基于验后方差估计原理探测与剔除粗差

将抗差估计的思想融入到粗差探测的算法中,设计出对模型误差特别是粗差具有抵抗能力的粗差探测算法。应用最小二乘法来计算观测值的参数、残差、协因数阵及单位权的初值,再根据残差和有关的参数,按所选择的权函数,计算每个观测值的权,经过迭代计算求得观测值的残差,按照统计检验的方法剔除粗差。通过实验证明,基于验后方差估计原理导出的选权迭代具有很强的粗差探测能力。     

基于自适应抗差最小二乘的DEM数据粗差剔除

数字高程模型(DEM)生产中最关键的环节是质量控制,而粗差是影响DEM质量的重要因素之一。简单介绍了自适应最小二乘估计的原理,并将其用于DEM趋势面拟合中,结果表明该方法具有良好的抗粗差的能力,用含粗差的数据拟合出的曲面与实际地形比较符合。     

基于小波变换的潮位粗差探测定位方法研究

结合小波多尺度分析在粗差探测定位方面的优越性,提出了相应的潮位粗差探测定位方法,根据小波分解的原理,给出了潮位粗差的探测步骤;基于实测潮位数据设计了潮位离散粗差与连续粗差两类实验,并对系统性偏差的探测定位展开研究。结果表明:基于小波多尺度特性构建的粗差探测定位模型可以高效准确地探测定位潮位粗差。     

利用CUBE算法剔除多波束测深粗差研究

针对国内基于不确定度信息处理多波束测深数据相对滞后现状,将CUBE算法应用于大批量多波束测深粗差剔除研究。通过与人工交互编辑结果对比,表明CUBE算法剔除粗差效率较高并能保证测深成果质量,具有较高的推广应用价值。该研究对进一步优化我国多波束测深粗差处理算法也具有重要意义。     

顾及地形变化的多测线粗差剔除方法在一体化水深测量中的应用

单波束测深仪是现代海洋和内河水下地形测量中使用最为频繁的测量仪器。硬件设备固有特性和水下复杂的特殊环境,易导致单波束测深仪在实际使用中产生各类型的粗差。单波束采集时按照每条测线进行处理,在数据处理上往往存在不同船只、不同测线难以一体化处理的问题。文中针对水深值粗差的特点,设计了单波束数据采集和处理一体化方法,在区域处理单波束数据的基础上,提出一种顾及地形的单波束水深测量数据多测线粗差检测方法,并针对上海周边实测区域对单波束测深数据采集和处理进行全方位的验证,结果表明应用本方法不但提升了数据精度和数据处理可靠性,而且大幅提高了作业效率。     

基于SVM的海浪要素预测试验研究

采用支持向量机对海浪要素中的有效波高进行预测,采用风场和波浪场作为学习要素,对比不同特征向量对有效波高预测结果的准确度。取台湾岛东部海区作为实验区域,使用NCEP再分析的数值模式数据作为学习样本。选用支持向量分类机,建立了4组不同特征向量的模型进行海浪有效波高的预测,并对4种模型的结果进行比较和分析。实验表明,当输入的特征向量过多或过少时,会对模型的预测结果和计算效率产生不同的影响。当使用风场和波浪场共同作为特征向量进行学习时,在该区域预测结果与模式预报结果相比更接近,相关系数将近99%,均方根误差约0.2 m。     

基于SVM回归模型的SAR图像有效波高估测

A new method for estimating significant wave height(SWH) from advanced synthetic aperture radar(ASAR) wave mode data based on a support vector machine(SVM) regression model is presented. The model is established based on a nonlinear relationship between σ0, the variance of the normalized SAR image, SAR image spectrum spectral decomposition parameters and ocean wave SWH. The feature parameters of the SAR images are the input parameters of the SVM regression model, and the SWH provided by the European Centre for Medium-range Weather Forecasts(ECMWF) is the output parameter. On the basis of ASAR matching data set, a particle swarm optimization(PSO) algorithm is used to optimize the input kernel parameters of the SVM regression model and to establish the SVM model. The SWH estimation results yielded by this model are compared with the ECMWF reanalysis data and the buoy data. The RMSE values of the SWH are 0.34 and 0.48 m, and the correlation coefficient is 0.94 and 0.81, respectively. The results show that the SVM regression model is an effective method for estimating the SWH from the SAR data. The advantage of this model is that SAR data may serve as an independent data source for retrieving the SWH, which can avoid the complicated solution process associated with wave spectra.     

测绘卫星摄影测量平差的粗差探测方法研究

粗差探测是平差解算中的重要课题,对平差解算结果可靠性的提升有着重要作用。因此,通过对典型摄影测量粗差探测权函数的分析,提出了一种能基于粗差率自适应调整权函数系数的粗差探测算法。实验结果表明,自适应粗差探测方法在不同粗差条件下的卫星摄影测量平差中能有效剔除粗差,具有较好的稳定性。     

基于SVM方法的航空高光谱赤潮信息提取与分析

从仪器到外业数据采集再到内业数据处理,较全面的阐述了航空高光谱赤潮监测的工作流程,并着重讨论了航空高光谱赤潮信息提取这一关键技术.采用专门针对小样本高维度的支持向量机模式识别方法,以2013年7月4日浙江舟山东福山赤潮高光谱数据为例,通过采集7个点位的赤潮海水和正常海水波谱曲线,研究分析赤潮海水的差异性特征,开展赤潮信息提取技术的研究,并对相同样本不同的提取方法进行了对比,通过分析,进一步证明了支持向量机方法的准确性和优越性.航空高光谱赤潮信息提取技术的研究可为航空赤潮业务化监测提供必要的技术基础.     

论导线测角粗差的产生及其影响

针对导线测量中出现的测角粗差,对粗差的产生原因、有无粗差的坐标关系进行了分析,对粗差判据方法进行了理论推证、实例验证和讨论,证实了该方法具有理论的完整性和实际的可操作性,并对减少粗差出现的措施提出了建议。     

基于融合GMM与SVM的船载非侵入式负荷识别方法

为保障安全的船载用电环境,实现合理的用电配置与管理,在船载电力布局中引入非侵入式电力负荷监测。提出了一种融合高斯混合模型(GMM)与支持向量机(SVM)的电器类型识别算法。该方法利用暂态事件检测所提取的有效负荷特征,建立具有较好统计分布能力的GMM模型和具有较好泛化能力的SVM模型。对两种算法的概率分布进行融合生成最终识别结果。实验结果表明,相对单独应用SVM模型,本文所用方法在准确率和稳定性方面均有一定程度的提升,且实现复杂度低,具有良好的实用价值。     

基于全局性极小化二维反投影误差的射影重建方法

建立1种新的射影重建方法。该方法以全局性极小化射影三维空间点的二维反投影误差平方和为准则,相对于缩小SVD反投影误差的方法,具有更为明确合理的物理意义。实现过程是以奇异值分解为基本工具的分步线性迭代计算,避免了传统射影重建方法复杂的非线性优化环节。它无需估计投影深度,避免了基础矩阵计算的复杂性问题,因而也不受相机特殊运动的限制。文中利用虚拟物体图像和真实物体图像进行了实验验证,证明该方法具有计算简单、准确性和鲁棒性高等方面的特点,具有较高的实用价值。     

基于正交试验的水下航行器凸体涡流噪声优化

凸体作为水下航行器表面的一种常见附体结构,其产生的涡流噪声对搭载在水下航行器上的声学仪器的信号精度有非常重要的影响。在马赫数为0.004 8条件下,采用LES-Lighthill等效声源法对三维方形凸体的流场及声场进行仿真,形象地再现了凸体周围涡旋运动变化规律,分析了涡流流动机制及辐射噪声特征。通过正交试验设计,以噪声最小为目标,优化了三维方形凸体结构参数。研究成果为水下航行器附体结构的设计提供了依据。     

均值平移模型序贯粗差探测法研究与应用

针对均值平移模型粗差探测算法存在的不足,研究了粗差探测的计算过程,分析了影响计算速度的原因,提出了序贯粗差探测法,利用分块矩阵,对计算过程进行了优化。通过实测数据,验证了此方法的有效性。     

一类带乘性噪声系统的参数故障检测方法

为提高系统运行的可靠性以及安全性,故障检测技术已经成为很多技术流程中必不可少的部分。在系统的数学模型中,故障可分为加性故障和参数故障,参数故障是较加性故障更为复杂的一种故障类型。本文针对一类带乘性噪声的复杂系统,建立了其参数故障模型。并在传统最优滤波的基础上推导出该系统的常增益最优滤波公式,研究了参数故障在新息中的表现形式并给出了相关证明。基于故障发生前后新息序列的变化规律,本文设计了一类参数故障检测方法。仿真结果表明该方法能够及时有效的识别出故障的发生点。     

海洋TM卫星影像噪声探测与去除方法研究

采用局部均值与局部标准差法对海洋TM卫星影像进行质量评估,利用这种方法对同时相不同波段影像以及对不同时相相同波段影像进行质量比较。在噪声探测技术基础上,人工剔除水深突变点,处理噪声点,最终得到保留水深变化信息的高质量遥感数据。