非线性参数估计的自适应松弛正则化算法

非线性方程参数估计存在的弊端在于非线性观测方程存在不适定问题时，以线性化平差估计和高斯牛顿为代表的经典数值算法会产生较强的不稳定特征。因此，针对传统非线性最小二乘求解不稳定且可靠性低的特点，基于稳定泛函极小准则最优化思想，提出了一种自适应松弛正则化数值算法。该算法采用正则化参数几何递增计算方法和残差最小步长准则，实现了正则参数和迭代步长计算的完全自适应，提高了非线性迭代收敛效率。以病态仿真数据和水下实测数据为例，验证了该方法的数值收敛解优于线性平差估计解，收敛效率优于迭代Tikhonov正则化方法。     

一种基于牛顿插值迭代的SAR影像滤波评价方法

针对SAR影像难以精确计算信噪比的问题,该文以滤波评价指标信噪比为依托,提出了一种基于牛顿插值迭代修正SAR影像近似信噪比的滤波质量评价方法:根据已知值通过牛顿插值得到更多的数据,再利用牛顿迭代法拟合非线性函数修正近似信噪比。以模拟影像和真实影像为数据源,选择目视效果较好的滤波结果作为真实影像的近似无噪声影像,人工对模拟影像和无噪影像进行降质,并使用5种滤波器对影像进行处理,分别利用基于牛顿插值迭代得到的修正近似信噪比、传统的峰值信噪比、等效视数和边缘保持指数评价滤波效果。结果表明:基于牛顿插值迭代修正的近似信噪比可作为衡量SAR影像滤波质量的评价指标,且无需参考原始无噪影像,对真实SAR影像的滤波质量评价有一定的可行性。     

基于F-范数的不确定性平差模型的解算方法

为提高基于F-范数的不确定性平差模型的解算效率，给出直接迭代算法进行参数估计。该算法无需SVD，解算过程简单且易于编程计算，同时给出迭代不收敛时的SVD-解方程算法。二元线性拟合及沉降观测AR模型的算例结果表明，这2种算法正确可行，与SVD-迭代算法具有等价性。当迭代收敛时，宜使用直接迭代算法，收敛速度更快，解算效率更高；当迭代不收敛时，可釆用SVD-解方程算法。     

基于LiDAR的农田地形环境三维重建方法

为克服传统农田土地平整测量方法耗时费力的特点，提出采用LiDAR技术对农田地形进行重建的探索性研究。通过HDL-32E型激光雷达等搭建了系统的硬件平台，应用C++语言编写了系统数据的采集程序；在此基础上对激光雷达所采集数据进行了标定，研究了农田地形重建系统中不同坐标系的转换方法；同时基于最小值去噪法设计了更适用于农田地形点云去噪的均值限差去噪法。通过对比在农田起伏较大区域不同坡度范围内RTK与激光雷达所测单元个数，对系统精度进行了评价；最后实现了车载农田地形重建系统的界面显示、应用与精度评估。结果表明，在10°~15°、25°~30°大坡度范围内激光雷达所获农田地形更为丰富，精度更高。该方法重建的农田地形模型点云数据和原始农田地形点云数据投影面积逼近度可达93%，验证了本文研究方法应用于农田地形环境重建的可行性，同时为今后的土地精细平整工作提供了理论参考与依据。     

天文像复原迭代位移叠加法中初始信息的选择

给出了天文像复原“迭代位移叠加法”的第一步中确定位移基准点的方法-将目标像结构的初始信息与目标斑点图间的互相关性运算的极大值点作为基准点，按此基准点对目标斑点图进行位移叠加，第一步中初始信息的选择是展开迭代位移叠加过程的关键。讨论了目标初始信息的性质和提取方法。     

重庆地面最高气温与最大风速年极值的渐近分布

利用重庆1951-1990年间地面最高气温和1956-1990年间地面最大风速年极值的记录,采用韦伯分布和耿贝尔分布分别对其渐近分布进行拟合.通过统计推断,找出重庆地面最高气温和地面最大风速年极值遵循的最佳渐近分布--韦伯分布.     

人造导引星自适应光学的倾斜决定问题

本文从Zernike多项式出发 ,推导了激光导引星自适应光学倾斜校正的非等晕性方差 ,以其方差 1rad2 为判据 ,导出了倾斜等晕角的表达式 ,得出了与Parenti和Sasiela推导的相同的结果