基于改进高斯-牛顿优化算法的频率域海洋可控源电磁二维反演

稳定、高效的反演算法是开展海洋可控源电磁(CSEM)数据解释的基础.本文实现了基于改进的高斯-牛顿优化算法的频率域海洋CSEM二维反演.基于交错网格有限差分法实现可控源电磁场2.5维正演模拟,使用直接矩阵分解算法求解差分离散方程组以实现多场源电磁响应的快速计算,并采用改进的接收点插值算法实现海底任意接收点处电磁场快速高精度计算.使用伴随法隐式求取灵敏度矩阵并基于近似二次收敛的高斯-牛顿优化算法实现反演,同时提出了一种基于灵敏度矩阵特征的正则化参数自动优化选取方法以保证反演的稳定收敛.反演算例验证了本文提出的频率域海洋CSEM二维反演算法的有效性.

阻尼型高斯-牛顿法及其在高频电磁波测井反演中的应用

提出一种改进的阻尼型高斯 牛顿优化算法 ,通过引入阻尼矩阵 ,对反演参数依其相对修改量不同而给以不同的阻尼作用 。

抗差加权整体最小二乘模型的牛顿-高斯算法

基于加权整体最小二乘的牛顿-高斯迭代算法,提出了一种抗差加权整体最小二乘模型。利用标准化残差构造权因子函数,并采用中位数法获得具有抗差性的单位权中误差估值,能同时实现观测空间和结构空间抗差。为获得标准化残差,利用线性近似的协因数传播律推导了加权整体最小二乘残差协因数阵的表达式,并给出模型的迭代计算方法。试验结果表明:对于加权整体最小二乘的粗差处理问题,本文提出的方法具有良好的抗差性能,参数估值与不含粗差时加权整体最小二乘的结果没有显著的差异,性能优于直接由残差构造的稳健加权整体最小二乘模型。

病态加权总体最小二乘模型的高斯-牛顿迭代正则化解

根据总体最小二乘模型的高斯-牛顿解法,建立了病态加权总体最小二乘模型的平差准则。由拉格朗日乘数法导出了病态加权总体最小二乘模型的高斯-牛顿正则化迭代解,在等权情形下导出了其与一般正则化解的近似差异。最后用两个算例对算法的有效性进行了验证,结果表明最小二乘解和总体最小二乘解受设计阵病态性影响而严重偏离真值,且病态性对总体最小二乘解的影响远大于最小二乘解;高斯-牛顿正则化迭代法同时考虑了设计阵和观测值的误差,并引入正则化参数削弱了设计阵的病态性,其解的精度较最小二乘解和总体最小二乘解大幅度提升。

阻尼最小二乘法在任意欧拉角坐标转换中的应用

针对机场坐标系建立过程中,由于欧拉角过大而引起的线性最小二乘模型不适应空间直角坐标系坐标转换的问题,提出利用阻尼最小二乘法进行任意角度欧拉角的空间直角坐标转换,并利用Matlab程序进行算法实现。结果表明,该方法自动化程度高,精度可靠,工作效率与传统转换方法相比有明显提高,可满足机场建设工程中坐标转换的精度要求。

基于Levenberg-Marquardt算法的用户击键特征鉴别

Levenberg Marquardt算法是神经网络、高斯 牛顿法与梯度下降法的结合 ,既有神经网络的自学习特性 ,也有高斯 牛顿法的快速收敛特性 ,还有梯度下降法的全局搜索特性。文中将Levenberg Marquardt算法应用于对用户输入口令时敲击键盘的时间特征进行分析鉴别 ,从而进行用户附加身份认证。研究表明 ,LM算法显示出速度快、识别准确率高的优越性能。

几种优化方法在频率域全波形反演中的应用效果及对比分析研究

全波形反演方法是一个有效求解参数重建问题的方法,其本质是一个寻找最优解的优化问题,目前多用局部最优方法求解,如最速下降法、共轭梯度法、高斯-牛顿法、拟牛顿法等.文中给出了常用的优化方法,基于二维声波方程,将这些方法应用于部分overthrust模型的反演,通过对各方法所得反演模型的精度和计算时间的对比分析,对各个方法的优缺点进行总结,为后续多参数反演或高维方程参数反演提供方法选择上的参考;针对所要求解的反问题,选用的优化方法需要在收敛速率、计算存储量和算法的稳定性之间进行权衡,以得到一个最优的反演结果.

基于WSN的多声源目标定位算法

目标定位技术是无线传感器网络应用研究的一个重要领域,如何在传感器节点随机分布下,利用无源探测技术,对同时进入探测区域的多个目标进行实时的精确定位是目标定位的一个难点。基于声源能量衰减模型在最大似然算法的基础上,利用高斯—牛顿迭代算法解决了这个问题。通过对多个声源目标的仿真试验,结果表明,该算法实现了对多目标的精确定位,具有一定的实用价值。

南通城市设计暴雨方法比较及公式修订

以南通市为研究对象,以31年实测降雨资料作为样本,采用年最大值法、年多个样法进行选样,通过皮尔逊-Ⅲ型频率曲线分析和高斯-牛顿法对暴雨强度公式进行求解,以绝对均方差作为暴雨强度公式评价指标。结果表明,年最大值法选样使其得到的暴雨公式较年多个样法得到的暴雨公式精度要高。新编暴雨公式与现有公式的比较表明,新编公式比现行公式雨强总体偏大8.5%左右,体现了南通市城区短历时降雨强度较20世纪80年代增幅明显的现实,说明新公式更能反映南通城区现状降雨情况。

基于自适应同步的混沌系统参数辨识方法的研究

利用混沌系统的动力学特性对参数极其敏感的特点,以驱动响应同步结构为框架,设计了与同步误差有关的二次型指标函数,采用优化方法对参数进行自适应调节,直到同步误差最小,即实现混沌同步.该方法实现了参数未知混沌系统的参数辨识和自适应同步。为了研究参数收敛速度,对准高斯牛顿法、Hook-Jeeves方法(又名模式搜索法)和共轭梯度法等三种优化方法进行了对比研究.对具有两个未知参数的离散Hénon系统和连续Lorenz系统的仿真研究表明,基于共轭梯度的参数调节方法参数收敛速度最快,可以应用于混沌保密通信的解密.

基于迭代无迹卡尔曼滤波的SLAM算法仿真研究

对迭代无迹卡尔曼滤波算法在SLAM问题中的应用进行仿真研究。通过仿真分析发现,与一般的无迹卡尔曼滤波算法相比,迭代的算法有时无法提高SLAM的精度,继而探讨了SLAM问题中选择采用迭代算法的条件;同时针对迭代算法的观测更新阶段,用阻尼的高斯-牛顿迭代方法改进完全高斯-牛顿迭代方法,从而提出一种改进的基于迭代无迹卡尔曼滤波的SLAM算法。仿真实验对提出的迭代条件进行了验证,仿真结果表明提出的SLAM算法与无迹卡尔曼滤波算法相比,可以进一步提高SLAM问题的估计精度。

电子倍增CCD噪声参数的估计方法

为定量评价电子倍增CCD(EMCCD)图像噪声的大小,实现对EMCCD图像噪声参数的准确估计,研究了EMCCD的噪声分布模型及其参数估计方法。首先,讨论了EMCCD图像的噪声来源及其统计特性,由此建立了适于EMCCD的噪声分布模型。然后,提出了两种EMCCD噪声参数估计方法——矩估计法和高斯-牛顿法,采用Monte Carlo仿真验证其性能。仿真结果表明,矩估计法和高斯-牛顿法的平均相对误差和相对标准偏差均为10-2量级,估计精度较高,且高斯-牛顿法的估计精度要高于矩估计法。采集一系列无增益时积分时间为50 s的暗场图片和增益为50的本底图片,利用矩估计法和高斯-牛顿法分别估计出EMCCD的暗电流噪声、时钟感生电荷噪声和读出噪声,实验结果表明,估计值与EMCCD指标值一致,证明矩估计法和高斯-牛顿法能有效估计噪声参数且具有较高的精度。

频域与空域处理相结合的大运动偏移稳像算法及其实时实现

提出了一种频域极坐标处理与空域高斯-牛顿最小化法相结合的运动估计算法。首先使用频域极坐标处理粗估计出两帧图像间的偏移量,将此偏移量作为高斯-牛顿最小化法的初始值,再使用高斯-牛顿最小化法精确估计图像间的偏移量,并补偿图像得到稳定的图像序列。最后,为使算法能够实时运行,针对TMS320C6416数字信号处理器的运行环境优化了算法实现代码。实验结果表明,优化后的算法能够实时、高精度地稳定大运动偏移图像序列。

激光三角法钢轨磨耗检测系统研究

传统基于图像处理的钢轨磨耗检测系统处理过程复杂、运算量大,难以满足实时检测的需求。为了解决以上问题,基于激光三角法构建了一种新的二维高精度钢轨磨耗检测系统。它采用光切法扫描钢轨轮廓,将直接采集到的轮廓坐标通过以太网传输到工控机上;通过对不同去噪方法的性能比较,最终采用基于灰色关联的中值滤波方法对初始轮廓数据进行预处理;采用基于最小二乘的高斯—牛顿非线性二次拟合来提取轨腰圆心特征点,通过仿射变换将实测轮廓与标准轮廓进行对位,得到钢轨的磨耗值。实验结果表明:该检测系统垂直磨耗和侧面磨耗测量精度均达到±0.2 mm,性能优于传统图像检测方法(±0.3 mm),满足铁路标准要求,可用于实时检测钢轨磨耗参数,指导轨道维护工作。

基于弦线法的去导迭代扩展卡尔曼滤波器

由于需要求解观测方程的Jacobian矩阵,迭代扩展卡尔曼滤波的应用受到了一定的限制。从迭代扩展卡尔曼滤波的高斯-牛顿法推导过程出发,将弦线法引入迭代扩展卡尔曼滤波,得到了一种去导迭代扩展卡尔曼滤波算法。新的滤波算法在观测迭代时,用两点间的割线斜率矩阵代替Jacobian矩阵,应用范围也更为广泛。实例仿真实验表明,新滤波方法的精度优于扩展卡尔曼滤波和无敏卡尔曼滤波,略优于迭代扩展卡尔曼滤波。

非线性最小二乘的遗传算法与常规算法的比较

为克服线性经典平差的不足,对非线性最小二乘进行了研究,主要将遗传算法应用于非线性模型参数估计领域,并采用阻尼最小二乘法和高斯-牛顿法对同一观测数据进行了处理,且对解算结果进行了比较。

基于C语言数学计算器设计算法探讨

本文讲述了运用C语言来编写求一元二次、一元三次和多元线性方程的解的思路方法。首先对每个功能方法的原理进行阐述,最后我们对计算出来的结果进行了检验。在方程中,我们用到公式法、牛顿切线法、雅可比迭代法和高斯-赛德尔迭代法。

基于IUKF的单星对空间目标仅测角跟踪算法

针对普通UKF(无迹卡尔曼滤波)测量更新方法的非线性近似精度相对较低,导致目标跟踪滤波精度和稳定性较低的问题,在单星对空间目标的天基仅测角跟踪滤波过程中,提出一种基于迭代测量更新方法的IUKF(迭代UKF)算法。通过在测量更新过程中提高非线性系统状态估计的近似精度,进而提高目标跟踪滤波精度,并引入具有全局收敛性的阻尼Gauss-Newton(高斯-牛顿)法来改进IUKF的数值稳定性。理论分析与实验结果表明,该方法不仅避免了求解雅可比矩阵和Hessian矩阵,而且具有较高的滤波精度和数值稳定性。

EH4时频数据联合处理及其在煤矿采空区的应用

煤矿采空区对地面建设工程和人民生命财产构成巨大潜在危害,利用EH4连续电导率剖面仪能对其进行有效识别.目前,EH4数据处理基本依赖于系统自带软件IMAGEM,所得结果一般很难满足资料解释的精度要求,故掌握EH4数据的再处理具有重要意义.对EH4数据进行时频联合处理能够最大化利用地电响应信息:时域数据处理是对原始资料的再认识过程,其基本流程包括时间序列读取、时频转换、功率谱分析和阻抗估算;频域数据处理则是在时域数据处理的基础上,选择合适的反演方案,将所得的高质量频域数据进行反演成图.本文通过对某煤田相关矿区进行大地电磁探测及EH4数据处理,对这些区域的大地电磁响应进行分析,得到高质量频域数据,并利用基于阻尼高斯-牛顿法的正则化反演进行频域数据反演成图及解释,最后得出了合理可靠的地球物理解释,成功圈闭出三处采空区,并在实际回填过程中得到验证,处理结果真实可信.

基于UKF的四元数载体姿态确定

对于低精度高噪声的传感器组成的低成本姿态测量系统,本文引入U nscen ted K a lm an filtering(UKF)用于姿态确定,设计了有陀螺测量和四元数差分法的无陀螺测量两种UKF滤波器;应用四元数避免了欧拉角法的奇异问题;用高斯-牛顿误差最小法将六维参考向量转化为四元数,作为观测量的一部分,使九维非线性观测方程转化为七维线性方程进行滤波,减少了计算量;应用仿真数据进行算法验证,成功得到姿态估计;对两种算法在低速和高速状态下进行验证,仿真结果表明了该方法的有效性。