基于截断最小二乘和半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计

面向空间在轨服务和碎片清除的重大应用需求,围绕空间光场复杂、空间目标尺度变化及相对姿态与位置强耦合等难题,提出了一种基于截断最小二乘与半正定规划的空间非合作目标相对位姿估计方法。基于TOF相机,首先进行体素下采样,提取快速点特征直方图(FPFH)特征,考虑目标的局部几何结构尺寸,计算两组FPFH特征的相似度并预测特征之间的对应关系,采用截断最小二乘和半正定规划方法对姿态和位置进行解耦,实现了空间非合作目标的相对位姿估计。使用非合作目标的3D模型进行仿真验证,仿真结果表明:该方法在三种不同高斯噪声强度下具有较好的估计特性,为后续的工程应用及在轨任务实施提供了理论与技术支撑。

基于截断最小二乘估计的多波束异常测深值剔除方法

针对多波束系统测得的深度数据中存在异常值影响海底地形勘测结果的问题,提出一种基于截断最小二乘估计进行异常测深值检测和剔除的方法。利用截断最小二乘估计的高崩溃点性质进行局部海底地形曲面拟合以获得相对准确的海底趋势面,并通过比较实际测深值与所得趋势面的残差与某一门限来识别异常测深值,利用多波束测深数据的排列规则设计可变尺寸的滑动窗,以测带为单位对测深数据进行异常值检测和剔除。测试结果表明这种异常测深数据检测方法对海底地形数据中簇群存在和离散分布的异常值均具有较好的检测效果。

基于截断总体最小二乘算法的车载三轴磁力仪标定

以陆用车载磁导航为应用背景,提出一种正则化三轴磁力仪标定算法。由于车辆的机动受到限制,用于标定三轴磁力仪的观测方程是严重病态的。传统的三轴磁力仪标定方法缺乏对病态问题的处理,难以获得准确的标定参数。文中采用截断总体最小二乘(TTLS)技术对病态的磁力仪标定问题进行求解。该方法能够有效地抑制观测方程两端的误差,并且适合处理强病态问题。通过车载实验对该方法的有效性进行研究,结果表明文中提出的方法能够有效地减缓磁力仪标定中的病态影响,获得更为稳定的数值解,补偿后的平均航向角估计精度为1.5°,满足车载磁导航的精度要求。

具有最小截断二乘稳健初值的点云平面拟合算法

针对粗差含量较高的点云平面拟合,提出具有最小截断二乘(LTS)稳健初值的拟合算法.首先采用随机抽样的方法计算平面方程系数的LTS估值,选择稳健的绝对偏差中位数作为初始单位权中误差,然后再进行选权迭代.这样既保证了选权迭代法较高的估计效率,又可以保持LTS方法的稳健性.实验结果表明,具有LTS稳健初值的选权迭代法对于粗差含量较高的点云数据仍然稳健,可以得到准确的平面方程.

截断总体最小二乘法在抑制地磁导航磁力仪随机误差方面的应用

三轴磁力仪的随机误差补偿技术是当前水下地磁导航领域的研究热点。传统上采用最小二乘法或其相关改进方法进行误差修正,是基于假设随机误差为高斯分布或者没有考虑到磁力仪观测方程的病态问题。将总体最小二乘方法与正则化方法结合起来,提出一种截断总体最小二乘法,来处理观测方程两边都存在随机误差的病态问题。仿真结果表明,截断总体二乘法能很好地抑制磁力仪测量中的病态影响,且将经过截断总体二乘法标定前后的残差减小至10 n T以内。此外,比起最小二乘法补偿和总体最小二乘法补偿后的测量数据,经过截断总体最小二乘法补偿后的测量数据更加接近真实值,达到了抑制随机误差的目的。

超声逆散射成像问题中的截断完全最小二乘法

在超声逆散射成像问题中 ,由于要反复迭代求物体内部的全场与未知函数 ,使得方程组的系数矩阵与数据项均存在误差 ,将同时考虑系数矩阵和数据项均存在误差的截断完全最小二乘正则化方法运用于超声逆散射成像问题中 数值仿真结果显示 ,截断完全最小二乘法与传统的Tikhonov的正则化方法相比 ,可以提高数据的拟合程度 。

大地电磁阻抗张量的改进截断最小二乘估计

近年来,稳健性估计方法已被广泛地应用于大地电磁(MT)阻抗张量估计中.和传统的最小二乘估计相比,它能较好地改善MT阻抗估计的抗噪性.然而,这两类方法的抗干扰能力及其估计结果的置信度仍不能满足当下资源探测"攻深找盲"的需求.本文介绍了一种改进的截断最小二乘估计(LTS)方法.我们首先通过稳健的马氏距离来识别并剔除品质极差的观测数据,然后通过广义的复数截断最小二乘估计出阻抗张量初始值,最后用重加权最小二乘方法(RLS)来改进阻抗张量的统计有效性.一系列的模型数据和野外数据试算表明我们提出的这个方法是有效的.改进截断最小二乘估计方法不仅具备传统LTS崩溃点高的优点,而且因为采用了重加权最小二乘方法,能够取得较高的统计有效性.此外在LTS算法的计算过程中,我们使用了一些加速策略,表现出很高的计算效率.

基于功率交换和截断总体最小二乘法的线损预测技术

提出了一种基于功率交换和截断总体最小二乘法的线损预测方法,对多区域间的输电网电力配置具有重要指导意义。构建了结合功率交换的线损预测模型,根据各投标区域的位置、区域间联络线的传输容量及具体电价求解功率交换预测值。考虑了各区域的电力需求、供应和风电的总水平以及与相邻区域的功率交换等多种因素的共同作用,提出了基于截断总体最小二乘法的线损预测算法。利用公开数据集和采集的实测数据集验证了文中方法的有效性。

鲁棒最小二乘孪生支持向量机及其稀疏算法

最小二乘孪生支持向量机通过求解两个线性规划问题来代替求解复杂的二次规划问题,具有计算简单和训练速度快的优势。然而,最小二乘孪生支持向量机得到的超平面易受异常点影响且解缺乏稀疏性。针对这一问题,基于截断最小二乘损失提出了一种鲁棒最小二乘孪生支持向量机模型,并从理论上验证了模型对异常点具有鲁棒性。为使模型可处理大规模数据,基于表示定理和不完全Cholesky分解得到了新模型的稀疏解,并提出了适合处理带异常点的大规模数据的稀疏鲁棒最小二乘孪生支持向量机算法。数值实验表明,新算法比已有算法分类准确率、稀疏性、收敛速度分别提高了1.97%~37.7%、26~199倍和6.6~2 027.4倍。

基于TEASER算法的空间非合作目标位姿估计

基于点云的空间非合作目标位姿估计,常受到噪声影响.提出截断最小二乘估计与半定松弛(truncated least squares estimation and semidefinite relaxation,TEASER)与迭代最近点(iterative closest point,ICP)的结合算法,提升空间非合作目标位姿估计精度与鲁棒性.该方法包括粗配准与精配准两个环节:在粗配准环节中,基于局部点云与模型点云的方向直方图特征(signature of histogram of orientation,SHOT)确定匹配对,利用TEASER算法求解初始位姿;在精配准环节中,可结合ICP算法优化位姿估计结果.北斗卫星仿真实验表明:在连续帧位姿估计中,噪声标准差为3倍点云分辨率时,基于TEASER的周期关键帧配准方法的平移误差小于3.33 cm,旋转误差小于2.18°;与传统ICP方法相比,平均平移误差与平均旋转误差均有所降低.这表明所提出的空间非合作目标位姿估计方法具有良好的精度和鲁棒性.

结合LTS和Hough变换的直线检测算法

为提高Hough变换检测直线的精度,提出一种结合Hough变换与截断最小二乘法的直线检测算法。利用Hough变换确定图像中直线所在的大致区域,提取候选区域内的特征点集,采用截断最小二乘法拟合得到精确的直线参数。实验结果表明,该算法的检测率和检测精度较高,对Hough变换的分辨率要求较低,整体空间开销较小。

基于截断完全最小二乘法的生物发光断层成像

提出了一种基于截断完全最小二乘法(TTLS)的生物发光断层成像(BLT)重建算法,并在扩展广义交叉验证(GCV)的基础上,设计了一种用于确定最佳截断水平的混合广义交叉验证方案(HGCV).与现有的只考虑测量噪声的重建算法不同,这种TTLS结合HGCV的重建算法可将模型离散、解剖结构获取以及光学参数测定中的误差与表面测量误差同时处理,仿真及物理仿体实验验证了该算法的有效性和鲁棒性.

截断总体最小二乘变分核事故源项反演数值研究

放射性释放源项是核事故应急与事故后果评价的基础。核事故源项反演方法利用事故期间辐射环境监测数据估计事故释放源项。由于其不依赖电厂状态参数,在福岛核事故后被广泛重视。变分核事故源项反演模型(VAR)对释放源项的求解为全局最优,但受大气扩散模型误差的影响较大。为降低大气扩散模型误差对源项估计结果的影响,建立了截断总体最小二乘变分核事故源项反演数值计算模型(TTLS-VAR)。该模型可对扩散模型算子与监测向量进行修正,以提高源项反演的准确性。基于风洞实验数据对TTLS-VAR模型进行验证,结果显示:TTLS-VAR模型对释放源项估计结果的准确性较VAR模型有所提高。

去除离群点的改进椭圆拟合算法

离群点可显著影响椭圆拟合的结果。针对这一问题,提出了一种基于截断最小二乘法和两种基于双点移除法的改进椭圆拟合算法。截断最小二乘法由随机采样开始,在每次迭代中选择当前拟合残差最小的数据点作为下一次迭代时的被拟合点集,并最终收敛于占据点集主体的非离群点的拟合结果;双点移除法则从完整的待拟合点集开始,每次移除拟合残差为正负最大值的一对数据点,直至剩余点的数量不超过给定比例。在实际零件的图像集上,对所提的3种算法及现有的对比算法进行了实验。结果表明,当所保留的椭圆点数较少时,两种基于双点移除法的算法的拟合精度最佳,但运行时间比基于截断最小二乘法的拟合方法长;就算法的最优性能而言,基于截断最小二乘法的改进椭圆拟合算法具有最佳的拟合精度与时间性能,其形状-位置匹配精度可达0.62像素,朝向角匹配精度可达0.6°,平均运行时间为6.5 ms。此外,所提3种算法均具有参数少、意义直观、算法性能对参数不敏感的优点。实验结果表明了所提改进椭圆拟合算法特别是基于截断最小二乘法的算法的有效性。

超声逆散射成像问题中的正则化方法研究

为提高成像质量,需反复地求解不适定逆散射方程,而不适定方程的求解需要正则化处理.将截断完全最小二乘正则化方法应用到迭代过程中,该方法同时考虑逆散射方程的系数矩阵和数据项均存在误差的情况,不仅适合于不适定性较弱的情况,而且适合于不适定性较强的情况,提高了算法的收敛性以及成像的质量.对不同结构以及不同对比度图像的数值仿真结果显示,截断完全最小二乘正则化方法,较只考虑数据项存在误差的Tikhonov正则化方法成像质量高,且适用范围广.

基于谐波结构信息的自动音乐标注方法

根据同类乐器音色相似的特点,提出了一种基于谐波结构信息的自动音乐标注方法·该方法事先提取一类乐器中某一件乐器的谐波结构信息·根据输入信号选择合适的不谐和系数、频率误差系数,结合谐波结构信息构造同类未知乐器的响度谱,然后采用截断完全最小二乘法实现对同类未知乐器音乐的标注·对钢琴音乐的实验证明,该方法不仅能对未知乐器的音乐进行标注,取得较好的性能,还可辨别音符的响度强弱·

基于TTLS正则化方法的超声层析图像重建

在矩量法基础上,通过波动方程的求解把泛函方程转换为代数方程。变形Born迭代算法解决了方程的非线性问题;TTLS正则化解决了解的稳定性。实验表明,运用空间域的层析成像方法,迭代过程中的计算量减少了,算法的应用范围得到了拓宽,在较强散射的情况下,反演较高的对比度。

一种快速稳健的标靶球定位方法

为解决点云配准中传统定位方法计算复杂、崩溃率有限等问题,提出一种快速稳健的标靶球定位方法。首先结合加权Hyper方法和截断最小二乘法LTS,引入截断参数;然后通过抽样得到子集,并最小化子集中点云的忠实距离平方和;最终得到快速稳健的估计球面参数。结果表明,该算法能够得到准确的球心坐标,与稳健总体最小二乘法和M估计法相比,该算法的崩溃率和计算效率显著提高。

一种改进的选权迭代算法在点云数据拟合中的应用

针对粗差含量较高的点云数据拟合,提出了改进的选权迭代算法:通过最小截断二乘获取稳健的初值,在迭代过程中利用混合总体最小二乘估计控制迭代次数。将该改进算法运用在点云数据平面和球面拟合中的结果表明:该方法在粗差含量较高时仍具有很好的拟合结果。

基于TTLS算法的超声断层成像方法研究

超声医学成像因非侵入式、成本低且实时性好而被广泛应用。超声波动方程具有严重的离散不适定问题,迭代化与正则化结合可以解决这一问题,但重建图像质量较差。为解决这一问题,本文在矩量法基础上,引入Tikhonov-Gaussian方法中的滤波因子,用于校正较小奇异值,将复杂的不适定问题转化为容易求解的最小二乘问题,重构出高质量图像。通过实验数据分析,改进后的截断完全最小二乘算法(truncated total least squares,TTLS)重建质量更高,效果更好,相对误差降低了1.16201%,峰值信噪比提高了0.29132%,信噪比提高了3.0269%,结构相似性提高了1.72531%,图像对比度提高了14.21319%。