空间直线的结构总体最小二乘拟合

提出结构总体最小二乘方法拟合空间直线,该方法能顾及三维坐标的误差,同时保证测量点到拟合直线的距离和最小。通过算例分析,验证了该方法的有效性和可行性。     

线性回归模型的稳健总体最小二乘解算

针对线性回归中自变量和因变量可能含有粗差的情况,提出线性回归模型的稳健总体最小二乘法。将线性回归模型进行等价变换,视其总体最小二乘平差模型为非线性,根据选权迭代的思想推导线性回归模型的稳健总体最小二乘迭代算法。以模拟算例在自变量和因变量同时添加粗差的情况下进行10 000次试验,并从中选出一组数据进行具体分析,结果验证了本文算法的有效性和可行性。     

改进权重的迭代最近点算法在点云配准中的应用

针对传统迭代最近点算法不具备抗差性的难题,利用迭代最近点算法配准残差的分布规律,综合M估计及选权迭代思想,提出改进权重的迭代最近点配准算法。根据每个点对配准计算出对应的初始权重,然后在附加点对权重的基础上使用选权迭代法计算出满足条件的权重,以达到抵御粗差的目的。结果表明,选权迭代过程能合理改善三维空间转换参数计算的结果,提出的改进算法较适合含粗差点的点云数据的配准。     

HASM解算的2维双连续投影方法

基于曲面论原理的高精度曲面建模方法（HASM）解决了长期困扰地理信息系统界的误差问题,但使用该方法需要求解大规模线性方程系统导致其计算效率较低并限制了其广泛应用。为提高HASM线性系统的解算速度和精度,本文基于二维双连续投影提出了一种解算HASM的新方法（HASM-DSPM）。为了提高收敛速度和解算精度,该方法采用选取优化的投影空间和两次校正策略。理论分析表明,使用该方法比使用高斯赛尔方法（Gauss-Seidel, GS）和改进的高斯赛德尔方法(Modified Gauss-Seidel, MGS)效率明显提高。分别用本文引入的方法、高斯赛德尔方法和效率较高的MGS方法分别进行了HASM方程组的解算,并对高斯合成曲面和实际项目区模拟进行了模拟试验。结果表明,和GS、MGS方法相比,本文提出的HASM-DSPM解算方法无论收敛速度和计算时间都有明显改善。     

对称分形的计算机生成

本文讨论在分形、混沌研究中的迭代函数系统(IFS)，包括线性和非线性的迭代函数系统．并用它来生成一些几何对称的漂亮分形、混沌图案。     

基于多视线向D-InSAR技术的三维地表形变抗差解算方法

针对粗差对多源InSAR数据三维地表形变解算的影响,提出一种基于多视线向D-InSAR技术的三维地表形变抗差解算方法。该方法利用多视线向D-InSAR地表形变监测数据,在最小二乘原则的基础上实现InSAR三维地表形变解算,获取平差观测量的残差,建立最小二乘残差与观测量单位权方差的函数关系,并通过计算出的单位权方差对InSAR地表形变观测量进行定权;基于等价权原理,选用IGGⅢ权函数实现三维地表形变的抗差解算。最后,以2009年意大利拉奎拉地区地震为例,对该解算方法的可行性和精度进行验证。结果表明,该方法可以获取可靠的解算结果。     

基于不确定性迭代优化的山地植被遥感制图

山地因其较高的异质性和特殊的环境特征给遥感科学及其应用带来了诸多问题和挑战。为实现山地植被信息的精准提取,本研究选择部分滇西北山地区域作为研究区开展方法实验,利用高分辨率遥感影像数据和数字高程模型,结合分区分层感知思想,提出一种基于不确定性理论的山地植被型组分类制图方法。首先结合地形对研究区影像进行多尺度分割制作图斑;然后根据图斑特征使用随机森林方法进行分类,将分类结果与对应类别样本间的相似性作为优化目标,并构建混合熵模型定量计算图斑推测类型的不确定性,据此进行针对性的样本补充和分类模型的迭代优化。实验总体分类精度达90.8%,较迭代前提升了29.4%,Kappa系数达到0.875。在高不确定性区域,该方法相比使用一次性补样和随机补样方法的分类结果,精度分别提高了17%和13%。研究结果表明,通过人机交互的方式,基于不确定性理论为样本库融入增量信息的迭代优化方法能够有效提高植被型组分类的精度,相较于传统的样本选择方法具有更高的效率和更低的不确定性。     

利用Chebyshev窗函数获得恒定束宽加权矩阵的数值算法

为了避免空间指向性由于频率变化引起的发射或接收信号失真,目标分类与识别用声纳常采用恒定束宽阵.恒定束宽加权矩阵的获得方法是设计此类声纳基阵的技术关键.根据空间加窗可以改变声纳波束形状的原理,提出了一种利用Cheby8hev窗获得形成恒定束宽波束所需频域加权矩阵的数值算法.文中从分析Chebyshev窗的三个参数之间的关系出发,获得了用于确定最优权系数的迭代公式,并提供了收敛步长的选取方法.计算机仿真验证了方法的有效性.     

天文像复原迭代位移叠加法中初始信息的选择

给出了天文像复原"迭代位移叠加法"的第一步中确定位移基准点的方法—将目标像结构的初始信息与目标斑点图间的互相关运算的极大值点作为基准点。按此基准点对目标斑点图进行位移叠加,第一步中初始信息的选择是展开迭代位移叠加过程的关键。讨论了目标初始信息的性质和提取方法。     

两种坐标系转换计算方法的比较

出于对目前常用的两种坐标系转换模型的学习和理解,对原本适合于小角度坐标转换的布尔莎模型进行了拓展,使其适合于任意角度坐标转换。将改进后的7参数布尔莎模型与13参数的大角度模型,结合盾构三棱镜法解算盾首盾尾坐标的工程实例,通过大旋转角和小旋转角两组数据以及编程实现两者的对比,并得出了结论。