双稀疏字典和FISTA的地震数据去噪

地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤,双稀疏字典提供了两层稀疏模型,比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示,然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法（fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA）对初始字典系数进行更新,接着采用数据驱动紧标架（data-driven tight frame,DDTF）在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数,最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数,并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明：与固定基变换去噪方法相比,该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示,在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比;与字典学习去噪方法相比,该方法不仅拥有较快的去噪速度,而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点.     

基于快速流式算法的局部余弦相似属性

相似性是一种常用的衡量不同图像之间差异程度的属性,广泛应用于地震数据处理环节.由于地震数据本质上是非平稳的,局部相似性比全局相似性更适用于刻画地震数据的时-空变化特征.现有的局部相似属性可以通过正则化最小二乘问题进行计算,但是其计算过程需要大量的计算时间和数据存储空间,难以适应当前的海量数据处理任务.本文提出了一种基于...     

基于遗传算法的灰色Elman神经网络在深基坑变形中的应用

为保障基坑施工安全,快速发现沉降问题,本文提出一种基于遗传算法的灰色Elman神经网络,利用沉降监测数据预测围护结构沉降.通过计算发现该模型迭代收敛速度较快,25次即能达到0.001的均方误差,可以在较短时间得到预测结果.与其他3种基础模型对比,发现该模型精度较高,在SSE、MRE、MSE 3种精度评价中均处于较高水平...     

自适应移动盒子的机载LiDAR点云去噪算法

针对现有LiDAR点云去噪算法难以实现自适应的问题,该文提出了基于空间盒子结构的自适应移动盒子去噪算法。基于经验模型建立盒子自适应准则,较好规避了现有算法的去噪阈值确定问题;采用聚类分析实现噪声点与有效点的精确标示。基于不同类型噪声的点云数据实验结果表明:与现有去噪算法相比,基于自适应移动盒子的去噪算法具有更好的适应性和去噪效果。     

地下结构抗震设计的改进等效反应加速度法

对地下结构横向抗震分析中的等效反应加速度法进行综合分析。结合算例,以动力时程法为基准,全面评价了等效反应加速度法的适用性;进而深入分析其误差来源,并做针对性改进优化,通过引入动力响应调整系数β,提出了一种改进等效反应加速度法;结合算例分析,评价了改进等效反应加速度法对不同工况的适用性。结果表明：等效反应加速度法计算所得结构内力及变形均偏小;且计算精度随地层剪切波速的增大整体呈上升趋势,但几乎不受结构埋深的影响;同时,明确了等效反应加速度法的误差源自于其忽略了地下结构对其周围土体动力响应的干扰作用,改进优化后提出了改进等效反应加速度法;相比现有等效反应加速度法,改进等效反应加速度法具有更广泛的适用性及更优的计算精度,可为地下结构抗震设计和分析提供新的计算方法。     

城市环境下基于降维Kalman滤波的室内导航算法

提出了一种适用于室内超宽带定位的降维Kalman滤波算法,结合LSE算法与降维Kalman滤波算法进行定位求解,以数值仿真试验及物理试验验证了其有效性。     

引入PLSA模型的光学遥感图像舰船检测

提出一种基于概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)的检测算法,首先通过PLSA将目标表述为潜在成分的概率组合,然后利用统计模式识别方法对获取的潜在成分概率进行判别,从而完成最终的检测。其中,生成的潜在成分反映了目标与特征之间相互出现的频率关系,并以潜在成分在目标中概率差异的形式对上述不对应现象给出了直观描述。实验结果表明,所提出的算法对多种复杂情况下的光学图像舰船检测具有很好的准确性和鲁棒性。     

生成模型学习的遥感影像半监督分类

以生成模型最大似然估计为例,引入结合已标记样本和未标记样本的半监督分类方法来解决遥感影像分类中的小样本问题,应用已有的少量已标记样本初始化一个分类器,结合大量未标记样本,通过递归计算的方式对分类器进行优化,直到包含所有样本的似然函数收敛到局部极大值。通过分析遥感影像待分类类别与影像中地物类型固有特征之间的关系,设计两个在不同生成模型假设下的分类实验。结果表明,未标记样本的参与可在很大程度上提高小样本条件下的影像分类精度,但两种样本的数量应保持一个适当的比例。最后通过与在解决小样本分类问题方面有独特优势的SVM方法的分类比较,发现在小样本情况下,本文方法具有更好的应用潜力。     

星载方位多波束ScanSAR 成像

提出了一种新型星载方位多波束ScanSAR 工作模式, 实现了在保持方位向高分辨率的前提下对距离向 测绘带大幅扩展。分析了该工作方式的特点及主要相位误差, 给出了相应的误差补偿方法。介绍了该工作方式下回 波数据的模拟方法, 并讨论了几种适合该工作方式的成像算法。最后通过仿真对该工作方式的可行性及补偿方法的 有效性进行了验证。     

多个粗差定位的抗掩盖型Bayes方法

在综合利用先验信息与观测信息的基础上,提出了多个粗差探测的Bayes方法。为了有效地防止掩盖和湮没现象的发生,在分析掩盖和湮没现象发生原因的基础上,从识别向量的样本相关系数阵的特征结构出发,提出了多个粗差定位的抗掩盖型Bayes方法,并设计了相应的算法——自适应MCMC抽样算法。