复合混沌系统的矢量数据加密研究

根据矢量数据的特点和混沌映射系统的加密方法,本文提出了一种基于Logistic映射和Chebyshev映射的复合混沌系统。它通过使用迭代状态的周期替换,并输出整数化的混沌映射序列,有效地避免计算机有限精度产生的累计误差。该算法有较强的随机性、抗穷举攻击能力、抵御已知明文攻击能力和较好的时间代价。经过安全性分析,本算法可以较好地用于矢量数据的加密。     

高分辨率遥感影像通用定位模型探讨

由于通用传感器模型与具体的传感器无关,因而更能适应传感器成像方式多样化的发展要求,所以通用传感器模型的研究已成为当前摄影测量与遥感领域的一个重要研究方向。在对包括多项式模型、直接线性变换模型和有理函数模型在内的通用传感器模型的定义,参数解算和模型定位进行系统归纳的基础上,对基于通用传感器模型的高分辨率遥感影像的立体像对定位方法进行了理论和实验研究,并对实验结果进行了比较和分析。     

时间序列InSAR技术中的形变模型研究

时间序列InSAR技术,包括PS-InSAR技术和小基线集InSAR技术, 能有效克服传统D-InSAR的失相干限制, 逐步成为形变测量中的实用化技术。但是, 现有时间序列InSAR技术主要采用线性函数对真实形变进行模拟, 在真实形变呈现强烈的非线性时, 这种处理将不能得到正确的形变结果。本文就时间序列InSAR的形变模型问题展开研究, 首先从干涉相位模型解算的方法入手, 深入分析了线性形变模型的不足, 当干涉点目标的密度不够并且真实形变的非线性较强时, 干涉相位方程的解将会发散。根据魏尔斯特拉斯逼近定理, 提出以高阶多项式取代线性形变模型, 并给出了基于多项式形变模型的干涉相位方程解算方法。 利用太原市2003-2009年的23景ENVISAT ASAR影像, 分别采用线性形变模型和三次多项式形变模型, 利用小基线集技术进行了形变反演。将这两种方法得到的结果分别与水准测量结果进行了比较。结果表明, 采用多项式形变模型不仅能取得更高的形变测量精度,而且能提高点目标的密度。由于高阶多项式总能比低阶多项式更准确地拟合连续函数, 因此本文提出的多项式形变模型在时间序列InSAR形变监测中具有广泛的应用价值。     

求解半变异函数的常用方法与新方法研究

半变异函数的获取既有人为主观求取法,又有运用数学工具客观求取法,但是后者是今后的主要趋势。笔者在前人工作的基础上,归纳出多项式回归法、线性规划法和目标规划法三种求解半变异函数的成熟方法,以及非线性回归理论直接求解法、进化计算和积分面积三种新兴方法,并总结出各种方法的优缺点。最后概括出计算权重的两种方法。     

样条函数拟合GPS高程探讨

主要讨论了运用三次样条函数曲线拟合法来拟合GPS点的高程,并与多项式曲线拟合法比较,通过实例验证了此方法的可行性及其所能达到的精度,得出了一些有益的结论,并给出了一些建议。     

气象风险源的社会关注度风险等级分析方法

为了定量分析社会公众对气象风险关注等级程度以及对应等级的关注人数,综合应用模糊数学和多项式拟合方法,以西安市2004年1月至2007年10月,与当地公众生活关系密切的5类高影响天气事件,即:高温、雷暴、大到暴雨、中雨和小雨,作为潜在气象风险源,综合应用12121气象信息服务电话拨打次数和气象信息,计算出气象风险超越概率,通过对其4次多项式的拟合和求解,定量计算了一般、中、高三等级的气象风险关注度以及对应等级的关注人数.这有利于政府决策者及社会公众在响应气象风险时有较为定量的判断.     

磁致伸缩微位移驱动器性能测试分析

介绍了磁致伸缩微位移驱动器的工作原理,分析了检测方法,设计了使用双频激光干涉仪作为测量基准的测试平台;对该驱动器的位移的输出特性进行了测试,通过拟合处理对测试结果进行数据分析,可提高超磁致伸缩微位移驱动器的线性度和控制精度,使得驱动器性能改善.基于磁致伸缩效应原理研制的微位移驱动器,具有线性好、分辨率高、精度高等优点,经测试,达到了设定的参数指标要求.     

A sequential sparse polynomial chaos expansion using Bayesian regression for geotechnical reliability estimations

Polynomial chaos expansions (PCEs) have been widely employed to estimate failure probabilities in geotechnical engineering. However, PCEs suffer from two deficiencies: (a) PCE coefficients are solved by the least-square minimization method which easily causes overfitting issues; (b) building a high order PCE is often computationally expensive. In order to overcome the aforementioned drawbacks, the Bayesian regression technique is employed to evaluate PCE coefficients, which not only provides a sparse solution but also avoids overfitting. With the aid of the predictive means and variances given by Bayesian analysis, a learning function is proposed to sequentially select the most informative samples that are critical to build a PCE. This sequential learning scheme can highly enhance the computational efficiency of PCEs. Besides, importance sampling (IS) is incorporated into the sequential learning (SL)-PCEs to deal with geotechnical problems with small failure probabilities. The proposed method of SL-PCE-IS is applied to three illustrative examples, which shows that the improved PCE method is more effective and efficient than the common PCEs method, leading to accurate estimations of small failure probabilities using fewer training samples.     

车载组合导航数据处理方法研究

在运用组合导航技术进行车辆定位导航过程中,由于环境、导航设备等因素的干扰,导航数据中会包含有较大误差的野值数据,使得导航结果与实际车辆的行驶轨迹发生较大偏差,从而给人们的日常生活带来不便。一方面,错误的导航信息会给用户增加不必要的麻烦,影响智能交通系统的发展;另一方面也影响组合导航技术的应用和推广。为此,本文提出了对车辆低速和车辆停止时的定位数据进行剔除,利用粗差剔除和多项式拟合等方法对定位数据进行分析处理,提高导航定位的准确性。跑车试验证明该方法可以有效地提高定位精度,满足车载导航的需求。     

EC细网格对黔南州温度预报的订正研究

该文采用EC细网格2 m温度预报场及国家站实况资料,通过滑动平均法、双权重滑动平均法、多项式拟合法以及最佳系数法对EC细网格2 m温度在黔南州的预报进行订正分析,结果显示:4种方法订正后最高气温7 d平均准确率分别提升了12.70%~17.84%,最低气温7 d平均准确率分别提升了1.14%~2.86%。对于高温预报,最佳系数法订正效果最优,其次是多项式拟合法,对于最低气温,前3 d采用滑动平均法订正效果最明显,第4 d开始则采用最佳系数法订正,订正效果更明显。4种订正方法均在7-9月效果最明显。黔南州西部及中部地区多项式拟合法订正效果更好,州东南部地区最佳系数法与滑动平均法订正效果更好,但在120 h时效后滑动平均法的订正效果明显下降,州北部地区最佳系数法订正效果更为明显。