InSAR系列讲座4InSAR数据处理及关键算法

作为InSAR系列讲座的第四篇，本文介绍并讨论InSAR数据处理方法和关键算法，并对主要的数据处理流程以数学模型的形式进行了概括。     

BPSA混合策略在GPS高程拟合中的应用

针对误差反向传播(BP)算法训练速度慢和易于陷入局部最小值的缺点,利用BP算法监督学习特点,模拟退火算法(SA)在局部极小处的概率突变性,有效结合BP和SA算法,提出一种BPSA混合学习策略。将其应用于GPS高程拟合,并以实例验证了该算法的有效性。     

一种拓扑保持的折线简化算法研究

通过分析Douglas-Peucker折线简化算法之不足,提出了一种基于二叉树数据结构的折线简化算法,解决了传统算法的自相交问题。对于GIS数据简化压缩及制图综合具有很高的实用价值。     

微机地理信息系统中失量数据和栅格数据自动转换的改进算法

一、引言地理信息系统是一门新兴技术,它的研究对象是地理空间实体,它的研究任务是以数字形式综合处理和分析空间信息。表示实体的空间关系的数据格式有两种:矢量格式数据和栅格格式数据。矢量数据和栅格数据的相互转换在目前的地理信息系统中几乎是必不可少的。     

矢量电子地图的线目标在线简化

为了适应实时GIS的变比例尺显示与网络GIS的快速矢量数据传输,提出了数字地图的在线综合概念,讨论了对线目标的在线简化算法。提出的两个在线简化算法都是对DP简化算法进行改造,使算法对时间的复杂度从θ(n)~θ(n²)的乘法运算改进为θ(1)~θ(n)的赋值运算,并讨论了减少算法所涉及的空间复杂度的可能性。     

基于粒子群算法的组合模型在变形分析中的应用

在构建并联组合模型进行变形预测时,单项模型权值的确定是个关键问题。为了提高变形预测的精度,以基坑监测数据为例,采用GM(1,1)模型与ARMA模型进行组合,在拟合误差平方和最小的准则下,使用粒子群算法求解两单项模型的最优权值,进而构建并联组合模型进行变形预测。结果表明,该方法融合各单项模型的优势,可以提高预测精度,避免求解线性规划问题,具有较好的实用性。     

基于蚁群算法的道路选取模型研究

在制图综合中,道路选取是非常重要的内容之一,研究道路选取的智能化方法是非常必要的。文中在研究道路语义、几何特征、拓扑关系和结构特征的基础上,充分考虑居民点对道路选取过程的影响,建立道路选取的蚁群算法模型。通过实验证明该模型算法的可行性和有效性。     

Robust估计的算法优化

本文分析了Ｒｏｂｕｓｔ估计收敛慢的原因，提出以最小二乘平差的残差（Ｖ）为初始信息，用Ｌ１估计的权函数所计算的权力初始权，根据迭代计算的残差的大小，及残差的变化所提供的信息，构造出加速收敛的算法，计算结果表明，较之一般的方法，迭代次数显著减少，辨识杠杆点含粗差的能力有较大提高，即搜索粗差的效率有很大提高。     

基于CLEAN算法的GPS监测数据处理方法

对建筑物进行高精度的变形监测是后期信息提取,预防安全隐患的基础。针对GPS变形监测中存在的多径误差问题,本文提出一种基于CLEAN算法的GPS多径提取方法,首先对多径信号理论模型进行分析,结果表明多径信号可以作为直达信号的谐波分量,在此基础上利用CLEAN算法在频域对多径信号进行提取,基于仿真和实测数据的实验结果表明,所提方法相对于小波方法和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法具有更高的提取精度和更好的多径抑制性能。