基于超完备字典学习的缺失地震数据重构方法

地震勘探目标区域环境的复杂多变性导致采集的地震数据存在不完整或者不规则等问题,针对这一问题,本文在压缩感知相关理论的支撑下,提出了基于超完备字典学习的缺失地震数据重构方法.首先利用K-SVD字典学习技术对地震样本数据进行训练,建立超完备字典对地震数据进行稀疏表示,然后引入高斯随机采样矩阵作为测量矩阵对地震数据进行采样;在数据重构阶段采用分段正交匹配追踪算法实现缺失地震数据的重构.通过与传统的地震数据重构方法对比,本文算法的重构效果在峰值信噪比、信噪比等指标上均优于对比算法,证明了超完备字典学习方法能更好的根据地震数据特征进行稀疏表示,从而获得较好的重构效果.     

基于L1-L1范数稀疏表示的共偏移距道集地震数据重建方法

传统地震数据稀疏重建方法面临着:(1)叠前共炮点道集或CMP道集反射波为双曲线型同相轴,地震数据重建会损害有效波;(2)地震信号存在噪声和畸变,要求重建方法具有较好的噪声鲁棒性.针对这两个问题,提出一种基于L_1-L_1范数稀疏表示的共偏移距道集地震数据重建方法.该方法利用了共偏移距道集中地震波为水平同相轴,无道间时差,满足空间重建要求,和L_1-L_1范数稀疏表示具有较好的噪声鲁棒性.首先抽取共偏移距道集地震数据,并根据地震采集信息构造复合采样矩阵,然后采用L_1-L_1范数稀疏表示对数据稀疏重建后,再将数据反变换回共炮点道集或CMP道集,能够同时实现地震信号稀疏重建和随机噪声压制.理论模型和实际数据试算结果验证所提方法具有较好重建精度和噪声鲁棒性.     

澳门居民对“自由行”政策支持意向研究:地方依恋的调节作用

居民态度是影响旅游地持续发展的关键因素。借助态度ABC模型的标准学习层级理论,运用结构方程模型研究澳门居民对自由行政策支持意向的形成机理,并对地方依恋在其中的调节作用进行验证。结果表明：澳门居民对自由行政策支持意向主要受正面影响感知和积极情感的影响,澳门居民对自由行政策的经济与社会作用感知能激发其对旅游发展的满意感,并抑制对内地自由行游客的厌恶感,社会成本感知将导致居民对自由行游客的厌恶感,居民满意感对其支持行为意向有显著正向影响,地方依恋在澳门居民态度形成过程中发挥部分调节作用。根据研究结论,提出了提升澳门居民对自由行政策支持意向的管理举措。     

使用时序出租车轨迹识别多层次城市功能结构

地理时空大数据被广泛用于城市功能结构识别,其中功能层次性的研究对于系统理解城市功能的结构特征和分布形态具有重大意义,但相关研究仍处于空缺状态。基于时序出租车出行数据和感兴趣点数据描述居民出行模式,结合动态时间规整和K-MEDOIDS聚类算法识别城市的功能属性和空间结构。研究结果表明,广州市中心城区的城市功能具有明显的层次性。随着层次细致程度的提升,其功能属性由"职-住"二元结构向"职-住-休"三元结构发展;其空间结构符合环状圈层构造,功能由外围的居住游憩向中心的商业休闲过渡,并在不同的圈层上呈现出各自的功能倾向。这为城市规划人员系统理解城市功能的属性变化和结构特征提供了有效的参考价值。     

科技变革对全球海洋治理的影响

科技变革是全球海洋治理程度不断深化的动力,但不可避免地带来新的问题与挑战。历史上前三次科技革命在提高国家海洋活动效率的同时,也引发了海上安全领域的竞争。以信息化和人工智能为主要特征的第四次科技革命正在进行,新技术能够促进海洋治理主体多元化,提升海上搜救效率和海域感知能力,但同时也可能导致大国海上竞争加剧、新的治理真空和技术非法扩散等新的治理难题。作为深度参与全球海洋治理的行为体,中国需要在运用新技术时保持自我克制,积极推动构建技术发展的相关国际规范,推动国际合作,并加强对非国家行为体的管理。     

月球“车展”--当代月面巡视探测器漫谈

2019年1月3日,我国嫦娥四号月球探测器实现了人类探测器首次在月球背面软着陆。此后,其中的玉兔二号月球车与着陆器分离,与"鹊桥"中继星成功建立独立数传链路,完成了环境感知、路径规划,并按计划在月面行走到达A点,开展科学探测,成为世界第一辆在月球背面运行的月球车。截至2019年5月U日,玉兔二号月球车已完成了第五月昼的科学探测工作。它根据整体规划进行移动,累计行走190.66米。     

全向指纹和Wi-Fi感知概率的WKNN定位方法

针对室内环境下Wi-Fi信号强度衰减受人体影响较大且存在信号缺失现象的现状,该文提出一种基于全向指纹和Wi-Fi感知概率的加权K近邻定位方法,离线阶段构建顾及用户朝向和Wi-Fi感知概率的全向指纹库,在线阶段将全向指纹库中的感知概率用于定位过程。分别开展了基于方向识别、全向指纹和该文所提定位方法的实验,该文所提的方法在K为2时定位精度最高,平均定位误差为1.42m,标准差为1.04m,45%定位结果的精度优于1m,80%定位结果的精度优于2m。实验结果表明,该方法在定位精度和稳定性方面优于基于方向识别定位方法和基于全向指纹的定位方法。基于全向指纹和Wi-Fi感知概率的WKNN定位方法能够减少用户身体遮挡和信号缺失对定位的影响,可提高Wi-Fi指纹定位的精度。     

智慧广州时空云平台物联网引擎功能与应用

基于ArcGIS GeoEvent Server,开发了物联网引擎,实现了智慧城市各行业、各专业传感器实时感知的可共享专题数据的接入、处理与分析、输出与存储、可视化展示等。该引擎支持常用的传感器设备、传输协议以及数据输入输出格式等,并分别以城市气象和地下管线的实时监测为例,验证了引擎的实用性。     

基于压缩感知的航空影像超分辨率重建

详细介绍了压缩感知的研究现状和发展趋势,对压缩感知理论的原理、稀疏基的选取、测量矩阵的构造和信号的重建进行了详细阐述。在图像超分辨率重建技术的基本模型的基础上,基于压缩感知的图像超分辨率重建模型,使用小波基作为稀疏基,并使用改进的正则化正交匹配追踪算法对单幅图像进行超分辨率重建。最后,进行仿真实验,实现了基于压缩感知的单幅图像超分辨率重建,并且和传统的超分辨率重建算法进行对比。结果表明,基于压缩感知的图像超分辨率重建算法,取得了比较好的效果。     

智能船舶航行场景复杂度感知方法研究

为了解决智能船舶测试场景构建中的长尾问题并提高其测试效率,提出一种基于视觉图像的航行场景复杂度感知方法。本文从图像纹理特征分析出发,构建航行场景复杂度与特征指标之间的数学模型。首先,采用灰度共生矩阵对待测试图像信息进行特征提取,并利用能量、熵、对比度、逆差矩和相关性等多个参数组成特征向量。接着,提出利用集成学习AdaBoost网络模型进行船舶航行场景复杂度感知,即利用大量的图片对所提模型进行训练和学习,获得场景复杂度与各指标之间的非线性数据感知模型。通过在不同数据集上的不同方法进行对比,实验结果表明该感知模型能够真实的反应船舶航行场景的复杂程度,获得结果与人类视觉感知的结果基本一致,其对智能船舶自主航行场景设计与构建都具有的参考价值。