PDR算法对地磁室内定位精度的提升研究

利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位,而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施,因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题,本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法,并开发了地磁室内导航系统,以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型,建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内,产生的平均定位误差为1.13 m,最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%;与单一地磁指纹匹配算法相比,定位精度提高了57%。试验证明,本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。     

改进分数阶达尔文粒子群的多Renyi熵图像分割算法

针对智能优化图像分割算法易陷入局部最优、分割精度不高等问题,本文融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和二维Renyi熵多阈值,提出了一种新的多阈值遥感图像分割算法。算法利用粒子自身进化信息来定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次a系数以实现精确计算和快速收敛;根据局部最优概率因子对局部最优位置进行Levy飞行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力;同时将二维Renyi熵单阈值扩展到多阈值分割上,并结合改进的分数阶达尔文粒子群算法,将二维Renyi熵多阈值应用于遥感图像分割中仿真结果表明,与其他2种智能优化分割算法相比,本文分割算法在细节处理和分割精度上均有明显优势,在PRI上至少提升7.27%、VOI至少降低6.5%、GCE至少降低10.4%.     

顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法

传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。     

胶州湾潮余流和物质输送之间的关系

基于MIKE21的HD模型,通过模拟得到胶州湾的潮流场,胶州湾在涨急时最大流速1.04m/s,落急时最大流速约为0.96m/s。胶州湾余流总体较小,平均为0.03m/s左右。并在湾内不同位置释放自由粒子,以MIKE21的Particle tracking模型计算出其在潮流作用下的运移轨迹,结果表明粒子大多数运移到湾内近岸区域,少部分在湾口区域附近;在潮流场基础上计算了欧拉余流场,并和粒子运移结果进行对比,表明欧拉余流场在区域流向比较一致时可以表示粒子运动的趋势,为物质迁移、控制污染等方面提供了一定的参考借鉴意义。     

不同海区石英悬浮体颗粒表面微结构特征及其成因

悬浮石英颗粒表面在不同的水动力环境中会形成一些特有的表面结构,对这些特点的研究有助于理解微小颗粒在水中的行为以及沉积环境的变化。基于对在不同海区采取表层和不同深度的悬浮石英颗粒表面结构的扫描电镜的观察,发现在水动力较强的南海海域石英颗粒表面大多呈现出机械作用成因的结构,化学溶蚀痕迹不明显;马六甲海峡、孟加拉湾南部海域、阿拉伯海东部海域站位石英颗粒表面开始出现明显的化学溶蚀痕迹,为机械-化学溶蚀作用的结果;莫克兰海沟站位表层样品石英颗粒表面化学溶蚀作用强烈,随着深度的增加,溶蚀作用减弱,200m水深以下,石英颗粒表面的结构主要为机械-化学溶蚀作用的结果。中国南海西南部3号站位、马六甲海峡北部7号站位以及孟加拉湾南部的11号站位的表层石英悬浮体颗粒较大,可以达到10μm左右,大于其他海区的石英颗粒(3～4μm)。研究海区海水中悬浮体石英颗粒大都呈现棱角状,表现为近源沉积,偶尔可见磨圆度较好且表面有新月形撞击坑,推测可能为风尘沉积。     

粒子群算法优化的神经网络短期钟差预报

针对导航卫星钟差短期预报精度上的不足,该文提出了一种基于粒子群算法优化的BP神经网络钟差预报模型,通过粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用IGS的钟差数据进行实验,并与灰色GM(1,1)模型、二次多项式模型和BP神经网络模型的预报结果进行对比分析。结果表明,粒子群优化算法的BP神经网络模型钟差预报效果良好,3h预报精度能够达到0.3ns,体现了本文钟差预报模型的实用性。     

基于Landsat影像的杭州湾最大浑浊带年际变化研究

杭州湾最大浑浊带（turbidity maximum zone,TMZ）受自然和人类活动的双重影响,年际变化显著。为探究杭州湾水域TMZ和表层悬浮泥沙浓度的年际变化特征,优选1984-2015年间30幅Landsat卫星影像,建立杭州湾水域表层悬沙浓度反演模型,模型经实测数据验证,平均相对误差为23.3%。对每张卫星影像进行悬沙浓度反演,进而提取TMZ面积数据。结果表明,杭州湾悬沙浓度面积分布类型均为正偏分布,且偏态系数由0.63增长至2.03,高悬沙浓度区域占比不断缩小。杭州湾各区域悬沙浓度均呈下降趋势,北岸芦潮港站下降趋势最为显著,减幅达73%。杭州湾TMZ面积年化下降率为4.57%,大于长江和钱塘江年输沙量的年化下降率3.74%。河流来沙减少和潮滩围垦导致的当地泥沙来源减少及水流携沙能力降低是影响TMZ面积降低的重要因素。     

大坝变形监测的粒子群优化高斯过程预测

针对大坝变形数据的非平稳非线性特点,传统预测模型受到了一定限制。鉴于高斯过程(Gaussian Process,GP)对非平稳数据具有高自适应性,考虑到其自身在协方差函数选取以及超参数优化方面存在不足,为提高高斯过程模型的预测精度,文中通过粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化其超参数并选择最优协方差函数。通过实例验证分析,比较多元回归分析、GP、PSO-GP三种模型在大坝变形监测数据处理中的预测精度,表明大坝非线性预测模型粒子群优化高斯过程算法具有较高的预测精度,是一种有效的大坝变形分析预测方法。     

基于遥感反演的山东半岛东北部海域悬浮体时空变化规律探讨

基于2003-2018年中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)卫星遥感影像资料,结合2018年春季、夏季和冬季大面站悬浮体取样分析结果,构建了表层悬浮体浓度遥感反演模型;在此基础上,分析了山东半岛东北部海域年际和月份表层悬浮体浓度时空...