数据对反演方法进行了验证,风速、有效波高、主波周期以及主波波向反演的均方根误差分别为1.9 m/s,0.4 m,1.2 s和9.6°,证明了该方法的可行性。     

基于字典学习的声速剖面重构和反演

声速剖面（Sound Speed Profile,SSP） 是海洋环境观测的重要要素之一,引入遥感参数进行SSP 反演可以实时获取声速数据。反演首先需要依托精确的基函数对声速场进行降维表示,本文提出一种利用非线性基函数-学习字典（Learned Dictionaries,LDs） 提高降维精度的方案,并使用在多源信息融合上表现良好的自组织竞争型神经网络算法（Self-organizing Map,SOM） 对南海海域进行SSP 反演。实验结果使用均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）作为精度评估。实验结果显示：LDs 较传统基函数-经验正交函数（Empirical Orthogonal Functions,EOFs） 的降维精度在使用三阶基函数时提升0.13 m/s,五阶基函数提升0.07 m/s。使用五阶基函数进行反演,LDs 的反演精度为3.01 m/s,低于EOFs 的反演精度2.47 m/s。其原因为反演误差在机器学习训练基函数时被放大,导致所求得反演系数欠优。LDs 基函数较之传统的EOFs 能够有效突破正交性的限制,更精确地表示声速的扰动,达到了更高的降维精度,为声学信号处理任务的基函数学习提供一种方案。     

基于SAR图像雨团足印的海面风向提取方法

利用地球物理模式函数进行SAR海面风速反演时,需以风向作为地球物理模式函数的输入。本文应用了一种利用SAR图像上雨团足印顺风一侧比逆风一侧明亮的图像特征的海面风向提取方法,以进行海面风速反演。4景RADARSAT-2卫星SAR示例数据风向提取结果相对于ASCAT散射计的风向均方根误差满足不大于16°。分别以本文方法提取的风向和ASCAT散射计风向作为输入,利用地球物理模式函数CMOD5进行海面风速的SAR反演,两者的风速反演结果基本一致,其均方根误差差值不超过0.3 m/s。本文利用SAR图像雨团足印信息的风向提取方法准确可靠,可应用于SAR海面风速反演。     

基于自适应神经模糊推理系统的GPS高程转换

在工程实践中需要将GPS高转换为正常高。近年来,神经网络方法已经用到这一目的,并且取得一定成果。然而这种方法有一些缺点。一种新方法ANFIS被用来解决这一问题。首先简单介绍ANFIS理论,然后介绍使用ANFIS转换GPS高程的具体过程,最后给出一个使用本方法的工程实例及相应的结果。     

改进的移动粒子半隐式法模拟楔形体入水砰击

移动粒子半隐式法(Moving-Particle Semi-Implicit Method,MPS)是一种新的基于拉格朗日(Lagrange)理念的无网格方法,适用于模拟自由液面的大变形和水流的喷射现象。用基于大涡模拟的改进MPS法首先模拟了矩形体的入水砰击,砰击压力的计算结果证明了这种方法的正确性,然后模拟了楔形体的匀速入水砰击,并与实验结果进行了对比,验证了大涡模拟改进MPS法在砰击问题中的适用性。     

Seafloor Classification of Multibeam Sonar Data Using Neural Network Approach

In this study, the self-organizing map (SOM), which is an unsupervised clustering algorithm, and a supervised proportional learning vector quantization (PLVQ), are employed to develop a combined method of seafloor classification using multibeam sonar backscatter data. The PLVQ is a generalized learning vector quantization based on the proportional learning law (PLL). The proposed method was evaluated in an area where there are four types of sediments. The results show that the performance of the proposed method is better than the SOM and a statistical classification method.     

Seabed Ground Improvement in Coastal Reclamation Area by Heavy Tamping After Rockfilling Displacement

Considering the characteristics of seabed ground in coastal reclamation area, ultra soft clay improvement method by heavy tamping after rockfilling displacement was proposed combined with a case study. The improvement mechanisms of the method can primarily be attributed to rockfilling displacement (RD), dynamic compaction (DC), dynamic replacement (DR) and dynamic replacement and mixing (DRM). For the case study given in this article, heavy tamping construction program was proposed based on field pilot tests. Furthermore, the effectiveness of the proposed ground improvement method was verified through in situ plate load test, sand fill test and the analyses of observed settlement data. Thus, the method of heavy tamping after rockfilling displacement is applicable for the improvement of seabed ground in coastal reclamation area. It is proposed for similar projects that heavy tamping of fills may be performed by layers and correspondingly tamping energy increased to further enhance the improvement effect of DC, DR and DRM. In addition, delayed improvement effect or time effect of soil mass after heavy tamping is still an issue to be further studied.     

Seafloor Classification of Multibeam Sonar Data Using Neural Network Approach

In this study, the self-organizing map (SOM), which is an unsupervised clustering algorithm, and a supervised proportional learning vector quantization (PLVQ), are employed to develop a combined method of seafloor classification using multibeam sonar backscatter data. The PLVQ is a generalized learning vector quantization based on the proportional learning law (PLL). The proposed method was evaluated in an area where there are four types of sediments. The results show that the performance of the proposed method is better than the SOM and a statistical classification method.     

经验模式分解对恒电量瞬态响应信号的预处理

应用经验模式分解（EMD）将恒电量瞬态响应信号分解为不同时间尺度的内在模函数（IMF）分量。去除其中的小时间尺度的干扰噪声分量。然后经过拉普拉斯变换获得恒电量频谱以研究电化学腐蚀过程。     

A Novel VOF-Type Volume-Tracking Method for Free-Surface Flows Based on Unstructured Triangular Mesh

A novel VOF-type volume-tracking method for two-dimensional free-surface flows based on the unstructured triangular mesh is presented. Owing to the inherent merit of the unstructured triangular mesh in fitting curved boundaries, this method can handle the free-surface problems with complex geometries accurately and directly, without introducing any complicated boundary treatment or artificial diffusion. The method solves the volume transport equation geometrically through the Modified Lagrangian-Eulerian Re-map （MLER） method, which is applied to advective fluid volumes. Moreover, the PLIC method is adopted to give a second-order reconstructed interface approximation. To validate this method, two advection tests were performed for the establishment of the accuracy and convergence rate of the solutions. Numerical results for these complex tests provide convincing evidence for the excellent solution quality and fidelity of the method.     

基于MapInfo数据格式在GIS应用环境下等值线综合方法实现

等值线构建是G IS开发、数字地图绘制重要的研究内容之一。重点讨论了基于M apInfo数据格式在G IS应用环境下等值线综合方法的实现,首先根据高程采样点跟踪等高线通过点,再利用五点光滑法、正轴抛物线加权平均光滑法以及M apX提供的光滑方法对等值线通过点进行光滑处理,从而绘制出光滑度好、准确美观的等值线,同时发现M apX所提供的光滑方法可能利用的就是正轴抛物线加权平均光滑法。通过大量的数据验证了绘制的正确性。     

基于Maplnfo数据格式在GIS应用环境下等值线综合方法实现

等值线构建是GIS开发、数字地图绘制重要的研究内容之一。重点讨论了基于Maplnfo数据格式在GIS应用环境下等值线综合方法的实现，首先根据高程采样点跟踪等高线通过点，再利用五点光滑法、正轴抛物线加权平均光滑法以及MapX提供的光滑方法对等值线通过点进行光滑处理，从而绘制出光滑度好、准确美观的等值线，同时发现MapX所提供的光滑方法可能利用的就是正轴抛物线加权平均光滑法。通过大量的数据验证了绘制的正确性。     

利用EMD方法和小波变换进行信号奇异性检测

本文采用经验模式分解 (EMD)与小波变换相结合的方法分析非平稳机械故障信号的奇异性 ,进行机械故障诊断。与直接对原信号进行小波分析相比较 ,该方法提取的奇异性特征明显。数值模拟和对故障轴承的振动信号分析表明了该方法的有效性。