非线性不等式约束平差的一种新岭估计算法

利用先验信息对参数加以约束,建立非线性不等式约束平差模型,并提出一种新的岭估计算法解算该平差模型。2个病态算例实验证明了本文算法的有效性,且计算结果精度高于普通岭估计。     

滑坡监测的自适应约束抗差滤波算法研究

在滑坡的动态监测中通常存在先验几何信息和物理信息,现有的滤波算法并不能够充分利用这些信息,为控制几何观测异常对形变参数估计的影响,提出一种利用滑坡力学状态信息的约束滤波模型.同时,利用约束方程获得有益信息,精确地确定测量的等价权,给出相应的自适应约束抗差滤波算法,并通过实例说明了带有约束的滤波算法更能提高状态参数估计的...     

有界椭球不确定性平差算法在病态问题中的应用

利用椭球约束描述观测向量和参数的有界不确定先验信息,并将其融入到测量平差模型中,建立新的平差准则对不适定性进行抑制。通过模拟算例和测边网病态数据,比较本方法与其他多种方法的优劣,验证有界椭球不确定性平差方法处理病态问题的有效性。     

具有先验信息的地面三维激光扫描地形测量数据去噪算法

为防止三维激光扫描数据中的噪声对实景重构造成扭曲,基于消噪的相关理论,提出了3种具有先验信息的去噪算法,利用高程注记点所提供的先验信息作为去噪依据,分别对比高程插值、最小二乘拟合平面及趋势面,选取适当阈值消去噪声。利用Timble GX200地面三维激光扫描系统获取的地形测量数据进行实验分析,结果表明:高程注记点可以作为先验信息为点云去噪提供依据,并确保去噪后基本符合实体特征。     

顾及实时位置预测信息的动态精密单点定位算法

传统模式下动态精密单点定位(precise point positioning, PPP)技术可利用动态序贯最小二乘算法进行历元递推求解,坐标参数因其时变特性,历元间不进行继承,使得动态PPP算法损失了先验位置信息的约束条件。针对该问题,提出一种顾及实时位置预测信息的动态精密单点定位算法,通过预测残差信息确定各坐标分量的自适应因子,并分析该方法的定位精度以及与采样间隔的相关性;最后利用位移平台开展形变模拟实验。数值算例结果显示,该方法能有效改善高频动态数据处理的精度,对无基准站支持下的缓变型形变监测具有一定的应用价值。     

一种求解不等式约束秩亏平差问题的新算法

提出一种求解不等式约束秩亏平差问题的新算法,该算法将先验信息表示为不等式形式,并与秩亏平差模型构成不等式约束秩亏平差模型。结合Karush-Kuhn-Tucker条件可将该模型转化为线性互补问题,然后利用Lemke算法求解,克服了秩亏网中必要起算数据不足的问题,能保证解的唯一性。最后,模拟附先验信息的秩亏的GPS观测网,并结合多种经典的秩亏平差方法,验证了Lemke算法在处理不等式约束秩亏问题上的有效性。     

附加区域电离层约束的PPP定位收敛性分析

为了改善PPP的定位精度和收敛速度,提出一种有效的解决思路:在非差非组合模型PPP定位的基础上,附加高精度区域电离层先验信息约束,利用美国西海岸CORS网内183个参考站的观测数据进行区域电离层建模,获取高精度电离层延迟信息;通过实验对比分析无电离层组合模型、非差非组合模型和附加电离层约束的非差非组合模型3种算法的PP...     

RSA算法时序模板SDPA攻击研究

通过对8051芯片(支持ISO7816协议)上RSA算法功耗曲线进行大量测试观察,发现传统模幂运算二元表示算法分支语句存在指数信息的泄露。针对这一缺陷,首先尝试基于分支语句时间序列的先验模板攻击方法,实验表明传统的先验模板准确率只有85%左右。通过对匹配错误数据的深入分析,发现传统先验模板攻击的局限性,继而提出了基于SDPA时序模板攻击方法。新方法模拟真实待测环境构建模板,消除了先验模板攻击中因指数不同造成的相同模板间的差异,有效地提高了攻击的准确性。实验验证新方法的攻击正确率达到100%。     

RSA算法时序模板SDPA攻击研究

通过对8051芯片(支持IS07816协议)上RSA算法功耗曲线进行大量测试观察,发现传统模幂运算二元表示算法分支语句存在指数信息的泄露.针对这一缺陷,首先尝试基于分支语句时间序列的先验模板攻击方法,实验表明传统的先验模板准确率只有85％左右.通过对匹配错误数据的深入分析,发现传统先验模板攻击的局限性,继而提出了基于SDPA时序模板攻击方法.新方法模拟真实待测环境构建模板,消除了先验模板攻击中因指数不同造成的相同模板间的差异,有效地提高了攻击的准确性.实验验证新方法的攻击正确率达到100％.     

SUT法偏差改正的Partial EIV模型方差分量估计及其精度评定

由于部分变量误差（partial errors-in-variables,Partial EIV）模型方差分量估计精度评定理论不完善,将SUT采样法应用于Partial EIV模型的最小范数二次无偏估计（the minimum norm quadratic unbiased estimator, MINQUE）,利用方差分量估计修正随机模型并以此作为先验信息对观测向量进行SUT法采样得到参数的加权均值和二阶精度信息。考虑到非线性模型的偏差,进行偏差改正,再通过SUT法对改正后的参数采样计算二阶精度信息。通过算例实验验证,结合SUT法和方差分量估计求解Partial EIV模型,能够有效地避免复杂的求导运算,并获得更为精确的参数估值和合理的二阶精度信息,表明偏差改正的必要性。     

基于改进的经验模态分解和SSA联合算法的GPS坐标时间序列重构

基于ICEEMDAN算法无需先验信息即可准确分离和提取低频信号与趋势信息的特性,以及SSA具有较好的信号重构优势,提出基于ICEEMDAN和SSA的联合重构方法。该方法将弱周期信号利用ICEEMDAN方法进行提取与重构,可弥补SSA方法中当弱周期信号对应的Hankel矩阵的奇异值和噪声Hankel矩阵的奇异值接近时容易被噪声掩盖而难以提取的不足。通过模拟实验和真实站点数据验证该算法分解和重构精度,并与奇异谱分析法、小波分解法、滑动最小二乘法进行比较。实验结果表明,ICEEMDAN-SSA联合算法相对于已有方法具有更好的重构精度。     

一种改进的单幅图像快速去雾方法与实验

目前,物理模型的单幅图像去雾已成为图像去雾算法研究的重点。在分析了暗原色先验知识的单幅图像去雾算法基础上,针对暗原色先验去雾算法时间复杂度大的缺点,比较了目前已有的暗原色先验改进去雾算法,提出了一种新的暗原色先验单幅图像去雾改进算法。通过引入快速、各向同性的低通高斯滤波器,实现对透射率图的平滑均匀,以代替暗原色去雾方法中精妙但时间复杂度高的软抠图算法;对于图像中图层交界处,提出了以区域中值滤波方法进行修正的算法,以及满足自适应要求的全局大气光求解详细算法。实验结果表明,结合了以上3点改进的快速去雾算法在保证图像去雾效果的同时,能大幅度提高暗原色去雾算法的速度,适用于对工程上的图像、视频实时去雾。     

附有模糊先验信息的病态问题解算方法

以模糊理论为基础,用模糊数集来描述未知参数向量中的模糊先验信息,将其以约束条件的形式纳入数学模型。给出带有模糊先验信息的平差模型,并基于正态模糊数建立新的平差准则,提出一种带有模糊先验信息的平差新算法。实例验证,新方法可以较好地解决测量平差中法方程病态问题。未知参数的误差分析显示,新方法解算病态方程优于最小二乘估计、截断奇异值法以及岭估计。     

部分待估参数具有先验随机性的WTLS平差

部分待估参数具有先验随机信息,且误差方程系数矩阵含有观测误差,是一类新的平差问题。本文构造了部分待估参数含有先验随机信息的加权整体最小二乘平差函数模型,推导该模型参数估计与精度评定公式,给出计算步骤,适用于一般情形。实例对比分析证明,该算法正确可靠,迭代收敛速度较优。     

基于局部维纳滤波的交通图像去雾霾算法

为了提高雾霾天退化交通图像的色彩保真度和清晰度,基于局部维纳滤波并结合暗通道先验理论提出一种快速去雾霾算法。传统的基于暗通道先验理论的去雾霾算法对单一户外场景图像取得了不错的效果,但在处理较高分辨率交通图像时,需要消耗大量的计算和存储资源;同时,不能很好处理图像中的一些白色区域,会导致该区域色彩失真。针对这两个问题展开研究:首先,基于局部维纳滤波并结合暗通道先验原则优化大气散射光,进而得到细化的透射率;其次,通过动态调节参数的大小以适应天空等明亮区域地去雾霾处理;最后,将所提算法用于实例验证,结果表明算法不但可以保证交通图像白色区域的色彩不失真,而且去雾霾效率提高4~25倍。     

论大地监测网结合先验信息的平差方法

本文根据具有先验信息的大地监测网的特点,在估值均方差分析的基础上,提出最小二乘最小加权偏差范数估值和最小二乘最小均方差迹估值,并证明了它们与贝叶斯估值在参数先验方差因子σ_x~2→+∞的极限状态下的一致性。作者认为:这两种方法都利用先验信息补充了平差基准,同时克服了先验统计模型中所含缺陷的不良影响。     

带球约束的平差算法及应用

针对测量数据处理中由于观测信息不充分以及对参数物理信息和先验信息的利用不充分引起的病态问题,利用先验信息对参数加以约束,将测量平差问题转化为凸二次规划问题,提出一种带有球约束的平差模型。根据最优化理论,基于Kuhn-Tucker条件,研究球约束下的平差问题,并针对该模型提出解算方法。模拟数值实验和测边网实例应用结果表明,该方法在处理病态问题上具有明显的更优估计,可以广泛应用于大地测量病态数据处理。     

基于基因表达式编程算法的股票预测

提出的预测系统不知道是哪些因素导致了股票价格的波动,它只知道利用其他股票的数据来预测未来股票价格的走势。所以本文在没有先验知识的前提下,在基因表达式编程算法的基础上,提出的股票预测模型的参数不只有股票价格,还把股票成交量、股票日开盘价、日最高价、日最低价和日收盘价引入股票预测模型,更能有效地挖掘出序列中历史信息之间的相互作用。     

等式约束病态总体最小二乘模型的正则化解及其精度评定

利用平差参数间合理的先验信息能够显著提高解的精度。在病态总体最小二乘模型的基础上,引入等式约束条件,建立等式约束病态总体最小二乘模型,构建该模型的约束正则化准则,并根据拉格朗日极值法导出参数的迭代解及方差-协方差阵,最后以数值算例和病态测边网算例验证公式的正确性。结果表明,新方法通过正则化准则能改善法矩阵的病态性,且遵从EIV准则顾及系数阵的误差,同时还考虑参数间合理的先验信息,其解的精度得到显著提升。     

利用面向对象分类技术进行地理要素快速更新的方法研究

该文以遥感影像为更新期数据,利用面向对象分类方法,在对象层次进行推理和分析;将更新完成要素作为先验知识,分层更新地理要素;对更新过程中基期地形图专题要素不变信息的利用,主要地理要素提取和更新方法进行了研究。结果表明,该方法兼顾地理要素快速更新的自动化与实用化,具有广阔的应用空间。