L_∞估计的方法研究

讨论了 L∞ 估计的基本原理 ,提出了利用线性规划来求解 L∞ 估计问题的方法 ,并且依据线性规划的对偶原理给出了求解问题的实用方法。     

基于交替方向乘子算法的二维磁异常稀疏反演

磁异常反演是获取地下场源磁化率分布的重要手段之一,在地球勘探中扮演着重要角色.在磁异常反演中,对比光滑反演,稀疏反演的结果具有边界分明,物性参数分布集中的特点,更符合实际情况.针对稀疏反演,本文首先构建了具有代表性的基于L₁范数目标函数,利用交替方向乘子算法可分离凸函数的特点,将极小化L₁范数的优化问题分解为一系列的子问题,通过对子问题求解获得原问题的解;为了增强交替方向乘子算法的适应性,本文结合广义软阈值函数将交替方向乘子法推广于L_p（0 < p < 1）范数的反演中.为了验证本文提出的算法的有效性,采用了三种常规模型进行模拟实验.与基于L₂范数的反演算法进行实验对比,结果表明,本文算法得到了边界清晰,磁化率分布更集中的反演结果.最后,将基于交替方向乘子算法的L₁和L_p（0 < p < 1）范数的反演应用到青海省尕林格铁矿保护区获得的实际磁异常数据中,获得了较为符合实际地质情况的稀疏反演结果.

     

二次特征值问题的最佳向后扰动分析

二次特征值问题 (QEP)的主要的求解方法之一是转化为广义特征值问题 (GEP) ,然后用求解广义特征值的方法 (比如 QZ方法 )求解。本文研究由此获得的计算解的范数意义下的最佳向后扰动分析 ,所得结果是 Tisseur最近所得结果的加强。     

北极冰下水声通信中改进的最小均方/四次方直接自适应均衡器

本文提出了一种适用于北极冰下水声通信的最小均方/四次方直接自适应均衡器（LMS/F-DAE）。它能处理基带复信号,与LMS相比,具有更好的均衡效果。考虑到均衡器的稀疏特性,在其代价函数中加入自适应范数（AN）作为约束。它能根据均衡器系数的大小自适应变化：对于小系数,此约束项存在以加快收敛速度;对于大系数,此约束项不存在以减小均衡误差。利用第九次中国北极科学考察得到的实验数据验证AN-LMS/F-DAE的性能。结果表明,与传统的LMS/F-DAE相比,AN-LMS/F-DAE能提升均衡器的稀疏性且均衡性能更优。     

L1范数与IQR统计量组合的GNSS坐标序列粗差探测算法

GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差,未剔除的粗差将会导致参数估计有偏。因此,粗差探测与剔除是GNSS坐标序列分析中一项重要的数据预处理工作。针对GNSS坐标时间序列特点,提出了一种将L1范数(L1-norm)估计与四分位距统计量IQR(interquartile range)组合的移动开窗粗差探测算法,称之为L1_Mod IQR。该方法的主要思想是,首先利用L1范数估计得到较"真实"的残差,然后再对残差采用IQR统计量进行粗差探测。将L1_Mod IQR法与"3σ"法、基于最小二乘的τ检验法等粗差探测算法进行了模拟计算与对比,验证了该算法的有效性。进一步采用L1_Mod IQR算法对中国区域10个IGS站的高程时间序列进行了分析,结果表明中国区域IGS站高程序列的粗差剔除率最小为0.1%,最大为2.6%。并且以WUHN站为例与SOPAC提供的结果进行了对比,结果表明SOPAC提供的"Clean"数据仍含有大量的粗差,而L1_Mod IQR算法能够有效地剔除粗差。     

L1-L2范数联合约束稀疏脉冲反演的应用

稀疏脉冲反演实际上就是利用反褶积原理, 从带有噪声的地震道中计算出具有稀疏分布特征的反射系数的振幅和时间.稀疏脉冲反演是非线性优化问题, 通常都是把非线性优化问题转化为线性优化问题, 然后用线性优化算法求解.以范数约束为基础, 提出L1-L2范数联合约束求解的方法.该算法采用了目前国际流行的内点算法, 与传统的优化算法相比, 这种算法具有精度高, 速度快的优点.通过研究人工模型和南海某油田实际数据, 表明该算法的计算结果和测井记录吻合好, 提高了地震分辨率, 目的层段分辨率优于8m.利用反射系数剖面预测的储层厚度和开发井吻合很好, 大大地降低了资源量计算的风险和油田开发的不确定性.      

基于L_1范数的多次波自适应减方法及应用分析

多次波问题在地震勘探中普遍存在。自由表面相关多次波压制(SRME)方法是目前多次波压制方法的主流,使用该方法的重要步骤之一是将由反馈迭代法预测得到的地震多次波经匹配后从原始数据中减去。基于L2范数的多次波自适应减方法有其适用范围,仅在某些情况下才有好的处理结果。这里基于迭代重加权最小二乘法(IRLS算法)的混合L1/L2范数来近似L1范数解,同时结合模型数据和实际数据进行多次波压制处理,并与基于L2范数的自适应减方法进行对比分析。结果显示,本方法不仅有效压制了多次波,而且还相对更好地保持了有效波的能量,这表明本方法可以在不同情况下实现更为普遍的多次波压制。     

基于逆算子估计的AVO反演方法研究

传统反演算法以优化算法为主,而基于逆算子估计的AVO反演算法则利用了直接求逆的思路.算法的关键在于寻找存在逆函数的子域,进而可以在子域内直接求逆,这种解决反问题的思路不同于一般的优化类算法所采用的直接搜索解的方式,具有更高的效率.AVO反演利用了振幅随着偏移距的变化特征,反演的精度受到地震资料质量的影响,通过加入L1范数约束以及合理的初始模型有助于提高反演的稳定性以及准确度.模型测算和实际应用表明,基于逆算子估计的AVO反演方法具有较高的精确程度和可靠性.     

基于范数灰色理论的滑坡稳定性敏感因子分析

灰色关联分析模型可用于滑坡稳定性敏感因子的定量分析。将范数灰色理论引入到滑坡稳定性敏感因子分析之中,确定了影响滑坡稳定性系数的因素权重,较为直观地反映了各影响因子对滑坡稳定性的影响程度。以重庆市綦江县土台镇滑坡为例,进行滑坡稳定性敏感因子的范数灰关联度计算。结果显示,滑动面岩土体强度参数是影响土台镇滑坡稳定性最重要的因素,地震作用和地下水位的变化对该滑体稳定性的影响要稍弱一些。     

基于L1范数的波阻抗反演

提出了一种新的波阻抗反演方法,首先根据地下反射系数序列是一个稀疏脉冲序列这一假设,将地震波阻抗反演中的目标函数表示为L1范数约束下的L1范数优化问题,并将L1范数用一个平滑函数来近似,从而使得目标函数函数可微。然后将L1范数约束下的基追踪问题转化为无约束最优化问题,并利用基于导数的局部优化方法求解无约束优化问题,求得反射系数,进而计算得到波阻抗。模型和实际资料计算结果均表明该方法可行。