稳健的回光反射平面靶心定位算法

针对因回光反射平面标靶点云数据缺失或冗余而难以准确计算靶心坐标的问题,本文提出一种基于距离标靶重心最远点的边缘点提取和靶心定位算法。首先,进行点云数据预处理,先人工大概选取出标靶点云所在位置,并根据回光反射强度信息提取出标靶点云,对标靶点云进行粗差剔除、投影以及坐标旋转等工作;然后,进行边缘点提取,应用所提的边缘点提取算法对投影到二维平面的标靶点云进行边缘点提取;最后,进行靶心定位,先应用抗差最小二乘对边缘点进行拟合计算圆心坐标,然后将其旋转回三维空间作为靶心坐标计算值。实验结果表明,本文提出的边缘点提取算法能高效、准确地提取出标靶边缘点,比文献[12]中的边缘点提取算法节约了大量时间,并且应用所提取出的边缘点能稳健地计算出靶心坐标,与基准值的偏差在亚毫米以内,优于文献[11]、[12]算法靶心计算精度,有效地解决了残缺或冗余的回光反射平面标靶点云靶心定位问题。     

Using advanced soft computing techniques for regional shoreline geoid model estimation and evaluation

This study aims at evaluating the global geoid model for a regional shoreline fitting using advanced soft computing techniques and global navigation satellite system/leveling measurements. Artificial neural networks, fuzzy logic, and least square support vector machine models are developed and used to fit the global geoid model for the north coastal Egyptian line. In addition, a novel estimation geoid model is designed and evaluated based on the latest global geoid models. The results of the three estimation models show that they can be used to correct the shoreline geoid model, in terms of root mean square error that ranges from 1.7 to 8.5?cm. Moreover, it is found that the least square vector machine model is a competitive approach with certain advantage in solving complex problems represented by missing data.     

非等间距GM(1,1)模型的总体最小二乘算法及其病态问题

在非等间距GM(1,1)模型中,系数矩阵中有无误差的常数项和有误差的随机项,并且系数矩阵与观测向量误差同源,即系数矩阵与观测向量中有相同的元素存在,这些相同元素应该有相同的改正数,为此本文推导了一种适合非等间距GM(1,1)模型求解的总体最小二乘算法。同时,考虑到非等间距GM(1,1)模型中存在病态问题时影响总体最小二乘计算结果的稳定性,提出对系数矩阵常数列乘以某一常数的方法,以改善病态问题。     

加权EIV模型的经典最小二乘算法

采用GHM方法将EIV模型在最优解处线性化,得到解的近似方差。然后,将EIV模型表达成与Gauss-Markov模型相似的形式,利用标准最小二乘理论推导EIV模型的解及近似方差矩阵,得到与已有算法等价的结论。最后,推导观测值估值和残差的统计性质,建立起一整套EIV模型参数估计和精度评定的体系。     

曲线拟合法在山东流动重力资料处理中的应用

利用曲线拟合法对山东流动重力部分具有趋势性变化的异常测点进行了拟合改正,获取更可靠的重力变化信息,并对趋势性变化显著的测点进行了分析和讨论。     

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不等式约束Partial EIV模型的WHP拟牛顿修正解法及其精度评定的SUT法

提出一种确定不等式约束Partial EIV模型解及精度评定的新方法,在总体最小二乘准则下,将附有不等式约束的Partial EIV模型转换为标准最优化问题。采取WHP拟牛顿修正的SQP方法求解,并利用SUT法对参数估值进行精度评定,可以减小迭代次数、提高收敛速度,且精度评定方法简单有效。     

关于最小二乘问题近似解误差估计的进一步分析

Brezinski等人给出了最小二乘问题近似解的一族误差估计。该误差估计含有1个实参数。本文的贡献有3个方面:其一是给出了1种参数选择策略;其二是对该族误差估计的性质做出进一步分析;其三是分析了应用于Tikhonov正则化时应注意的一些问题。