区间约束平差模型的共轭梯度积极集算法

主要研究参数带有区间约束的平差算法,通过把平差问题转化成一个带有区间约束的二次规划问题,利用积极集对二次规划问题进行划分与重组,结合无约束共轭梯度优化算法,给出了带有区间约束的平差算法,并同时给出了参数解的精度评估。由于投影梯度法可以迅速改变积极约束集的构成,新的算法比经典的积极集法效率更高,可以降低模型的不适定性,保持参数先验信息中的统计、几何或物理意义,适合于求解大规模的带有区间约束的平差问题。     

顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法

传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。     

三频BDS/INS紧组合的抗差自适应Kalman滤波

构建了适合北斗三频信号的北斗/惯性紧组合模型。针对三频模糊度解算算法的错误整数解可能对滤波结果造成"污染"这一问题,应用了抗差自适应Kalman滤波算法,优化了所建的模型。车载组合导航实验结果表明:三频模糊度解算算法得到的模糊度正确率平均值为99.84%,直接用于紧组合模型将造成最高达0.7 m的天向位置误差;抗差自适应Kalman滤波算法能消除错误模糊度整数解的影响,东、北、天三个方向的位置最大偏差值在厘米级。此外,载体姿态和速度频繁变化造成的状态预测误差也被自适应处理校正,组合导航的位置均方根误差为东向0.007 m,北向0.014 m,天向0.023 m。研究表明,在三频信号条件下,所采用的抗差自适应Kalman滤波能够增强所构建的紧组合模型的可靠性。     

顾及噪声密度函数差异的自适应回归算法及其在人工标靶提取中的应用

仪器、周围环境和人为操作等往往会造成点云中包含大量的噪声,导致模型回归精度低等问题.RANSAC算法凭借其简单实现、稳健的优势广泛应用于解决模型回归的问题.但是,针对不同的场景,RANSAC算法需要不断地调整参数来估计最优模型解.本文考虑到RANSAC及其现有改进算法的不足,以及内群点与噪声之间往往存在密度分布差异性,...     

考虑蜡沉积的深水油井井筒温度压力场模型

蜡沉积影响深水油井井筒流体的温度和压力分布.考虑蜡沉积对深水油井井筒多相流流动特性及传热过程的影响,建立蜡沉积井筒温度、压力场模型,分析产量、地温梯度、管柱管径等因素对井筒蜡沉积速率、温度和压力分布的影响.结果表明:随产量增加,蜡沉积层厚度与沉积速率沿井深从下往上呈现先减少后增加的趋势;随地温梯度增加,最大蜡沉积速率与...     

一种应用于遥感影像的自适应边缘检测算法

本文基于传统的边缘检测算法提出了一种自适应的边缘检测算法,算法对传统边缘检测的4个过程进行了替代与改进,适用于遥感影像。本算法对梯度算子依据距离加权,构造了较为精确的梯度算子模板;通过二次非极大值抑制,保证了单次响应原则,间接提高了定位精度;提出了阈值圆的方法进行阈值判定,并通过静态动态结合的检测方法提高了算子对不同频率区域的适配性;引入引导滤波进行影像平滑,在去噪同时,良好地保持了边缘特性。实验结果表明：本算法符合单次响应原则,误检率低,定位精度高,细节清晰,边缘检测完整,适合于遥感影像的边缘检测。     

0515台风"卡努"影响浙江的强风分析

本文对0515台风“卡努”登陆浙江后,强度减弱为强热带风暴,对影响浙江沿海海面及沿海地区的外围风速远强于近风暴中心风速进行了分析,分析结果表明:副热带高压的加强、对流层中下层急流的动量下传、高空较强的下沉气流和台风外围气压梯度力迅猛增大的共同作用,是造成本次风暴外围风速远强于近风暴中心风速的重要原因。     

南海西沙海槽地区的海底热流测量

为了解南海西沙海槽区的地热特征,利用Ewing型地热探针在该区开展了地热测量,并利用TK04热导率仪测量了相关站位表层沉积物样品的热导率,获得了7个站位的热流数据。结果表明,研究区7个站位的热导率变化范围为0.88~1.06 W/m.K,平均为0.96 W/m.K,地温梯度变化范围为85~120℃/km,热流值变化范围为83~112 mW/m2,平均达到95 mW/m2。分析表明测量结果与20世纪80年代中美合作在西沙海槽的地热测量结果一致性较好,说明研究区仍具有高热流特征,推测高热流特征可能与本区高热背景、莫霍面埋深较浅、断裂发育、晚期岩浆活动和基底起伏等有关。     

珠穆朗玛峰自然保护区植被变化分析

利用1981～2001 年美国NASA Pathfinder NOAA/NDVI 数据, 以1∶100 万植被图为基础, 结 合气温降水资料、DEM数据和2000 年人口空间化数据, 研究了珠穆朗玛峰自然保护区植被变化 空间格局和海拔梯度特征及其影响因素。结果表明: ①1981～2001 年珠峰自然保护区植被变化以 稳定为主, 有5.09%的区域发生严重退化, 13.34%的区域发生退化, 54.31%的区域保持稳定, 26.31%的区域变好以及0.95%的区域植被显著变好。退化和严重退化区域主要分布在保护区南 部, 国境沿线; 植被变好地区集中分布在保护区北部, 雅鲁藏布江南岸。稳定区域位于退化区域和 变好区域之间。植被退化区域主要分布在海拔2400m ~ 4000m 带上。②针叶林、针阔混交林和灌 丛构成了区域植被退化的主体。③从空间上看, 主要是气温变化对植被变化有影响。在海拔梯度 上, 气温变化和坡度共同影响植被变化。④在珠峰自然保护区内, 人类不合理的资源利用方式造 成了部分地区的植被退化。