精密时钟噪声的半积分—半微分算子模型及其应用

通过确立半积分算子的概念，得到了精密时钟噪声中全部５种噪声分量与白噪声的时域联系，并建立了精密时钟噪声的与幂律谱模型完全等价的半积分－半微分算子模型，从而为分析和处理包含５种噪声分量的精密时钟噪声提供了新的、更有效的数学手段。     

基于双树复数小波的SAR图像噪声抑制

小波变换由于其良好的时频分离特性以及接近人类视觉系统的多分辨分析,在SAR图像的去噪和复原中得到了很好的应用,但是经典小波变换不具备平移不变性,且得到的高频分量的方向非常有限.复数小波变换是一种具有近似平移不变性、更多方向选择性且能够完全重构的双数正交小波变换,在图像去噪方面表现出更强的性能.建立了复数小波变换分解与重构的过程,并对分解后的实部和虚部图像的高频部分分别进行局部非线性软阈值法滤波.实验结果显示,复数小波变换较小波变换不仅滤除了更多的噪声,而且得到的图像边缘更加平滑.     

利用人工鱼群算法优化高斯过程模型及应用分析

基于高斯过程利用传统共轭梯度法搜索超参数,存在对初始值依赖性强、获得局部最优解的不足。本文采用人工鱼群算法对超参数进行智能寻优,建立了基于人工鱼群算法的高斯过程模型对变形体形变进行预测分析。通过隧道和基坑两个工程实例计算比对分析,NN、SE和RQ 3种核函数中NN核函数的预测效果最好,平均相对误差分别为0.69%和1.06%。结果表明超参数优化模型的预测精度得到了较大的提高,改善了高斯过程算法本身存在的超参数求解方面的不足,效果明显。     

环渤海地区GPS台站时间序列分析

环渤海区域环境和气候复杂多变,随着地区和区域的不同,地质、地貌间的差异较大。探究该地区GPS台站时间序列的变化规律和台站的主要噪声类型、频谱规律显得尤为重要。本文基于该区域内所积累的连续数年运行的GPS测站数据,采用GAMIT/GLOBK软件进行解算和平差,获得每一个台站的坐标时间序列,并使用Lomb周期图法分析了该区域台站的频谱特性和周期特性。最后通过对频率和功率谱线性拟合分析研究了台站的噪声类型。此方法对台站时间序列去除噪声和进一步研究测站的运动规律提供了理论依据。     

自适应高斯滤波与SFIM模型相结合的全色多光谱影像融合方法

全色-多光谱影像融合技术可以显著提高遥感影像的地物判别能力,但是空间信息融入度与光谱信息保真度是相互矛盾的一组性质,一般方法往往无法平衡这两方面。SFIM算法具有良好的光谱信息保持能力,但是其空间信息融入度较差,影响了整体的融合效果。为此,本文分析了SFIM模型的原理与特点,提出一种自适应高斯滤波与SFIM模型相结合的全色多光谱影像融合方法（AGSFIM）。以均值调整后的多光谱整体平均梯度为标准来计算高斯滤波的最优参数,将下采样全色影像的清晰度调整至同样水平,以保证融合结果的空间信息融入度与光谱信息保真度之间的平衡。利用6种融合算法对“北京二号”（Beijing-2）、“资源三号”02星（ZY-3 02）数据进行对比试验,表明在良好的光谱保持能力的前提下,改进方法可以有效克服SFIM算法空间信息融入不足的缺点。     

拉格朗日/高斯无奇点卫星运动方程推导与分析

针对卫星轨道理论中的奇点问题,对拉格朗日/高斯无奇点卫星运动方程做了深入的分析和探索,从原始拉格朗日和高斯运动方程及其物理意义出发,考虑圆轨道、圆赤道轨道和赤道轨道3种奇点情况,推导了一种新的拉格朗日/高斯无奇点卫星运动方程,并探讨了方程的连续性。该方程消除了零因子,解决了卫星运动方程的奇点问题。     

基于A- CGAN的深反射地震数据随机噪声压制方法研究

基于深度学习的地震数据噪声压制方法是当前地震数据去噪处理的重要方向。深度学习方法突破了传统滤波处理的局限,在对常规地震数据的噪声压制中表现出效率高、信噪分离效果好的特点。但针对深部弱有效反射数据,当前的深度学习方法特征提取能力有限,难以取得较好的去噪效果。笔者等结合深反射地震数据特点,针对当前深度学习噪声压制方法在特征提取及对数据集依赖上的局限,提出了基于注意力循环生成对抗网络(Attention Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,A- CGAN)的深反射地震数据随机噪声压制方法。借助循环一致生成对抗网络(Cycle- Consistent Generative Adversarial Networks,Cycle- GAN)的域映射思想,降低对数据集的要求。为了构建适用于深反射地震数据的去噪网络,从3个方面对Cycle- GAN进行改进：在Cycle- GAN的生成器（去噪器）中加入残差结构和注意力机制,用于加深网络深度和提高其特征提取能力;在Cycle- GAN的鉴别器中使用块判决,提高鉴别精度和准确度;在损失函数部分加入感知一致性损失函数,提升网络模型恢复纹理细节信息的能力。通过合成地震数据和实际深反射地震数据测试,验证了优化算法的有效性,体现了良好的应用价值。     

斜轴变形椭球高斯投影方法

针对东西跨度较大的线路,借助最小二乘法建立斜轴参考椭球,以减小高斯投影横坐标;通过坐标系转换理论,推导出测区在各坐标系下的空间直角坐标,进而确定测区相对于斜轴参考椭球上的大地坐标;利用椭球变换法建立斜轴变形椭球以减小因高程引起的投影变形。以某铁路线为例,可知"斜轴变形椭球高斯投影方法"可大大减小投影后横轴方向分量,避免高斯投影分带现象,同时有效减小高程及其引起的投影变形。该方法数学模型严谨、运算过程清晰,便于编制相关软件,可投入工程使用。     

顾及空间相关性的遥感影像信息量的度量方法

提出了一种结合信息论与地学统计法的遥感影像信息量计算的方法。此方法基于遥感影像加性噪声模型和互信息上界的计算原理,同时考虑了噪声和空间相关性等影响遥感影像信息量的因素,适于计算具有稳健空间相关性、不同地物类型的光学影像的信息含量。利用Landsat TM影像子集,分别计算了城市、农田、山地3种不同地物类型的影像信息量。结果表明,城市含有最大的信息量,同时影像信息量与影像方差呈对数正相关关系。     

噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割

合成孔径雷达(SAR)海冰图像分割对全球气候研究和保证船舶航行安全具有重要意义。现有的基于区域的马尔可夫随机场(MRF)多极化SAR分割方法,由于受相干斑噪声影响,其区域划分不尽合理,不能有效完成分割。因此,提出一种噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割算法,首先在极化总功率图上引入降低噪声的滤波算法,合理划分初始区域,其次考虑区域之间的差异度,从而实现多极化SAR海冰图像的准确分割。以RADARSAT-2和SIR-C获得的全极化海冰图像为实验数据进行验证,结果表明:和其他较先进算法相比,本文算法优势明显,既能高效保持图像连通性,又能增强图像的细节信息,具有更高的分割精度。