利用改进的粒子群算法反演视震源时间函数

视震源时间函数的提取是研究震源参数的重要途径. 本文提出了利用改进的粒子群(PSO)算法反演视震源时间函数的方法, 以水平线方法得到的结果作为PSO算法的初值, 并对PSO算法的惯性因子和学习因子进行改进, 提高计算效率. 采用改进的PSO算法对模拟数据进行了反演计算, 并与映射Landweber反褶积(PLD)方法和遗传算法(GA)进行了对比分析. 结果表明, 相对于PLD方法, 改进的PSO算法反演结果与真实结果误差更小; 相对于遗传算法, 改进的PSO算法计算效率提高了5倍以上. 最后, 利用改进的算法对2005年10月8日巴基斯坦克什米尔M_W7.6地震的P波视震源时间函数进行了提取, 结果表明此次地震P波视震源时间函数在25 s之内, 震源沿西北向破裂. 该结果与张勇等的结果一致.      

一类捷联惯导系统模糊内阻尼算法的改进

讨论了内阻尼网络对捷联惯导系统的影响,指出载体在导航系内的加速度直接影响系统精度;分析了相关文献模糊内阻尼算法的适用前提及局限性,并提出改进算法。首先利用载体解算的姿态和速度信息对载体系内加速度计输出信息进行相应坐标变换和补偿;而后采用固定点滤波对其进行消噪处理;最后将处理后的数据输入模糊判别器以判断捷联惯导系统的工作方式。仿真和试验结果显示,本文算法更能准确地判断载体运动状态。46h海上导航数据表明,本文算法能准确判断舰船状态而合理选择系统阻尼状态,使系统最大速度误差由2m/s提高到1m/s。     

地层接触关系自动化识别系统的设计与实现

本文提取并归纳出地质图中地层间接触关系的类别及特征,结合以往地层接触关系的传统人工识别方法研究,提出一种新型、高效的基于规则集构建的地层接触关系自动化识别方法。基于该方法研究设计出自动化识别算法,并利用最新的GIS技术开发出地层接触关系自动识别系统,该系统成功应用到庐山地层接触关系判别上,并取得很好地效果,验证了本次研究的可行性。     

利用ICA算法进行全极化SAR影像滤波研究

提出了一种基于ICA算法的全极化SAR的滤波方法.首先对全极化SAR的四通道dB强度影像进行ICA变换,分离出信号及噪声分量,将噪声设为极小值,然后利用混合矩阵混合得到滤除噪声后的强度影像,结合原始相位信息,计算滤波后的散射矩阵.采用Foulum地物的EMISAR数据进行试验,并采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持系数以及极化相关系数进行评价.结果表明,该方法不但能有效滤除影像的噪声,在边缘等细节信息保持上也具有较大优势.此外,滤波后影像虽散射特性发生改变,但维持了地物间的差异,在基于统计特性的精细分类、边缘信息及小目标检测方面仍具有较好的应用潜力.     

自适应差分演化算法在图像监督分类中的应用

针对传统遥感图像分类算法存在约束条件多、容易陷入局部最优解、分类精度低的缺陷,提出了一种基于自适应差分演化的遥感分类新方法.实验结果表明,基于自适应差分演化的遥感图像分类算法在分类精度上优于传统方法,在收敛速度上优于标准的差分演化分类算法,其分类精度和Kappa系数分别达到了92.66％和0.901 7.     

侧扫声纳条带图像分段拼接方法研究

拖曳作业模式会引起侧扫声纳条带图像错位和畸变,并给基于地理编码的条带图像整体拼接以及海底目标的识别和判读带来问题。提出了一种基于共视目标的相邻侧扫声纳条带图像分段拼接方法。该方法通过对侧扫声纳条带图像预处理、基于共视目标的分段匹配、基于小波变换的公共覆盖区图像信息融合,最终实现了相邻侧扫声纳条带图像拼接,最大限度地削弱了错位和畸变对声纳图像质量的影响。试验验证了该方法的有效性。     

雷达回波外推算法的并行化及实现

为了提高雷达外推TERC算法的效率,首先分析了TREC算法的原理与过程,找出算法计算密集型部分;在此基础上,采用基于多线程的并行计算对算法进行优化,并使用Windows线程库的API实现多线程编程;最后,通过实验比较串行算法和并行算法的运行时间。结果表明,并行算法发挥了多核处理器的优势,大幅提升了效率。     

团体粒子群与最大能量串行融合算法转换波静校正

估计转换波的静校正量是一个复杂的非线性问题,常规的线性静校正方法无法取得好的效果.粒子群算法是一种很好的非线性全局最优化方法,但其缺点是"早熟"现象严重.最大能量法是一种常规求取静校正量的方法,局部寻优能力强且收敛速度快是其优点,但是当地震记录含有大的静校正量时易收敛于局部极值.本文在标准粒子群算法的基础上发展出了一种改进的粒子群算法:团体粒子群算法.并且通过对Rastrigin函数的寻优实验证明了其全局寻优能力优于标准粒子群算法.同时为了解决转换波静校正问题串行融合了团体粒子群算法和最大能量法.最后,建立了含一个水平反射层的模型并合成地震记录,加入随机值作为检波点静校正量.对合成的地震数据分别利用团体粒子群和最大能量的串行融合算法、标准粒子群算法和最大能量法求取静校正量并进行静校正.结果证明串行融合算法得到的静校正量与理论值误差很小,静校正后的叠加剖面连续性较好.     

贝叶斯算法在拟合自由核章动参数中的应用

用高精度重力技术检测地球自由核章动(FCN)参数(包括周期和Q值等)的难点是资料观测信噪比低,传统的方法是使用最小二乘拟合,但是获得的FCN共振参数精度不理想.本文利用武汉国际潮汐基准站高精度超导重力仪和全球超导重力仪观测的时变重力资料,根据贝叶斯算法拟合地球自由核章动(FCN)参数.我们将贝叶斯拟合方法与传统最小二乘法实施了对比分析,研究了不同台站资料差异.讨论了潮波选择和不同海潮模型等因素对FCN参数的影响.结果表明用贝叶斯算法获得的FCN品质因子与空间大地测量VLBI结果吻合的更好,这说明贝叶斯算法可靠性高,为研究地球深内部构造参数(核幔边界粘滞系数等)提供了有效依据.     

基于加速遗传算法的GPS变形监测单历元求解算法

在获取监测点初始坐标的基础上,提出利用一种变区间的二进制编码加速遗传算法(AGA),以模糊函数作为适应度函数,对监测点坐标进行全局最优搜索,当坐标误差小于0.04m时,推算出坐标对双差模糊度的影响为0.3周,取整法即可精确固定双差模糊度.实例证明,该方法具有快速、稳健等特点,有较高的可靠性和实用性,适用于任意变形量的监测项目.