基于相位导数的GBSAR影像自适应滤波算法研究

GBSAR影像由于受到自身和周围环境的影响,在影像中易产生噪声,如不及时滤除噪声,将对后续的处理造成很大的影响,以往的滤波算法大部分是基于影像的幅度信息,没有将相位信息考虑在内,没达到真正滤波的效果。本文提出一种基于相位导数的算法对GBSAR影像进行滤波处理,并将结果与Lee函数滤波结果进行对比,结果表明基于相位导数的算法在GBSAR影像中具有良好的去噪效果,对GBSAR影像的后续处理提供了一种新的方法。     

基于遗传BP神经网络的海底沉积物声速预报

在海底沉积物声速预报中,针对传统经验公式存在预测精度差、适用范围窄、缺乏物理意义等问题,在已有BP神经网络预测的基础上,运用遗传算法优化其初始权值和阈值的方法,构建出基于含水量、孔隙度的声速预报模型。将南沙海域采集得到的海底沉积物样品分为两部分,抽取120组涵盖陆架、陆坡、海槽等地貌单元的样品作为训练数据,另外剩余6组作为测试数据。经试验对比后发现,在对本区域进行声速预报时,宜采用遗传算法优化的BP神经网络,其要优于传统的单参数、双参数回归拟合预报方法和国内外其他学者所得到的经验公式。此种预报方法具有一定的科学依据和广泛的应用前景,可在今后为建立明确、统一的声速预报模型提供参考。     

考虑晃荡效应的独立B型LNG液舱结构多目标优化

独立B型LNG液舱内部设置舱壁板材及多种桁材,有效缓解了液舱晃荡效应。针对晃荡载荷下的独立B型LNG液舱结构多目标优化,利用规范中的公式计算晃荡载荷,并引入液舱晃荡系数,以期综合反映液舱内部构件对晃荡特性的影响,在此基础上进一步建立以液舱结构重量和液舱晃荡系数为目标的多目标优化模型,采用多目标遗传算法(NCGA),计算得到改进的独立B型LNG液舱结构设计方案。     

联合概率密度空间的遥感自适应变化检测方法

多种因素引起的辐射特征变化,将造成阈值法变化检测的误检。对此,本文提出了一种联合概率密度空间的多阈值自适应变化检测方法。首先,将影像从像素空间转化到联合概率密度空间,将变化地物定义为联合概率密度空间的离群点,并采用迭代方法将其提取,然后映射回原始影像后确定变化区域。选取两种典型应用进行试验,结果表明,本文方法在正确率、误检率和漏检率方面优于传统方法,具有较好的稳健性。     

一种GPS IIR-M型卫星超快星历钟差预报的高精度修正方法

针对IGS超快星历钟差预报产品(IGU-P)精度较低及无法满足高精度实时PPP定位精度的问题,提出了一种GPS IIR-M型卫星超快星历钟差预报的高精度修正方法。该方法对预报值的第一个数据与IGU观测部分(IGU-O)数据的最后一个历元做差,根据差值对整个IGU-O差分序列的影响程度来确定精度修正的大小和方向,从而实现IIR-M型卫星高精度预报的效果。经过IGU实测数据的测试结果表明,在短期预报6 h范围内,本文提出的精度修正方法可使3种预报方案在原有预报精度基础上分别提升6.13%、3.9%和3。48%,预报精度分别控制在0.599 ns、0.570 ns和0.531 ns,且均优于IGU-P产品预报精度。     

基于自适应 Kalman 滤波的边坡变形预测研究

研究Kalman滤波和自适应Kalman滤波算法,结合边坡监测点的运动模型将其应用于边坡变形监测动态数据变形预测。利用小湾水电站二号山梁高边坡GPS监测数据进行实验研究。结果表明,自适应Kalman滤波在边坡三维形变预测及变形速率估算方面有很好的预测结果。     

高心墙土石坝坝料流变模型参数的智能识别研究

通过在遗传算法中引入位爬山法,有效地改善了遗传算法的局部优化能力,提高了其优化速度与精度。采用这一改进的遗传算法对糯扎渡水电站心墙土石坝坝料流变模型参数进行了大范围识别,实现了参数空间内全局意义上的快速搜索。对取自不同坑号的各种坝料进行了流变参数识别,识别结果较准确地反映了不同应力水平下坝料的流变特征,拟合精度较高。结果表明：不同坑号的坝料在力学特性上各有差异,为了全面了解各种坝料的流变特性,对不同料场的坝料进行试验研究是有必要的;同时,不同应力状态下坝料的流变力学参数有差异,说明不同围压对坝料结构的改变也不同,从而对其流变特征的影响也会有差异。     

对抗与蒸馏耦合的高光谱遥感域自适应分类方法

高光谱遥感域自适应分类旨在利用有标注样本的源域知识对无标注的目标域场景进行分类,是高光谱跨场景分类的重要方法之一。目前流行的域自适应分类方法利用对抗训练模式实现目标域与源域的特征对齐,但未考虑源域知识是否充分转移至目标域这一关键问题。为了有效提取并迁移源域知识,本文提出一种基于对抗与蒸馏耦合模式的高光谱遥感自适应分类方法 UDAACD(Unsupervised Domain Adaptation by Adversary Coupled with Distillation)。该方法采用类内样本自蒸馏方式对源域信息进行提炼,提高自适应分类模型对源域监督知识的提取能力;同时,构建知识蒸馏与对抗耦合机制使目标域与源域特征在对抗与蒸馏中实现对齐,利用对抗与蒸馏耦合机制相互补充、相互促进,提升高光谱遥感知识从源域至目标域的迁移能力,进而完成目标域高光谱影像的无监督分类。本文选用Pavia University、Pavia Center、Houston 2013及Houston 2018高光谱遥感场景数据集进行了4组跨场景图像分类实验,结果表明所提出的模型优于其他高光谱域自适应方法,在相同样本条件...     

遗传算法和GIS结合进行空间优化决策

资源的有效利用和管理往往涉及到空间的优化配置问题。例如需要在空间上确定n个设施的最佳位置。当选址问题涉及多个目标和不同的约束性条件时,就会变得十分复杂。利用一般的brute-force搜索方法无法对涉及高维数据的问题进行求解。利用遗传算法和GIS结合来解决复杂的空间优化配置问题,具有智能的搜索方法可以大大提高空间的搜索能力。在基于进化的优化过程中,根据GIS的空间数据来计算不同解决方案 (染色体) 的适应度。针对不同的应用目的,GIS可以给出不同的适应度函数。实验表明,所提出的方法比简单的搜索方法和退火算法有更大的优越性。该方法在处理复杂的空间优化问题有更好的表现。     

并行遗传算法对硅藻软岩本构关系的求解

利用并行遗传算法,基于不同条件下软岩三轴压缩实验的实验数据,对正常固结领域和超固结领域硅藻软岩的本构关系进行了拟合,建立了一种新的考虑时间效应的应力-应变-时间本构模型。预测结果分析表明,所建模型很好地反映了硅藻软岩的本构关系,从而验证了该模型并行遗传算法解的合理性和可行性。研究成果在地下空间的利用和开发中具有良好的应用前景,对介于岩石和土之间复杂软岩材料力学特性研究的进一步发展具有重要的参考价值。