基于SSOR预条件技术的快速相位解缠算法

相位解缠是合成孔径雷达干涉测量中的一个关键步骤和研究热点。在众多的解缠算法中,最小二乘相位解缠算法以其优良的稳定性受到人们的关注。该方法的核心思想是将相位解缠问题转化为通过迭代方法求解大型线性方程组。然而,传统的迭代方法存在收敛缓慢,耗时过长的缺点。针对这一问题,本文提出了一种利用对称超松弛预条件技术加速相位解缠的新方法。数值仿真实验表明,与传统方法相比,该方法可以在精确恢复真实相位的前提下,大大提高相位解缠的效率。     

能量方程在InSAR相位解缠中的应用研究

将能量方程应用于InSAR二维相位解缠中,阐述了它的基本原理。通过对干涉图进行均值滤波处理,使同一条纹内的相位得到平滑,相邻条纹间的相位得到增强,避免了相位解缠产生的拉线现象。在相位解缠过程中,对每一像素点进行相位梯度估计,减少了误差的传播。该方法有效地解决了原能量方程算法在干涉条纹较多情况下,相位解缠不收敛的问题,提高了相位解缠的精度。仿真数据和真实InSAR数据的实验结果验证了该方法的有效性。     

一种改进的相位解缠算法

针对复杂包裹相位图解缠相位时存在相位跳变和解缠耗时的问题, 提出一种改进的相位解缠算法. 首先通过四步相移法得到包裹相位图, 由包裹相位图生成质量图; 其次将质量图划分为高质量区和低质量区, 高质量区使用简单路径算法解缠, 低质量区通过相邻两像素点的质量值构造水平和竖直权值边； 最后按构造边权值从小到大进行相位解缠, 解缠过程以两像素点所构成的边为单位, 采用不连续解缠路径, 逐次解缠所有像素点. 实验结果表明, 该算法与其他算法相比, 解缠速度较快且效果好.     

一种改进的相位解缠算法

针对复杂包裹相位图解缠相位时存在相位跳变和解缠耗时的问题, 提出一种改进的相位解缠算法. 首先通过四步相移法得到包裹相位图, 由包裹相位图生成质量图; 其次将质量图划分为高质量区和低质量区, 高质量区使用简单路径算法解缠, 低质量区通过相邻两像素点的质量值构造水平和竖直权值边; 最后按构造边权值从小到大进行相位解缠, 解缠过程以两像素点所构成的边为单位, 采用不连续解缠路径, 逐次解缠所有像素点. 实验结果表明, 该算法与其他算法相比, 解缠速度较快且效果好.     

四向加权最小二乘法相位解缠研究

相位解缠是干涉合成孔径雷达(InSAR)成像的关键步骤之一.首先采用正余弦均值滤波法去除InSAR图像噪声,然后提出一种改进的最小二乘法,即四向加权最小二乘法,应用该算法进行相位解缠实验.实验结果表明, 正余弦均值滤波法不仅对去除噪声非常有效,而且很好的保持了图像边缘信息;四向加权最小二乘法比现有的两向最小二乘法相位解缠更接近真实解缠相位.     

一种枝切法和质量图相结合的InSAR相位解缠算法

针对传统的基于残差点的路径积分相位展开方法对于相干性差、信噪比小的区域,容易形成一个个独立的孤岛而无法解缠的缺陷,提出一种枝切法和质量图相结合的In SAR相位解缠的新算法。该算法以基于残差点的路径积分相位展开方法为基础,首先对大面积相位进行解缠,然后通过包裹相位的质量图解缠剩余的孤岛相位以及残差点处的相位,其中质量图法采用堆排序算法提高运算速度。枝切法不能得到完全解和质量图法无法阻止相位解缠误差的扩散的缺点得到了有效的克服,通过该算法在实测和仿真数据的处理上,也说明该算法即利用到了路径积分法的解缠速度快的特点,又利用到了质量图算法的相位解缠的有效性的特点,能有效处理大规模缠绕相位的解缠需求,相比于其他算法能得到更高的精度。     

基于混合蛙跳算法的软硬件划分方法

软硬件划分问题是嵌入式系统软硬件协同设计的关键问题,划分结果的好坏直接影响着系统性能的优劣.将软硬件划分问题转化成0-1背包问题,提出了一种基于混合蛙跳算法求解软硬件划分问题的方法.该方法在求解软硬件划分问题的过程中,不断地寻找更优可行解,逐渐达到搜索全局最优解,使得系统的软硬件实现总代价最小.实验结果表明,该方法能很好求解软硬件划分问题,所应用算法的收敛速度明显优于对比算法.     

融合梯度向量流条纹探测与图切法相位解缠

为解决GVF-Snake(gradient vector flow snake)条纹探测相位解缠时,内部条纹线探测偏离条纹边界的问题,提出了一种融合GVF-Snake条纹探测与马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)图切法相位解缠方法.通过判断出条纹探测线不是真实条纹边界的情况,对该条纹探测线上一步探测条纹的内部块用MRF图切法进行分割解缠,按照相应解缠准则将两种解缠结果进行融合,形成含有边界跳跃点的粗解缠结果,并用高通滤波插值法消除粗解缠结果的边界孤立点的方法研究了矿区梯度较大地区的相位解缠.结果表明:以巨野矿区某工作面为实验区,用两景sentinel-1A的单视复数图像进行两轨法干涉处理的真实相位来验证算法的有效性.在面分析上,以自适应局部平滑相位评估(phase estimation using adaptive regulation based on local smoothing,PEARLS)为评价标准,将本文方法与最小费用流等5种相位解缠算法进行比较.对比结果显示,本文方法的平方根误差、平均绝对误差分别是±0.0791、±0.0090、±2.3173 rad.在线分析上,对只含有变形相位的绝对相位,提取各解缠绝对相位工作面走向线、倾向线的变形.以实际水准观测值为标准,本文方法的平方根误差、平均绝对误差、绝对值最大误差分别是±0.17748、±0.14107、±0.40529 cm.面分析中以PEARLS相位重构为基准,可见本文方法要优于其他常规的解缠方法;同理,线分析中以水准数据作为依据其各项指标亦为最优.     

时变网络拓扑图下智能电网中基于优化算法的分布式调度响应

就时变网络拓扑图下智能电网中基于优化算法的分布式调度响应问题进行了研究.利用原对偶方法将带有约束的智能电网优化问题转化为一个无约束的优化问题同时提出相应的求解算法.该算法允许不同发电机之间采用异构常数步长进行更新,同时给出了算法的收敛速度.理论推导表明文中所提出的算法能以线性收敛的速度达到该问题的最优解.     

GB-InSAR三维空时相位解缠方法

地基干涉合成孔径雷达是边坡高精度形变测量的重要手段,而相位解缠的准确性直接影响到形变测量的可靠性.为解决随机跳变噪声造成的累积相位阶跃型误差,提出了三维空时相位解缠方法.结合差分干涉相位模型,基于空间维最小费用流解缠结果识别相位跳变点,构建修正网络,根据跳变点和局域内非跳变点之间的空间约束关系建立空域约束方程,根据相邻干涉图的时序约束关系建立时域约束方程,联立实现二维解缠结果的修正.仿真和实测数据的处理结果表明,该方法可以有效地修正随机跳变噪声带来的解缠误差,进而修正区域型相位解缠误差,提高形变反演的可靠性.     

一类矩阵方程的最小二乘双对称解及其最佳逼近

构造了一种迭代法求一类矩阵方程的最小二乘双对称解.研究了迭代序列的若干性质,证明了算法的收敛性.数值算例表明,这种迭代法是有效的.     

应用复合加权偏微分方程求解的磁共振水脂分离成像算法

提出采用加权多网格方法来求基于相位矩阵的离散偏微分方程的展开解,由最大相位梯度矩阵和相位导数偏差矩阵生成复合标记矩阵,利用标记矩阵标记出相位矩阵中的不连续点和残差点,由此生成加权矩阵来抑制噪声和残差点在偏微分方程求解过程中的误差传播.通过求偏微分方程的加权最小二乘解,引导相位展开从相位质量高的点开始,有效避开低质量区域,不仅提高了相位展开的可靠性,而且能够正确地实现噪声条件下的相位展开.通过仿真数据和临床常见的头部磁共振成像,以及在0.3 T低场永磁型磁共振系统上的实验结果,证明了该算法的有效性.     

矩阵方程AXB+CXD=F的参数迭代解法

目的建立求解大型线性矩阵方程AXB CXD=F的惟一解的参数迭代方法。方法矩阵变换与矩阵特征值分析方法。结果基于矩阵变换方法导出了矩阵方程的等价形式,并构造出参数迭代格式,得到了格式收敛的充要条件。当A,B,C及D为Herm ite正定矩阵时,导出了最优参数和近似最优参数的计算公式。结论建立了求解大型线性矩阵方程AXB CXD=F的惟一解的参数迭代方法,证明了参数迭代格式的收敛性定理和特殊条件下最优参数的存在性定理。     

投影方法在线性最小二乘问题中的应用

采用正交投影方法推导了最小二乘问题的法方程。首先求出了到最小二乘问题系统矩阵的列空间的正交投影矩阵,然后根据正交投影的性质求出了最小二乘问题的解。该方法可以迁移到带有权重的最小二乘问题。     

带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘埃尔米特广义斜哈密顿矩阵迭代解

针对带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘埃尔米特广义斜哈密顿结构矩阵解问题,给出了一种共枙梯度迭代算法。首先提出了带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘问题及其最佳逼近问题;然后分别给出了基于共轭梯度的迭代算法,证明了算法的收敛性。对于任意初始约束矩阵,在不存在舍入误差的情况下,用该迭代算法可以在有限步迭代中得到迭代解。最后,给出了一个数值实例,数值实例证明了所提算法的有效性。     

稀疏多元逻辑回归问题优化算法研究

稀疏多元逻辑回归(sparse multinomial logistic regression, SMLR)因为具有在分类的同时嵌入特征选择的作用而被广泛应用于生物信息学、高光谱图像分类、图像中的多类物体识别等领域。SMLR问题最早采用迭代重加权最小二乘法(iterative reweighted least squares, IRLS)的方式进行求解。但IRLS算法在处理高维数据集或者类别数较多的数据集时具有较高的计算复杂度。为了提高SMLR的可用性,提出采用一些高级优化算法如快速迭代收缩阈值法(fast iterative shrinkage threshold method, FISTA)、快速自适应收缩阈值法(fast adaptive shrinkage threshold method, FASTA)、交替方向乘子法(alternating direction multiplier method, ADMM)等来对SMLR问题进行求解。此外,为提高SMLR的适用性,还考虑了SMLR问题的分布式优化求解。对提出的几种SMLR优化求解算法的性能在不同数据集下进行了综合比较。实验结果表明,提出的算法在求解速度和准确率指标上都优于目前最先进的基于IRLS的SMLR优化算法。     

基于改进进化策略的线性参数估计方法

针对线性回归模型,在最小二乘意义下,提出一种基于改进进化策略的线性参数估计方法并用仿真实例检验其有效性.该方法是将进化策略与最小二乘法相结合并且对算法中的变异算子作了相应改进.算法参数估计精度较高,收敛速度快,自适应性强,能有效处理线性回归参数估计问题.     

基于二次有限元离散的瀑布型多重网格法及其收敛性

通过使用二次有限元的节点信息构造二次插值算子为相邻细网格提供迭代初始值,提出了基于二次有限元离散的瀑布型多重网格法,从理论上分析了该算法的收敛性,给出数值算例验证了改进算法的有效性.     

带罚混合问题在Taylor—Hood元逼近下的快速迭代法

对带罚混合问题的变异Ｔａｙｌｏｒ－Ｈｏｏｄ元逼近给出了一种快速迭代过程，基本思想是把带罚混合问题（对称不定问题）转换成一个正定系统，并证明它具有与网格步和攻罚项参数无关的有界条件数，采用共轭斜量法迭代求解这个系统，而每步的共轭斜量法迭代需要计算一个（二维）向量形式的Ｐｏｉｓｓｏｎ方程，它由多重网格法来近似计算，此算法对其它的满足ｉｎｆ－ｓｕｐ条件的有限元适用。