利用点电流源和Tikhonov正则化的潜艇稳恒电场反演方法

为了评估潜艇水下腐蚀相关稳恒电场分布特性,从潜艇水下腐蚀相关稳恒电场产生机理出发,基于等效点电流源建立潜艇水下腐蚀相关稳恒电场正演模型,并利用Tikhonov正则化根据已知电场数据求解等效点电流源电流强度,对潜艇周围海水空间的腐蚀相关稳恒电场进行推算。将某型潜艇的COMSOL软件仿真结果作为模拟试验数据,对所提方法有效性进行验证。结果表明:由水深38 m电场值向水深42.5 m和水深33.5 m进行反演时,相对均方根误差、最大值相对误差、峰峰值相对误差均不超过0.06;由较近平面向较远平面进行反演时,即使推算深度达到45 m,相对均方根误差仍然在0.21以内;噪声标准差为实际电场最大值的0.1倍时,反演误差仍然小于0.1。该算法抗噪声能力强,精度较高,能较好地用于工程实践。

Tikhonov正则化方法在航空γ测量数据处理中的应用

在航空γ测量中,当地形平坦且飞行高度变化不大时,采用传统的高度修正方法可得到良好的结果。实际测量中,地形崎岖不平、飞行高度突变等常见现象会导致高度修正后的结果仍存在偏差甚至错误。基于条带模型构设崎岖地形条件下的反演方程组,应用Tikhonov正则化方法求解可得到地面放射性核素的面活度浓度。Tikhonov正则化方法的应用结果表明:随机噪声较小时,采用广义交叉验证(generalized cross validation,GCV)方法选取正则化参数得到的反演结果较好;随机噪声较大时,采用L曲线方法选取正则化参数得到的反演结果较好。与传统高度修正方法的计算结果相比该方法好,且适用于飞行高度变化较大的情形。

基于有约束L_(1/2)范数稀疏正则化的声源识别方法

基于等效源法(equivalent source method,ESM)的近场声全息(near field acoustic holography,NAH)是一种有效的声源识别技术。然而,针对空间稀疏分布的声源识别问题,传统基于L_(2)范数以及基于L_(1)范数的ESM方法分别存在声源幅值被低估与算法稳定性差等问题。因此,提出了基于有约束L_(1/2)范数稀疏正则化的声源识别方法,该方法具有强稀疏性与强抗干扰的优势,可以解决传统方法的声源识别精度低的问题。通过数值模拟试验以及普通室内的实测实验,验证了方法的有效性。

用Tikhonov正则化方法同时反演对流扩散方程的对流速度和源函数

在给定两个附加观测数据的条件下,本文基于Tikhonov正则化方法研究了对流扩散方程的对流速度和源函数的同时反演问题.鉴于原问题是一个初始值非零的对流扩散方程,本文通过将初始值转化为源项得到了一个组合源项,首先将原问题转化为一个具有齐次条件的对流扩散问题.由于所得问题是不适定的,本文进而利用Tikhonov正则化方法构建了相应的极小化目标泛函,得到了问题最优解的存在性和应满足的必要条件.最后,对终端时刻较小的特殊情形,本文证明了最优解的唯一性和稳定性.

分数阶椭圆方程反边值问题的分数Tikhonov正则化方法

该文研究了Tricomi-Gellerstedt-Keldysh型分数阶椭圆方程的反边值问题.对于该不适定问题,建立了条件稳定性结果.基于问题的不适定性,构造了分数Tikhonov正则化方法,以恢复解对测量数据的连续依赖性.在正则化参数的先验和后验选取规则下,分别给出并证明了相应的Hölder型收敛性结果.最后,通过两个数值例子验证了分数Tikhonov正则化方法的模拟效果.数值结果表明,该方法能稳定有效地处理文中反问题.

高阶数值导数的分数阶Tikhonov正则化方法

在本文中,我们关注高阶数值导数问题,该问题是不适定的。为了解决这一反问题,我们提出了分数阶Tikhonov正则化方法,用于从一维噪声数据中计算高阶数值导数。本文先用Fourier变换求出问题的精确解,再用分数阶Tikhonov正则化方法构造出问题的正则化解,最后讨论了先验正则化参数选择规则下精确解与正则化近似解的误差估计。

基于重加权L1的ATpV正则化叠前反演方法

地震叠前反演能够准确获取地下储层介质的各类参数,是油气的勘探与开发中重要技术之一。然而,地震反演是典型的病态问题,为了克服此问题,通常使用正则化约束目标函数,来减轻反演问题的病态性。但是正则化约束忽略了地层边界的振幅信息,使用重加权方法可以很好地克服这一问题,更好地恢复稀疏性。提出了一种基于重加权L1的ATpV正则化叠前三参数反演方法(ATpV-L1方法),首次将重加权L1方法与ATpV方法结合,并引入到叠前反演中。采用交替方向乘子算法(ADMM)建立反演框架,对目标函数进行分块优化,有效提高了收敛速度。首先,介绍ATpV-L1方法,建立了基于ATpV-L1的叠前反演目标函数;然后,应用理论模拟数据对比新方法和ATpV方法反演结果,验证了方法的效果;最后,使用实际数据进行实验分析,进一步验证了ATpV-L1方法的反演精度及可行性。实验结果表明,提出的ATpV-L1方法可以有效恢复反演结果的稀疏性,提高反演精度。

基于不等式和Gramian约束的MT和重力正则化联合反演

基于Gramian约束的正则化联合反演是目前地球物理联合反演领域的研究热点。鉴于正则化项和约束项权重系数选择的困难性,有必要在正则化联合反演中引入不等式约束。本文以基于Gramian约束的大地电磁测深法(MT)和重力正则化联合反演为例,对比了惩罚函数法和转换函数法在联合反演中的应用效果,并开展了江西相山某测线的实测资料处理。模型试验表明,惩罚函数法和转换函数法可以有效地将物性参数约束在一定范围之内,惩罚函数法具有更高的灵活性但需要人为设置惩罚函数的权重系数。实测数据的处理表明,基于不等式和Gramian约束的联合反演具有较高的实用性,提高了地球物理解释的精度。

基于正则化约束项的球坐标系大地电磁快速正演

随着跨大陆尺度的大地电磁(Magnetotellurics,简称MT)勘探的广泛开展,为了克服地球曲率带来的误差,有必要开展基于球坐标系下的3D MT正反演研究.该类正、反演问题的一个重要特点是所采用的频率往往比较低,在电磁场满足的偏微分方程中跟电导率有关的项几乎可以忽略.当采用数值方法进行该类电磁正演时,由于数值离散误差,正演算法无法模拟电性变化带来的电荷积累.因此在采用迭代求解器求解该类正演问题时,即使采用了传统的迭代电流散度校正技术,迭代求解器的收敛依然很慢.针对以上问题,本文显式地将散度校正项添加到原始控制方程中来对控制方程进行约束(为方便称之为正则化约束项),以保证每次迭代电流的散度为零.此方法避免了额外求解散度方程,以期显著提高球坐标系下3D MT正演效率.在正演中,采用球谐函数高阶项P10来近似MT的场源,在球坐标系下对加入了正则化约束项的正演方程进行有限差分离散.本文首先设计了一个一维层状结构模型,对本文所提算法的数值解与解析解进行了对比.然后设计了一个简单低阻模型和一个基于实测数据反演结果的Cascadia模型,测试了本文算法的数值表现.通过结果对比,验证了本文算法的正确性.数值表现测试结果显示相比于传统算法,本文算法在计算时间和迭代次数上都显著减少,而且不会随周期变化而发生显著变化.

基于Extrapolation Tikhonov正则化算法的重力数据三维约束反演

通过研究重力数据三维反演解的病态性,利用基于拉格朗日插值方法的Extrapolation Tikhonov正则化方法来解决反演中解的不唯一性和不稳定性问题,该方法最大限度的减少了因正则化参数的引入而在反演结果中介入的误差,同时详细讨论了基于三种选择原则的正则化双参数的具体选择方法,模型试算结果表明,与原Tikhonov方法相比,该方法提高了反演的拟合精度.其次,为了消除核函数随深度增加而快速衰减对反演结果的影响,本文改进了前人的重力数据三维反演深度加权函数,改进后的加权函数与原函数相比能更好的识别异常体底部密度分布特征,对于埋深较深的异常体具有较好的识别效果,更好的解决了由近地面趋肤效应作用引起的密度分布不均的问题.同时,利用上下限约束函数限制每一个立方体的密度差范围,并应用于多组人工合成模型.结果表明:该反演方法能准确地获得正演模型的预设参数范围和位置.

基于分数阶Tikhonov正则化的激光吸收光谱燃烧场二维重建光路优化研究

为探究基于激光吸收光谱技术的燃烧场二维测量光路布置方式,实现有限投影下更精确的燃烧场二维重建,根据分数阶微积分理论,提出一种基于分数阶Tikhonov正则化的光路优化方法.将经典的整数阶Tikhonov正则化推广到分数阶模式,建立了基于分数阶Tikhonov正则化的光路设计目标函数.利用遗传算法分析(0,1)范围内不同阶数的计算结果,得到最佳光路布置方式.采用近红外波段7185.6 cm^(-1)的H_(2)O特征吸收谱线结合20条测试光路对10×10离散化网格区域进行计算,对比分析五种光路布置方式对多种分布模型的重建结果,结果表明,基于分数阶Tikhonov正则化的光路布置方式具有最佳重建效果.研究结果对有限投影条件下激光吸收光谱二维测量光路的优化设计理论研究具有重要意义,可以促进激光吸收光谱技术在复杂发动机燃烧场二维重建及燃烧效率提升方面的应用.

基于Tikhonov和全变分正则化混合约束盲去模糊方法

为了使模糊图像在边缘区域和平滑区域有更好的复原效果,通过分析图像的稀疏平滑特性,提出一种基于Tikhonov和全变分正则化混合约束（Tikhonov-Total variation model,TTV）模型的盲去模糊方法。首先用Shock-Direction Filter（简称为SDF滤波器）提取图像边缘信息,然后利用Tikhonov模型和全变分模型分别在图像特殊区域的不同表现,分别对不同区域进行不同的正则化约束,最后提出一种多变量正阈值约束的分裂布雷格曼（Multivariable Positive threshold constraint Splitting Bregman,MPSB）算法对提出的新型模型进行数值最优化求解。从实验结果可以看出,相对对比算法,该方法不仅能够准确的估算模糊核（Blurring Kernel,BK）,而且在主观上实现了更好的复原效果,在客观上本文方法的峰值信噪比（PSNR）增量提高了3.4~4.7 d B。

基于GCV的迭代Tikhonov正则化在测绘中的应用

由于Tikhonov正则化(Tikhonov regularization,TR)法求解大地测量领域中的病态问题时,其求解质量过于依赖正则化参数的确定,且稳定性较差,因此提出改进的迭代Tikhonov正则化(iterated Tikhonov regularization,ITR)法,结合广义交叉验证法(generalized cross-validation,GCV),可以有效克服上述缺点。算例结果表明,ITR-GCV法在解算精度、稳定性以及抗干扰性方面表现良好。

基于正则化参数优化和边界聚类的电阻抗成像研究

电阻抗成像是一种无损伤的功能成像技术,由于逆问题具有不适定性、不稳定性等特点,往往存在重构图像的分辨率不高、伪影较大等问题。将Tikhonov和全变量(TV)两种正则化算法的罚函数进行组合应用,提出将粒子群算法用于组合罚函数的正则化参数优化,把图像质量指标(artifact level, AL)作为粒子群算法的适应度值,从而确定最优正则化参数,通过牛顿迭代法获得电导率,为了进一步去除伪影,将Niblack算法与边界聚类算法相结合,对求得的电导率进行处理,得到最终的电导率分布。仿真和实测结果均表明,该方法重建的图像能够更加准确地反映电场内目标物体的位置信息,有效的抑制伪影,提高了重建效果。

离散不适定问题的扩展迭代正则化方法

Arnoldi-Tikhonov方法是求解大规模离散不适定问题的一种常用子空间迭代正则化方法,其由Arnoldi算法构建低维Krylov子空间,再对低维问题用Tikhonov正则化从而获得正则化解。但由于低维子空间信息缺失,正则化解的有时效果欠佳。为了改进正则化效果,本文通过增加一个含有特定先验信息的低维子空间来扩展Krylov子空间,提出了求解大规模离散不适定问题的一种扩展子空间迭代正则化方法。该方法通过扩展Arnoldi算法构建扩展子空间,并融合Tikhonov正则化,从而获得更优正则化解。针对经典算例,将所提算法与Arnoldi-Tikhonov算法进行了数值实验和性态比较,数值结果验证了所提算法的有效性。

用于雷达方位超分辨的约束迭代Tikhonov正则化算法

针对Tikhonov正则化算法噪声适应能力差和不便于引进额外的约束对解进行限制等缺点,利用迭代Tik?honov正则化算法对雷达方位超分辨进行研究,证明了迭代Tikhonov正则化反卷积公式的收敛性,分析了迭代Tik?honov正则化算法的频域性质,在存在噪声的情况下,提出相应的噪声抑制方法,得到约束迭代Tikhonov正则化算法。针对不同信噪比情况进行了计算机仿真实验,结果表明,与迭代Tikhonov正则化算法相比,约束迭代Tikhonov正则化算法具有较强的噪声适应能力,与常用的约束迭代方法(CID)算法相比,具有较快的收敛速度,初步验证了算法的有效性。

基于正则化与恒星日滤波的BDS多路径误差削减方法

在重构的载波相位单差残差基础上,利用分段思想估计北斗卫星的多路径重复时间,分别采用正则化方法和经典小波滤波方法提取载波相位单差残差的多路径信号,得到“干净”的单差残差序列。实验结果表明,利用Tikhonov正则化方法正确提取多路径信号是可行的,多路径信号比原始测量残差更具平滑性,并进一步优化了正则化参数的估计方法。利用优化后的Tikhonov正则化方法与恒星日滤波后,载波相位单差残差平均改进40.5%;坐标残差E、N、U方向分别改进24.8%、26.3%和42.7%。无论是观测值域还是坐标域,优化后的Tikhonov正则化方法较传统的小波滤波方法更具优越性。

基于Tikhonov正则化改进的IHB法求解Mathieu-Duffing系统多重解

增量谐波平衡法(IHB法)是研究强非线性振动系统的一种半数值半解析方法,然而已有研究表明,在求解含多重解的系统时该方法的收敛性强烈地依赖于初值的选择。Tikhonov正则化常被用于优化问题中来解决可能出现的病态问题。文章通过在原始的IHB法中引入Tikhonov正则化,提出一种改进的IHB法(TIHB法)来求解具有多重解的Mathieu-Duffing系统。结果表明,改进的TIHB法可以快速、高效地获得系统的多个稳定或不稳定解,且算法的收敛性能要远远优于原始的IHB法。

赋相对权比的Tikhonov正则化方法及其在岭估计中的应用研究

Tikhonov正则化准则是解决不适定问题的通用方法,当稳定泛函确定后,确定正则化参数就成为Tikhonov正则化方法应用的核心问题。针对正则化参数通常需要在一个较大正实数范围内搜索而导致效率不高的问题,提出赋相对权比的正则化方法,并推导了新准则下的正则化解的表达式。新方法将正则化参数限定在[0, 1)区间,将事先难以确定上界的搜索问题转换为一个在较小的、具有明确上下界的优化搜索问题。对岭估计岭参数确定的数值试验结果表明,新方法与原Tikhonov正则化准则具有等价性,但新方法具有更高的计算效率。

基于改进分数阶Tikhonov正则化的桥梁移动载荷识别

针对整数阶Tikhonov正则化方法识别桥梁移动载荷识别精度较差的问题,提出一种基于改进分数阶Tikhonov正则化的桥梁移动载荷识别方法。根据时域法理论建立桥梁移动载荷识别模型,模拟双轴车辆在桥梁上行驶过程,通过核函数方法将移动载荷表示为弯矩响应和加速度响应核函数的微分形式,采用离散化方法将微分方程转化为线性方程组,通过改进分数阶Tikhonov正则化方法进行求解。结果表明:较分数阶Tikhonov正则化方法和整数阶Tikhonov正则化方法,采用改进分数阶Tikhonov正则化方法的移动载荷识别结果在识别精度和抗噪性上都有一定优势,且改进分数阶Tikhonov正则化方法在低噪声水平下载荷识别精度较高,识别误差仅为分数阶Tikhonov正则化方法的15%;识别结果受弯矩响应影响较小,且具有良好的鲁棒性,更适用于桥梁移动载荷的现场识别。