选权迭代抗差估计的初值选取方法分析

粗差探测是测量数据处理领域的重要研究课题,分别基于最小二乘(LS)、一次范数最小(L1)、最小平方中位数(LMS)和最小截平方和(LTS)方法选取选权迭代法的初值,联合IGGⅢ方案进行抗差估计。通过算例从筛选粗差个数、参数差值的平方和、验后单位权中误差等3个指标,对几种初值选取方法的的抗差能力进行比较分析。结果表明:LMS、LTS方法选取初值的方法效果最好,L1方法抗粗差能力次之,LS方法只能在粗差较少的情况下有效。     

一种全站仪不整平后方交会测量数据处理模型研究

全站仪设站测量的人工整平是目前既有线铁路天窗期外业轨道测量效率高低的重要影响因素。为了实现全站仪的不整平后方交会测量,本文首先提出了基于斜距观测值的三维后方交会测量平差模型,经过实验验证发现,基于单一斜距观测值的后方交会测量平差模型存在一定缺陷。之后对上述平差模型进行了两种不同方法的改进,分别是基于斜距观测值的后方交会测量迭代平差和斜距观测值与竖盘读数观测值逐次平差。经实验数据验证与分析,改进后的两种平差模型均可以计算出较为可靠的后方交会点三维坐标与设站精度,说明改进模型具有可行性,同时提出了该方向需要继续深入研究的问题。     

相机畸变的混合模型迭代检校法

严格的相机检校是进行高精度测量和三维模型重建的基础。本文通过模拟理想影像并对之加入各种畸变,针对相机平面畸变检校模型中的径向、偏心和平面内3种畸变进行了探讨,结果发现同时考虑径向、偏心和线性3种畸变的物理检校模型要优于只考虑其中某一种或两种畸变的物理检校模型;试验结果同时表明现有物理检校模型并不能完全消除影像畸变;针对物理检校模型不能完全消除影像畸变的问题,本文引入数学检校模型（切比雪夫多项式）,并提出物理检校模型和数学检校模型混合迭代检校的思想,通过模拟影像试验验证这一方法比单一使用物理模型或数学模型更能有效地降低影像畸变;最后本文对运动相机GoPro影像检校试验进一步验证了提出的混合模型迭代检校法能够更好地检校影像畸变。     

多接收阵合成孔径声纳距离-多谱勒成像方法

Loffeld双基公式将多接收阵合成孔径声纳的系统函数分解为准收发合置项和收发分置畸变项。针对该模型,在二维频域定量分析了相位误差,结果显示该方法能满足高分辨成像。在此基础上提出了一种新的成像方法,首先在二维频域通过距离向数据分块的方式补偿收发分置畸变相位中的距离空变项;然后,在二维时域对各接收阵元的数据进行顺序重排,以实现多阵元数据的收发合置转换;最后,采用距离-多谱勒算法对收发合置转换后的数据进行成像,便得到高分辨图像。仿真和实测数据处理结果验证了该方法的有效性。     

对F-J方法中采样算法的改进

介绍了基于贝叶斯理论的线性-非线性模型的反演方法(F-J方法),在理论上可以求出模型参数的概率分布,可以通过马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)采样估计参数值及其精度。为了评估F-J方法反演效果,给出了线性-非线性模型的最小二乘方法以及假设检验步骤。针对MCMC采样算法中参数的随机游走步长会影响最佳采样数量的问题,对采样算法作了改进,模拟数据算例表明,改进的采样算法基本消除了部分参数游走步长选取不合适对确定采样次数的影响,解决了随机游走采样难以确定最佳采样点数量的问题。     

相关观测的L1范数最小化方法的比较分析

在抵御粗差影响方面,L_1范数最小化方法比最小二乘更具可靠性。求解L_1范数最小化问题,主要有选权迭代法和线性规划法两种方法。针对相关观测,通常采用权阵的对角线元素来构造L_1范数最小化问题的目标函数,这种处理方法容易忽略观测值之间的相关性。如果采用Cholesky分解消去观测值之间的相关性,则容易造成粗差的转移,进而影响抗差功效。本文对上述两种方法进行了比较分析,数值实验结果表明将相关观测转换为独立等权观测,有利于增强线性规划的稳健性,而在探测粗差方面则具有等价性。由于基于选权迭代的方法收敛性较差,故不适合求解L_1范数最小化问题。     

自适应分块加权Wallis并行匀色

针对区域范围内多幅待镶嵌影像之间的色彩差异问题,提出一种基于GPU的分块加权Wallis并行匀色算法。首先,根据变异系数对影像自适应分块并利用双线性插值确定每一个像素的变换参数,利用加权Wallis变换消除影像间的色彩差异。然后,为了控制区域整体的匀色质量,利用Voronoi图和Dijkstra算法确定影像间的处理顺序。最后,利用GPU技术进行并行任务设计并从配置划分、存储器访问和指令吞吐量等方面进行优化,提高算法运算效率。实验结果表明,本文方法既能有效地消除影像间色彩差异,又能消除影像间的对比度差异。与CPU串行算法相比,GPU并行算法显著减少了计算时间,加速比最高达到60倍以上。     

时变水声信道中基于BEM的迭代信道估计技术

水声信道的多径时延扩展和时变特性对信道估计和均衡技术的研究带来了很大的挑战,同时也决定了水声信道是一种时频双扩展信道,提出一种水声OFDM通信系统中基于软信息的迭代信道估计技术,利用基于复指数基扩展模型(CE-BEM)进行信道估计。OFDM系统本身可以消除由于多径引起的符号间干扰(ISI)。基于导频的BEM信道估计,可以实现对时变信道的估计,结合基于软信息迭代的迭代均衡模块,将每次迭代生成的符号软判决信息作为辅助导频用于信道估计。同时,为了防止由于信道时变引起的信道子载波间干扰(ICI)对导频符号的影响,采用基于保护间隔的导频插入法插入导频。仿真结果显示基于BEM的软信息迭代信道估计性能较非迭代信道估计时明显提升。     

面向时空非均匀Argo数据集的k邻域搜索算法

k邻域搜索作为海洋温盐场重构关键的前序步骤,搜索速度和结果是否具有代表性直接影响研究工作的效率和科学性。当前的k邻域搜索算法及其改进方法主要针对空间数据集。面向Argo时空非均匀数据集提出了一种k邻域快速搜索算法,首先基于立方体栅算法向时空维扩展,利用时空子分块对海量、时空非均匀的采样点进行分配;在此基础上采用时空补偿的策略对算法进行优化。结果表明,该方法有效提升了Argo浮标的邻域搜索效率并且改善了搜索结果的分布情况。