一种基于归一化扰动模型的积雪和植被覆盖度反演方法

积雪和植被的覆盖范围对于研究气候变化和水资源平衡、生态环境状况具有重要的意义,但它们的光谱曲线具有较强的时空变异性,难以获取精确的覆盖度产品。针对线性混合像元分解算法在积雪和植被覆盖度反演中噪声和光谱变异带来的误差,本文提出了一种基于归一化扰动模型的积雪和植被覆盖度反演方法,并选用了3个不同的区域（单独的积雪覆盖区、单独的植被覆盖区、积雪和植被混合的覆盖区）来验证所提出框架的可行性。研究结果表明：① 该方法单独反演积雪覆盖度的均方根误差为0.172,单独植被覆盖度反演均方根误差为0.223,积雪和植被覆盖度混合反演的均方根误差分别为0.185和0.249,3种方案均有较高的精度;② 对影像与端元组进行归一化后,降低了光谱异质性,在此方法下的扰动混合模型可以有效地减弱MODIS影像光谱变化和噪声带来的误差;③ 针对MODIS影像,该框架获取的积雪覆盖度相对于植被覆盖度具有更高的精度。今后将进一步发展类似的积雪覆盖度与雪粒径协同反演算法。     

基于Rayleigh商的不等精度二次曲线拟合的WTLS迭代解法

针对独立不等精度离散点的二次曲线拟合问题,以系数矩阵元素的一阶误差传播得到的方差为权倒数,采用加权总体最小二乘估计方法求解拟合参数,将加权总体最小二乘问题转化为Rayleigh商问题,从而只需求一正定矩阵的特征值和特征向量,便可通过迭代计算得到待估参数的解。该方法性能稳定且计算量较小,是针对WTLS问题的一种相对简捷高效的计算方法。     

基于三维有限元软件的经颅磁刺激仿真研究

为了寻求一种能够真实有效的反应经颅磁刺激下头部组织磁场分布的方法,根据经颅磁刺激的产生原理,设计了激励源仿真电路,然后利用三维有限元软件Ansoft建立了4层球头模型,仿真出此模型在单线圈和“8”字形线圈刺激下头组织内部磁场的分布,并对比分析了两种线圈下磁场的聚焦性能,头部各组织磁场随时间的变化以及刺激深度.仿真结果表明:Ansoft软件在经颅磁刺激研究工作中具有可行性,从而提出一种准确有效的经颅磁刺激研究新方法.     

基于EWT-分量阈值与SVD的微震信号降噪方法

针对微震信号采集过程中存在大量不同频率的干扰信号,导致信号初至拾取难度大的问题,提出一种经验小波变换(EWT)结合分量阈值重构规则及奇异值分解(SVD)技术对微震信号进行降噪的方法.该方法利用EWT自适应分解和抗模态混叠的特点分解微震信号,得到各分量信号.对于高信噪比信号,选取相关系数大于0.3且方差贡献率大于15％的...     

基于CNN-GAN组合模型的可控源电磁反演方法北大核心CSCD

提出一种基于卷积神经网络(CNN)和生成对抗网络(GAN)组合模型的可控源电磁反演方法。为突出异常体信息,将总场进行差分预处理,同时修改损失函数以增强GAN的稳定性。将差分总场送入CNN,得到地面接收电场与地下异常体电导率数据之间的结构化因果关系;输出异常体的粗略电导率模型,再将其作为GAN的输入,在GAN中提取特征进行训练,得到高精准和高对比度的电导率反演结果,以达到工程应用的要求。通过将CNN-GAN组合模型与传统神经网络模型的预测结果进行对比发现,CNN-GAN组合模型优于传统神经网络模型,能够更好地预测地下异常体的电导率模型,相似度高达94.38%,比传统CNN和GAN模型分别提高约48%和78%。     

一种基于接收信号强度的源节点定位算法

提出一种基于接收信号强度的源节点定位算法,无需事先已知源节点的发射功率以及环境中的路径损耗指数。该算法首先对接收信号强度的路径损耗模型进行两次差分,消去与源节点发射功率相关的模型参数和路径损耗指数,然后利用最小二乘准则来估计源节点的位置。通过仿真数据评估该算法的定位精度,并与其他源节点定位算法进行比较。