面向LiDAR/Radar松组合的迭代加权IEKF-BP组合算法精度分析

为了验证目前高精度定位中多传感器组合定位模型性能的优越性,以更好地解决自动驾驶场景下自主定位中出现的预测精度标准不一致、预测不及时及误预测率高等问题,本文利用LiDAR与Radar数据,建立了一种基于迭代加权的IEKF-BP组合算法的松组合模型,并对两种传感器组合定位结果精度进行了分析.试验表明,迭代加权的IEKF-B...     

一种基于Hough变换的对极几何稳健估计算法

从基本矩阵的性质和作用出发,首先从理论上证明了如果在一条2维直线上有多于给定的3个以上的匹配点,多余的点将被视为冗余点不能用作匹配点;然后针对该问题引入了Hough变换算法,在建立匹配点对应关系的同时剔除冗余的共线点。实验表明,用改进后的算法估计出的基本矩阵在平均余差和对极距离上都小于改进前的算法,提高了基本矩阵的估计精度和稳定性。     

一种大坝渗透系数分区反演新方法研究

基于人工神经网络的非线性映射特征,在渗流有限元计算的基础上,结合水头和渗流量等实测资料提出了大坝渗透系数的反演方法。为了克服经典神经网络存在的缺陷,提出了模拟退火的交替迭代算法神经网络新方法。在相同的初始条件下,用该新方法和经典网络进行了比较,得出前者的优越性和有效性。同时将该方法用于大坝的渗流反分析,利用反演出的渗透系数进行渗流场计算。数值计算结果表明,这种方法对大坝渗透系数反演问题具有较高的识别精度,反演结果可靠,可以用于实际工程。     

成层地基轴对称问题的基本解

基于各向同性弹性体基本方程的转换及Hankel变换，得到了轴对称荷载作用下，无限弹性层轴向不同深度经Hankel变换的位移应力向量间的传递矩阵，运用该传递矩阵可求解成层的、层间完全接触情形和各向同性空间轴对称问题。     

有限区域流函数和速度势的计算及其在台风中应用

在Endlich提出求解旋转风和辐散风基础上,本文给出了直接利用风场迭代计算流函数和速度势的方法,该方法不但能求解流函数和速度势,还可将原始风场直接分解为旋转风和辐散风。此方法在有限区域中,能大大降低边界条件对计算结果的影响,不仅能计算准确的涡度和散度,还能很好的重建原始风场。采用此方法,对"0808"号台风"凤凰"进行了诊断分析,得到了台风不同时期的流函数和速度势、旋转风和辐散风。结果发现在台风的不同时期,流函数与高度场相似,可用其低值中心来分析台风移动路径和强度的变化,速度势存在高值区,其中心与高度场低值中心不吻合;旋转风的涡旋中心也可用来反映台风中心,台风南侧辐散风较大,故可用来反映南方水汽供应对台风发展、成熟、衰退的影响。     

一致凸Banach空间中渐近非扩张映射的收敛定理

在一致凸Banach(巴拿赫)空间中研究了渐近非扩张映射的带误差的Ishikawa迭代序列的收敛性。结果推广了原来的定理。     

用层次分析法确定气象服务评价指标权重

在气象服务评价体系中,以气象服务总体评价为目标层,分层次确立一级和二级评价指标,利用2010年全国公众气象服务满意度调查中评价指标数据,应用层次分析法 (AHP) 中的9分位标度法和0.618标度法来构建判断矩阵,分析了各级评价指标的权重系数确定方法。分析发现,当评价指标少于5个时,可采用9分位标度法构建判断矩阵,以确定各评价指标的权重值;而当评价指标达到5个时,需采用0.618标度法来构建判断矩阵,计算出相应的权向量即为权重系数。将上述方法应用于2011年公众气象服务满意度调查数据中,前后两年主要评价指标对比显示,气象服务信息内容的权重在增加,而气象知识宣传普及的权重有所减小,即公众对于气象服务信息内容更为重视,同时气象部门对于公众的气象知识宣传普及工作也取得了成效。     

多层弹性平面问题解的精确刚度矩阵法

从平面弹性力学的基本方程出发,利用Fourier积分变换等数学手段,推导出了单层平面问题的刚度矩阵,然后按有限元法组成总体刚度矩阵。通过求解由总体刚度矩阵所构成的代数方程和Fourier积分逆变换,得到在任意静荷载作用下多层弹性平面问题的精确解。由于刚度矩阵不含有正指数项,计算时不会出现溢出现象,从而克服了传递矩阵法的缺点。推导过程中摒弃了应力函数的选择,使得问题的求解更加合理化,同时也为进一步研究此类问题如温度场、动力学等奠定了理论基础。计算实例证明了推导结果的准确性。     

两个时期福建省滨海湿地景观格局的比较

以2000年7幅Landsat7 ETM+影像和2009年12幅ALOS AVNIR-2影像为主要数据源,通过景观格局指数和转移矩阵,对福建省滨海湿地2000年和2009年两个时期的景观格局进行定量分析和比较。结果表明,与2000年相比,2009年福建省天然滨海湿地面积减少了44 296.6 hm2,人工滨海湿地面积增加了31 583 hm2,滨海湿地面积共减少了12 713.6 hm2;红树林、水田、库塘和盐田的保留率较低,滨海湿地大面积向非湿地转移,天然湿地向人工湿地转移;边缘密度指数升高、斑块结合度指数降低,景观格局破碎化程度加深;湿地与非湿地之间的转移过程所占比重最大,整体转移过程以水产养殖和非湿地为优势转出类型,说明了随着滨海地区的发展,人类对环境的改造强度不断加大,特别是养殖业的发展,是滨海湿地景观格局变化的最主要影响因素。     

Ensemble retrieval of atmospheric temperature profiles from AIRS

ABSTRACT Satellite-based observations provide great opportunities for improving weather forecasting. Physical retrieval of atmo spheric profiles from satellite observations is sensitive to the uncertainty of the first guess and other factors. In order to improve the accuracy of the physical retrieval, an ensemble methodology was developed with an emphasis on perturbing the first guess. In the methodology, a normal probability density function （PDF） is used to select the optimal profile from the ensemble retrievals. The ensemble retrieval algorithm contains four steps： （1） regression retrieval for original first guess; （2） perturbation of the original first guess to generate new first guesses （ensemble first guesses）; （3） using the ensemble first guesses and nonlinear iterative physical retrieval to generate ensemble physical results; and （4） the final optimal profile is selected from the ensemble physical results by using PDE Temperature eigenvectors （EVs） were used to generate the pertur- bation and generate the ensemble first guess. Compared with the regular temperature profile retrievals from the Atmospheric InfraRed Sounder （AIRS）, the ensemble retrievals RMSE of temperature profiles selected by the PDF was reduced between 150 and 320 hPa and below 400 hPa, with a maximum improvement of 0.3 K at 400 hPa. The bias was also reduced in many layers, with a maximum improvement of 0.69 K at 460 hPa. The combined optimal （CombOpt） profile and a mean optimal （MeanOpt） profile of all ensemble physical results were improved below 150 hPa. The MeanOpt profile was better than the CombOpt profile, and was regarded as the final optimal （FinOpt） profile. This study lays the foundation for improving temperature retrievals from hyper-spectral infrared radiance measurements.