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。     

NLS问题的不适定性及正则化解算方法

本文进一步完善定义了NLS问题的两种不适定性,对产生这两种不适定问题的现象进行了分析。借助于正则化理论,通过添加稳定泛函,结合高斯-牛顿法,构造了不适定NLS问题的正则化高斯-牛顿法求解公式;解决了普通高斯-牛顿法在迭代过程中其Jacobian矩阵是秩亏或者严重病态导致的不能收敛的问题;给出了非线性秩亏自由网平差的正则化高斯-牛顿法步骤;以几个经典NLS问题为例进行了数值实验,说明了本文所提方法的适用性。     

等式约束对病态问题的影响及约束正则化方法

有效利用参数间已知的等式约束信息能够提高最小二乘解的精度,消除秩亏,但是等式约束能否消除或减弱平差模型的病态性尚不明了,由此提出了一种通过消除部分参数将等式约束病态问题转化为无约束问题的方法。然后分析了等式约束对病态问题的影响,用简单实例证明了加入约束后,系统可能呈现良态或病态,它的性态由原设计阵和等式约束共同决定,并提出了求解等式约束病态问题的诊断-正则化两步方法。最后用一个数值实例验证了该方法的可行性。     

大地测量中不适定问题的正则化解法研究

大地测量中的不适定问题包括病态问题和秩亏问题.系统研究不适定问题的处理理论和方法,是大地测量数据处理中的一项重要课题,已经发展成为一个重要的学科方向.本文基于TIKHONOV正则化方法和欧吉坤研究员提出的选权拟合的研究思路,充分考虑大地测量实际,抓住正则化矩阵的选取和正则化参数的确定这条主线,对大地测量中的不适定问题进行了深入研究,建立起了一套较系统的不适定问题处理理论及方法的框架,进一步发展了TIKHONOV正则化方法.主要研究内容包括:     

有偏改正的正则化抗差方法

现代测绘科技中,由于数学模型的过度参数化或观测信息不足,会导致观测方程具有病态性,同时,观测值中会产生粗差,由于上述两种原因,平差结果的质量将会受到严重的影响。而普通的正则化抗差方法,定权过程不严谨,同样会对平差成果造成不利的影响。针对上述问题,文中提出一种有偏改正的正则化抗差方法,即通过有偏改正后的残差进行等价权的确定,然后利用严密的等价权对含有粗差的病态方程进行求解。通过具体的实例分析,验证本方法在均方误差意义下优于普通的正则化抗差方法。     

均方误差意义下的正则化参数二次优化方法

Tikhonov正则化法是大地测量中应用最为广泛的病态问题解算方法之一。影响正则化法解算效果的重要因素是正则化参数,然而,最优正则化参数的确定一直是正则化解算的难题,如L曲线法确定的正则化参数具有稳定性好、可靠性高的优点,但存在过度平滑问题,导致正则化法对模型参数估值精度改善较小。本文从均方误差角度分析了正则化参数对模型参数估计质量的影响。基于奇异值分解技术,提出了由模型参数投影值分块计算均方误差的方法,避免了均方误差迭代计算,并基于均方误差最小准则给出了正则化参数优化方法,实现了对L曲线正则化参数的优化。数值模拟试验与PolInSAR植被高反演试验结果表明,正则化参数优化方法有效改善了正则化法解算效果,提高了模型参数估计精度。     

多通道正则化图像复原方法研究

基于一种先验知识的图像超分辨率复原技术能将低分辨率影像重建出高分辨率、细节信息更丰富的图像。本文分析了图像的退化模型和图像复原的病态特征,从正则化方法数学理论入手,利用正则化复原技术解决图像复原的病态问题,然后利用卫星图像进行了复原仿真实验,计算结果表明这种方法可有效复原图像,在客观标准评价和主观视觉效果方面都有明显改善。     

一种基于正则化方法的SAR图像边缘检测算法

提出了一种基于正则化方法的SAR图像边缘检测算法,并用MSTAR(moving and stationary target acquisitions and recognition)数据进行大量的仿真实验。实验表明,与经典的边缘检测方法相比,该方法能保持图像的细节特征,较好地解决了边缘断裂和抗噪问题,具有较好的边缘检测能力。     

利用最优正则化方法确定Tikhonov正则化参数

基于均方误差最小意义下运用最优正则化方法确定正则参数,推导了计算最优正则参数的公式,并结合算例分析比较了求解病态方程的L-曲线法、GCV法等常用的方法,算例表明,基于最小均方误差的Tikhonov正则化参数优化选取方法是一种可行有效的方法。     

基于刃边法与正则化方法的遥感影像复原

提出了一种基于刃边法PSF估计和保边缘正则化方法的遥感影像复原方法,利用刃边法,建立正则化复原模型,以及最速下降法进行复原,实现了优于传统的维纳滤波、约束最小平方等方法的复原效果。     

抗差Tikhonov正则化方法及其应用

提出了抗差Tikhonov正则化方法,并给出了3种常用的计算正则化参数的抗差估计方法,即抗差L-曲线法、抗差广义交叉检核法和抗差广义不符原理。计算结果表明,抗差Tikhonov正则化方法不仅能克服方程病态,而且能有效地控制观测异常影响。     

Tikhonov正则化方法在GOCE重力场求解中的模拟研究

本文在阐述Tikhonov正则化方法基本原理的基础上,给出了四类可用于重力场解算的正则化矩阵(零次、一次、二次和Kaula),以及用于确定正则化参数的L曲线法和GCV方法的数学模型。基于SA方法利用模拟数据分析讨论了零次、一次以及Kaula正则化矩阵应用于GOCE全球重力场模型确定的有效性,并由Kaula正则化矩阵分析了L曲线法和GCV方法确定正则化参数的可行性。数值结果表明三类正则化矩阵获得的最优解(以大地水准面MSE最小为准则确定)的精度水平相近,关键在于相应正则化参数的确定,数值结果同时说明了GCV方法和L曲线法可用于确定正则化参数,且前者较后者具有更好的稳定性。     

SVD和DCT提取特征向量的方法在人脸识别中的比较

采用奇异值分解和2D离散余弦变换两种方法得到的特征，分别在嵌入式隐马尔可夫模型的人脸识别中进行比较．得出奇异值分解比2D离散余弦变换在识别率上和时间复杂度上部较差的结果。通过对结果进行分析得出，虽然奇异值分解有很多优良的特性．但是在模式识别中仅使用奇异值分解来提取特征并不是很好的方法。     

最优Tikhonov正则化矩阵及其在卫星导航定位模糊度解算中的应用

首先,用贝叶斯（Bayes）统计理论的观点,把未知参数看作随机变量,引入未知参数的无信息先验分布函数,从数学上推导了均方误差最小意义下的正则化矩阵;然后,结合最优正则化矩阵和快速截断奇异值算法,提出了一种新的正则化方法;最后,探讨了新方法在全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）模糊度解算中的应用。通过一组GNSS模糊度解算实验,比较了最小二乘（least squares,LS）方法、L曲线岭估计和新方法的性能。结果表明,新方法解算成功率略高于L曲线岭估计,远高于LS方法;计算耗时略大于LS方法,远小于L曲线岭估计。     

重力与磁力测量数据向下延拓中最优正则化参数确定方法研究

向下延拓是重、磁测量数据处理的关键步骤之一,然而,向下延拓是一个典型的不适定问题,需要采用正则化方法实现有效延拓,因此,正则化参数的确定是重、磁测量数据向下延拓正则化方法研究中最重要内容。本文根据观测面和延拓面测量数据的Poisson积分平面近似关系,结合快速傅里叶变换算法,将其转换到频率域进行计算,提高了计算速度,为了克服计算的不稳定性并进一步提高计算结果的精度,引入Landweber正则化迭代法,在此基础上采用L曲线法研究了最优正则化参数的确定,最后采用模型磁测数据验证了所确定的正则化参数的有效性,并取得了较好的延拓结果。     

GPS速度场球面小波模型中的吉洪诺夫正则化方法

针对用小波框架表示GPS速度场可能会产生病态问题,该文提出了采用吉洪诺夫正则化方法及相应的3种正则化参数选择方法(广义交叉检验法、L曲线法和留一交叉验证法)进行模型求解。该方法通过引入合适的正则化参数及正则化矩阵的方式,来克服GPS速度场球面小波模型难于得到惟一解的问题。基于中国地壳运动观测网络两个局部区域的GPS速度场数据和亚洲太平洋地区地球动力学计划局部区域的GPS速度场数据的实验结果表明:使用该方法可以得到模型的稳定解,且以外部检核均方误差最小为准则时,3种正则化参数选择方法获得的解的精度水平相当。     

航空重力测量数据向下延拓的正则化算法及其谱分解

基于Poisson积分方程,提出了以地面重力观测值作为控制并顾及外区影响的向下解析延拓数学模型,推导了向下解析延拓的谱分解式,在频域内分析了造成向下延拓结果不稳定的原因,进而给出了向下延拓的正则化算法,并讨论了向下延拓中的地形影响.通过对我国首次航空重力测量试验数据的处理表明,提出的方法可获得稳定、精确的向下延拓结果.     

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。