同伦函数与填充函数相结合的非线性最小二乘平差模型

提出了同伦函数与填充函数相结合进行非线性最小二乘平差的方法。先采用同伦函数求解非线性恰定方程组,得到一个局部最优解,然后以该局部最优解为基础构造填充函数,通过对填充函数求解,得到比当前局部最优解更小的局部极小点,再以该局部极小点为基础重新构造同伦函数和填充函数进行求解,通过有限步的循环迭代,最终找到非线性最小二乘平差的全局最优解。实例验证,该方法能有效地寻找出非线性最小二乘平差的全局最优解。     

基于局部频率和多网格技术的InSAR相位解缠算法

提出一种基于自适应局部频率估计和多网格加权迭代的相位解缠算法。采用高精度的局部频率估计代替滤波相位差分,先用最小二乘FFT法进行初始相位解缠,再以局部频率估计置信度做为依据判断不可解缠区域进而设置加权参量,应用多网格法完成精细相位解缠。局部频率估计的应用使得解缠前无需进行单独的相位滤波,简化了InSAR处理模块,提高了数据处理效率。经实验验证,InSAR数据处理精度明显提高。     

一种容积信息滤波局部迭代相位解缠方法

本文针对低信噪比干涉图相位解缠难题,提出了一种容积信息滤波局部迭代相位解缠方法.先采用基于修正矩阵束模型的局部相位梯度估计算法获取待解缠像元局部窗口相位梯度信息,通过引入堆排序的质量图指引相位解缠路径,再利用容积信息滤波算法在待解缠像元局部窗口内逐像元递推进行一维状态估计,直至遍历局部窗口内所有相邻像元,即可获得待解缠...     

一种适应高职测绘专业学生的Excel解求逆矩阵的方法

逆矩阵的解算是测量平差计算中的重点和难点,人工解算的工作量较大。高职测绘专业学生的数学基础相对较薄弱,计算机程序语言也掌握不多,测量平差的学习兴趣难以调动。本文介绍一种比较适应高职测绘专业学生的应用Excel求解逆矩阵的方法和技巧,并以解算条件平差法方程为例,探讨Excel在平差计算中求解逆矩阵的实际应用。     

顾及地形因素的卡尔曼滤波相位解缠算法

相位解缠是InSAR进行数字高程模型提取和地表形变测量的关键步骤.提出一种顾及地形因素的卡尔曼滤波相位解缠算法.该算法通过在卡尔曼滤波的状态空间模型中引入与地形因素相关的输入控制变量来实现.由于干涉条纹直接反映地形的变化起伏,局部条纹频率与局部地形坡度密切相关,考虑采用局部条纹频率估计作为输入控制变量.在局部频率估计中...     

应用Slepian局部谱方法解算中国大陆重力场球谐模型

根据经典的球谐函数方法,为满足正交化要求,观测数据需要覆盖整个球面,而对于地表局部测量数据,则无法应用球谐方法解算重力场模型。针对此问题,采用Slepian局部谱分析方法解算中国大陆范围内的实测重力场变化数据,并以GOCE卫星球谐函数解作为已知模型,评估由于实际陆地重力测点的非均匀分布对球谐函数解的误差影响。通过计算多个阶次中国大陆局部范围的Slepian基函数分布;采用GOCE卫星获得重力场模型的前72阶球谐系数作为已知结果,评价实际测点非均匀分布的解算有效性,并针对中国大陆地区采用Slepian基函数进行解算,通过模型对比选择最优截段项数;针对2005—2008年中国大陆地区流动重力测量获得的重力场变化信号进行解算,获得了72阶重力场变化模型。     

相位解缠的CKF局部多项式系数递推估计法

为从含噪干涉相位数据中估计出解缠相位,本文提出相位解缠的CKF局部多项式系数递推估计法。利用基于修正矩阵束模型的局部相位梯度估计算法(AMPM)来获取多项式系数中的梯度信息,在此基础上获得局部多项式系数初始值(即状态变量初值),最后利用容积卡尔曼滤波(CKF)算法递推估计多项式系数状态估计值,从而获得解缠相位。可根据干涉图条纹密度以及相位噪声情况,分别采用逐行(或逐列)扫描方式或质量图引导策略引导容积卡尔曼滤波器解缠干涉图缠绕像元。模拟样例与实测数据试验结果表明,与其他同类方法相比,本文算法能从噪声干涉图中获得更高的解缠精度。     

断层参数反演的动态惯性因子的粒子群算法

采用大地测量观测数据进行地震断层参数反演是大地测量反演的研究热点,也是研究地震发生机制的重点.针对目前在断层参数反演中所用粒子群算法反演精度较低的问题,分析了地震断层参数反演的非线性特点和基本粒子群算法的特征.考虑到基本粒子群算法在处理高度非线性问题时易陷入局部最优解,且求解过程中局部最优解与全局最优解之间会相互影响,...     

模拟退火算法及其在大地测量反演中的应用

本文针对大地测量反演算解算中的非线性问题介绍了模拟退火算法的基本原理,结合算例详细讨论了Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ模拟退火算法的特点和大地测量反演解算中的应用,分析比较了模拟退火算法和局部搜索算法在反演解算中各自的特点。     

模拟退火算法及其在大地测量反演中的应用

本文针对大地测量反演解算中的非线性问题介绍了模拟退火算法的基本原理,结合算例详细讨论了Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ模拟退火算法的特点和在大地测量反演解算中的应用,分析比较了模拟退火算法和局部搜索算法在反演解算中各自的特点。     

测距定位方程的多解性及其非线性最小二乘迭代算法

距离观测在测量中具有重要的地位,其观测方程为非线性函数模型。由于非线性问题的复杂性,测距方程的解可能不是唯一的,尤其当方程呈现病态性时,方程的解将会变得更加复杂,同时短距离测距方程的非线性强度相对较大,会对迭代算法产生影响。本文针对这一问题,利用直接解法、高斯-牛顿法和封闭牛顿法对病态的测距方程进行求解,试验验证了解析法、高斯-牛顿法与封闭牛顿迭代法的局部收敛性质。结果表明封闭牛顿法的局部收敛性最好。探讨了非线性定位问题中的病态多解问题,解析法和高斯-牛顿法会得到两个解,封闭牛顿法会得到3个解,并且其中两个解与前两种算法相同,而且这些解均为局部最优解。     

一种新的InSAR相位质量图生成方法

针对传统质量图易受干涉条纹宽度影响,及其在真实相位差等于2kπ的陡峭区域的低识别能力,提出了一种依靠法向量一致性来度量相位质量的方法.在33的缠绕相位窗口中,以中心点为参考点,进行局部相位解缠.解缠后,中心点与每对窗口边界上的相邻点构成8个三角形,将8个三角形的单位法向量合成后的法向量作为局部解缠相位平面的法向量,8个...     

大角度立体像对相对定向的混合共轭梯度算法

无初值依赖的快速收敛是大角度相对定向解算的关键所在。为此,本文提出一种混合共轭梯度算法,具体过程是:①采用随机爬山算法对给定的相对定向元素初值进行随机扰动,产生保证优化方向的初值;②局部优化中以超线性收敛的共轭梯度法取代相对定向中的最速下降法,以提高其收敛速度;③全局收敛条件为计算误差小于规定的限差。对比试验表明,混合共轭梯度算法无初值依赖性,具有较高的解算精度和较少的迭代次数。     

基于模拟退火算法的自动地图注记配置研究

本文将求解大规模组合优化问题最优解的一种新型算法－模拟退火算法应用于地图注记的自动配置。该算法将地图各要素注记的配置作为一个统一的整体来对待,从而避免了一般局部搜索法可能终止于一个局部最优解的缺点,这样可使自动注记配置的结果更趋合理化。用模拟退火算法进行注记自动配置,理论体系完整,机理简单,通用性强,编程容易,而且与一般局部搜索法相比,超常规注记配置出现的数目大大降低,其缺点在于配置速度较慢。     

基于模拟退火算法的自动地图注记配置研究

本文将求解大规模组合优化问题最优解的一种新型算法模拟退火算法应用于地图注记的自动配置。该算法将地图各要素注记的配置作为一个统一的整体来对待,从而避免了一般局部搜索法可能终止于一个局部最优解的缺点,这样可使自动注记配置的结果更趋合理化。用模拟退火算法进行注记自动配置,理论体系完整,机理简单,通用性强,编程容易,而且与一般局部搜索法相比,超常规注记配置出现的数目大大降低,其缺点在于配置速度较慢     

距离观测方程参数估计的随机搜索法

针对传统非线性模型参数估计方法(牛顿法、高斯-牛顿法、最速下降法、阻尼最小二乘法等)过度依赖初始值精度、只能获取局部最优解的缺点,利用遗传算法全局搜索能力的特点,得到距离观测方程参数估计解.最后利用短程测距数据和水下定位数据,验证了该算法的参数估计解.结果表明:该算法的收敛解优于线性平差估计解且明显提高解的精度.     

不确定性选址问题探讨

阐述了GIS网络分析中不确定性选址问题的基本模型及特性。从问题的定义可知其为NP完备类问题。推导了最优解在紧条件的下界算法,并结合广义Powell算法及遗传算法,提出了不确定性选址问题的混合遗传算法,实验证明,在最优解的品质和收敛速度上都达到了比较好的效果。同时,实验的结果从另一个角度证明,如果兼顾收敛速度和解的品质这两个指标,单纯的遗传算法未必比其他搜索算法更优越,采用一些局部搜索性能较好的算法结合遗传算法,可以从两方面改善求解效果。     

中国及其邻区地壳应力场数值特征的研究

讨论了利用地应力主方向和 GPS资料联合反演与之相关的地球动力学参数及数值模拟地壳应力场的方法 ,建立了中国及其邻区的四节点有限元模型 ,解决了有限元数值解算中节点位移不连续的问题。提出了在利用随机反演求得全局最优解基础上通过高斯 -牛顿法等局部迭代算法精化反演解的解算思想。其数值模拟解算获得的中国及其邻区的地壳应力场结果基本反映了该区的地壳应力场特征。     

遗传算法与单纯形法组合的影像纹理分类方法

提出遗传算法(简称GA)与单纯形法组合的影像纹理分类方法(简称GASPX)。单纯形法是一种局部搜索方法，它通过反射，扩张，收缩操作，求得新的单纯形点，组成新单纯形，新单纯形比前一个单纯形更接近局部最优解。这种寻优方法收敛速度快，它与GA组合起来可以改善单独使用GA收敛速度慢的缺陷。由于在组合算法中是多个单纯形的局部区域的并行搜索，避免GA优化过程中过早收敛于局部最优解的现象出现。通过5种不同类别航空影像纹理识别的试验，并与GA的结果作对比，结果表明GASPX法优于GA法。     

一种适应局部密度变化的空间聚类方法

研究一种适应空间局部密度变化的空间聚类算法(简称ADBSC).在该算法中,首先提出一种新的空间局部密度度量方法,即k-空间近邻最大距离,而为了表达空间局部密度变化特征,引入距离变化率概念,用于度量邻近目标间空间局部密度变化情况.然后将所有空间邻近的距离变化率小于给定变化率阈值的空间目标标记为局部密度相等,再将空间邻近的局部密度相等的空间目标聚为一类,得到空间聚类结果.并给出ADBSC算法的详细描述和计算过程.最后,通过模拟实验和实际算例,对提出的方法进行验证.结果表明,该算法能够自动适应空间位置的局部密度变化,适应不同形态的空间簇,而且比DBSCAN算法更实用.