顾及复杂环境约束的无人机三维航迹快速规划

针对在地形、禁飞区、气象、危险物、通视约束等复杂环境下,无人机三维航迹规划存在效率差与精度低的问题,本文通过设计多层扩展A*算法,提出了一种顾及复杂环境约束的无人机三维航迹快速规划方法。该方法剖析典型复杂环境对无人机航迹的多种约束信息等,构建三维航迹规划环境模型;通过结合无人机自身性能约束,设计多层扩展A*算法进行三维分层扩展,搜索获取无人机最优参考航迹;采用线简化和线平滑的方式对参考航迹进行简化与优化;最后选择典型案例区域开展试验分析,证明本文方法能够快速准确地规划出复杂环境下的最优可行航线。     

等式约束EIV模型的Newton-Gauss迭代解法及其精度评定

利用平差参数间的合理等式约束能够提高解的稳定性。针对变量误差模型EIV(errors-in-variables)引入等式约束,分别针对系数阵良态和病态两种情形建立了约束总体最小二乘准则。基于非线性最小二乘问题的常用解法Newton-Gauss法,由约束准则构建了拉格朗日极值函数并由欧拉-拉格朗日必要条件导出了等式约束EIV模型的Newton-Gauss迭代解。针对精度评定时未考虑参数估值偏差所带来的影响这一不足,基于蒙特卡罗模拟法提出了一种估计约束EIV模型单位权方差和参数估值的协方差阵的数值方法。算例分析结果表明,约束总体最小二乘解严格满足先验等式约束条件;当系数阵病态时,约束条件能够提升解的稳定性和精度。此外,基于蒙特卡罗的数值方法能够获得稳定且合理的精度评定结果。     

道路网约束和种子树索引的居民地粗匹配

针对传统的空间索引在实际应用中存在的局限性及不同尺度居民地数据匹配精度不高的问题,该文将道路网空间约束和种子树连接算法思想引入到多尺度居民地匹配中,以小比例尺道路网作为空间约束,构建道路网约束种子树索引,并依据同名要素粗匹配规则对居民地要素进行粗匹配。实验及对比分析表明,该方法能够较好地提高居民地要素匹配的效率,同时在道路网约束下具有较高的匹配精度。     

非线性趋势模型参数的外点最速下降算法

针对非线性趋势模型参数求解问题,该文提出一种全新通用算法:外点最速下降算法。该算法依据约束最优化方法理论,使用外点法和最速下降法,将参数求解问题转化为有约束非线性规划问题。以沉降预测为例,通过对3种典型非线性趋势模型的试算,说明使用该算法所得参数建立模型预测精度普遍较高;同时选用预测平均绝对误差作为衡量精度指标,在此算法下,能在事先计算出此数值,从而可大致估计预测精度;之后分情况给出获得精度较高参数的公式,并通过分析,进一步优化选点方法。     

为未来蓄力,每个孩子都需要一场壮阔的游历

所谓壮游,即胸怀壮志的游历。英国教育部的报告曾指出,壮游可提高和增强第二语言、独立精神、人际关系、解决问题、自我约束和深度对话等多种能力,同时也直接提升个人的竞争力。中国也有伟大的壮游文化,从玄奘取经到司马迁壮游,从孔子周游列国到杜甫的《壮游诗》。主动人生文化研究员院长程颖是壮游发起人、运河研学第一人,也是壮游人生教育科技创始人。     

复杂水动力环境下的相控迭代反演技术

西湖凹陷花港组水动力环境复杂,沉积过程中伴生有多种砂体发育模式。巨厚的大型辫状河叠置砂体与较薄的三角洲水下分流河道砂体在纵、横向上共生,导致储层横向展布和纵向厚度变化剧烈,而埋藏深度大导致地震资料信噪比低、频带窄,降低了常规储层预测的纵、横向分辨能力。提出了基于相控约束体的相控分频迭代反演方法,利用沉积和岩性信息构建模型进行正、反演研究,重构对岩性敏感的地震属性信息,建立相控约束体并实现空间上的相控建模,提高了低频模型的横向合理性。在此基础上,通过分频迭代反演保护低频信息,在低信噪比、窄频带地震数据和稀疏钻井条件下,提高了中深层复杂水动力环境下多沉积类型砂体边界识别及厚度刻画的精度。     

城市环境下BDS/GPS单频RTK定位算法研究

分析一种顾及速度信息辅助模糊度固定、模糊度继承以及融合多普勒观测值的单频BDS/GPS RTK算法,并给出其算法模型。通过城市环境下的实际车载测试,对比分析BDS、GPS、BDS+GPS 3种模式下单频RTK定位性能和解算精度。
     

2D电阻率正反演成像在水平和垂直模型上的异常响应研究

2D电阻率成像技术近年来被广泛应用于工程、水文、环境和矿产等领域,在实际应用中它具有多种的装置类型,不同的装置类型对特定的地质情况有不同的应用效果.本文通过采用Wenner、Wenner-Schlumberger和dipole-dipole三种排列装置在一个水平和一个垂直模型上正演模拟和块反演,揭示了不同的排列装置在水平结构和垂直结构的异常响应,并对高阻体和低阻体进行了模拟.结果显示当采用Wenner,Wenner-Schlumberger和dipole-dipole数据采集技术时,不同的模型结构异常响应有明显的不同,三种排列类型对地下低阻体的分辨能力均高于高阻体,Wenner装置和dipole-dipole装置分别对水平层状结构和垂直结构有较好的分辨力,wenner-Schlumberger装置对水平层状结构有好的分辨力,对垂直结构有中等的分辨能力.     

基于物理信息约束的神经网络复杂模型高精度走时计算

走时计算广泛应用于地震数据处理中,其中对复杂地表地形的处理一直是走时计算的关键和难点.相比于传统的规则网格,贴体网格的建模方式可以完美地刻画地表的起伏形态.然而,目前常用的方法在利用贴体网格变换解决复杂地形问题的同时,需要针对性地发展适应贴体网格的特殊求解方法,这导致算法复杂且在网格扭曲较大的地方易造成精度损失.基于物理信息约束的神经网络是一种无网格方法,它对程函方程的求解不受具体网格形态的限制.为此,本文中我们将基于物理信息约束的神经网络和贴体网格结合,提出一种有效计算复杂模型中地震波走时的方法;用贴体网格构建任意复杂地质体,然后用基于物理信息约束的神经网络求解该复杂地质体上的地震波传播的走时.另外,我们使用残差神经网络替换了原有的神经网络架构,这在一定程度上提高了神经网络的学习能力.我们利用三组模型的数值模拟结果来验证方法的有效性和高精度;同时讨论了训练替代模型和迁移学习等神经网络技术在复杂模型中计算走时的应用,这极大地加速了实际问题的求解过程,有望在具体问题的求解中得到广泛应用.     

基于联合约束的压缩感知提高分辨率方法

针对复杂地区油气勘探地震数据分辨率低、成像精度差等问题,笔者提出一种基于联合约束的压缩感知提高分辨率方法。为兼顾纵向分辨率和横向连续性,引入L1范数实现压缩感知最优化求解,快速、稳定地获得地震子波和反射系数;引入全变差约束,解决地震数据传统单道反演存在的同相轴抖动、横向连续性差问题,通过联合约束,提高了地震数据分辨率。经理论模型和实际地震数据处理应用,结果表明该方法拓宽了地震数据频带,频带展宽10 Hz以上,有效提升了数据分辨率和成像精度。