抗差估计在多波束测深异常值探测中的应用

针对传统最小二乘趋势面滤波法在多波束测深异常值探测过程中存在的不足,提出一种基于抗差估计的选权迭代趋势面拟合滤波法,利用等价权将抗差估计理论与最小二乘趋势面拟合有机结合起来,以趋势面拟合系数求解模型作为判别异常值的迭代推值模型,介绍了多波束测深异常数据探测及滤波的基本步骤,结合仿真和实测数据采用不同滤波方案进行分析比对.研究结果表明:经选权迭代趋势面拟合法滤波后的海底地形表面较为平滑,同时微小地形得以保留,跳点以及孤立点得到剔除,滤波效果较为理想.     

改进的布料模拟算法在多波束点云粗差剔除中的应用

针对目前多波束滤波需要人工剔除的现状,在布料模拟滤波算法（cloth simulation filtering,CSF）基础上,提出了一种基于点云分割和自适应参数调整改进的CSF算法。先对多波束点云数据进行分割,然后根据点云数据的面积和标准差调整每块CSF算法的参数,再构建布料滤波模型剔除粗差点,最终将分割后的点云拼接生成水下地形点云数据。结果表明,本文算法与CSF算法相比,克服了过度滤波现象,而且对于不同地区与人工方法粗差点剔除比分别从1.03下降到1.01和从1.46下降到1.19;与人工剔除粗差相比,避免了遗漏粗差点,人工干预很少。     

矢量曲线简化方法在多波束测深数据中的应用

本文竹对多波束测深数据的冗余性,采用基于矢量由线的道格担斯一普克洪及垂距限值法进行简化.实例表明,垂距限值法具有更好的简化性能,适用于多波束测深数据的简化.     

海洋多波束测深技术应用研究

本文以海洋多波束测深技术在海底管道探测中的应用为研究对象,论文首先分析了多波束测深系统及其校准方法,进而探讨了其在珠江三角洲地区海底输油管道探测中的应用思路,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益.     

基于改进的三维Douglas-Peucker算法的多波束测深数据抽稀方法

 为压缩海量多波束测深数据,提出了一种利用三维D-P 算法进行多波束测深数据抽稀的方法。首先对三维D-P 算法中首基面的确定进行改进,使得算法运行效率提高数十倍,然后利用该算法对中国北部某海域的多波束测深数据进行数据抽稀的实验和验证,取得了较好的实验效果,表明该方法能够较好地抽取海底地形的特征点信息,适用于多波束测深数据的抽稀。该方法符合多波束测深系统的面测量模式,实现了三维空间下的具有全局性特点的数据抽稀,其渐进式数据选取方式,可以为建立海底地貌LOD（细节层次模型）提供不同精度要求的抽稀数据,具有良好的应用前景。     

多波束测深系统在航道疏浚工程中的应用

本文主要对多波束测深系统在航道疏浚工程中的应用问题进行了探讨。首先对多波束测深系统的构成进行了论述;其次,对多波束侧深系统不同部分的安装问题进行了概述;再次,探讨了多波束测深系统在航道疏浚工程中的测量问题;最后,详细分析了多波束测深系统在航道疏浚过程中的具体应用。     

无人机载LiDAR测深系统进行海岸带测绘的可行性分析

如何快速获取高精度、全覆盖的海岸带浅水地形数据一直是海洋测绘的难点之一。无人机载LiDAR测深是一种有效的海岸带水陆地形一体化测量技术,利用RIEGL VQ-840-G ALB系统在山东青岛海域开展了无人机载LiDAR测深实验。基于获得的青岛实测ALB数据,从海底点密度、最浅探测深度、最大探测深度、测深精度四个方面定量分析无人机载LiDAR测深系统的测量性能,并进一步分析了无人机载LiDAR测深系统对海岸带测绘的可行性。实验结果表明,该无人机载LiDAR测深青岛实验的水深点密度达603个/m²,最浅探测深度仅0.16 m,最大探测深度(基于平均海面)达6.14 m;通过与船载单波束测深数据和陆上RTK数据对比,水下测深精度为17.6 cm,陆上高程精度为5.2 cm,能够满足海岸带测绘的要求,相关成果可以为我国无人机载LiDAR测深技术研究与应用提供参考。     

多波束声纳数字测深与改正模型

建立了多波束系统数字测深与波束角效应改正模型。根据多波束系统工作原理,建立多波束系统数字水深测量模型,对其中波束角效应产生的测深影响进行改正,进而模拟测量了海底地图,并以实际海底水深数据进行检验。结果表明,该模型比较符合理论分析及实际情况,测深改正效果明显。     

多波束测深系统在湛江港航道疏浚工程中应用

本文基于笔者多年从事航道疏浚工程的相关工作经验,以SEABAT8125多波束测深系统在某航道疏浚工程中的应用为研究对象,探讨了多波束测深系统安装测试方法,定位导航实施方法,及测量步骤与数据处理思路,相信对从事相关工作的同行有着参考和借鉴意义.     

基于总传播误差法构建海底地形模型

为了提高多波束数据处理效率,克服趋势面法、中值滤波法等对海底地形细节的损坏,采用总传播误差法进行多波束数据处理、构建海底地形模型(DTM)。研究结果表明:总传播误差法以实测数据误差计算为基础,依据IHO标准设置滤波器进行粗差自动剔除,避免了人机交互式编辑主观性判断的干扰,数据处理速度是人机交互式编辑的5倍。总传播误差法依据水深变化设置可变网格,保证了地形模型具有较高的分辨率,很好地保留了地形细节。总传播误差模型具有更强的抗差性,适合于海底热液区等复杂地形环境研究。     

一类非线性不确定时滞系统鲁棒H^∞控制

该文研究一类状态和控制输入中含有界实非线性不确定是滞系统的二次镇定和H^∞控制问题。结果表明,可以将此类不确定系统H^∞控制求解问题转化为相应的具有界实不确定线性时滞系统进行求解,推导了通过求解参数Riccati矩阵方程正定解来设计一次镇定和具有H^∞性能控制器的方法,求得了期望控制器存在的充分条件,并给出了控制器的表达式。     

具有α稳定性约束的时滞线性系统鲁棒H∞控制

针对一类不确定状态时滞线性系统,根据代数黎卡提不等式ARI(algebraic Riccati inequality)和线性矩阵不等式LMI(linear matrix inequality)给出一个满足闭环系统α稳定的H     

具有极点约束的不确定压电柔性结构鲁棒日∞振动控制

以具有范数有界不确定的压电柔性结构为对象，考虑其被控模态参数的不确定性以及剔除残余模态所引起的模型误差，建立了模态空间内结构的不确定线性分式模型；根据所建立的不确定模型，设计了一个对结构进行振动控制的非同位动态输出反馈H∞控制器，并将不确定闭环系统的极点配置在所预设的区域；利用线性矩阵不等式方法，将具有极点约束的不确定压电柔性结构鲁棒H∞振动控制问题转化为一个具有线性矩阵不等式约束和线性目标函数的凸优化问题．仿真结果表明，所建立的模态不确定模型是合理可行的，系统在控制结构低频模态的同时，能很好地抑制在非同位控制中因模型降阶而带来的高阶模态溢出；与单纯的鲁棒H∞控制方法相比较，采用带极点约束的鲁棒H∞控制方法对不确定柔性结构进行振动控制，可保留很好的稳态响应，同时也获得了更理想的动态响应特性．     

基于鲁棒学习的鲁棒RBF神经网络

提出了一种基于鲁棒学习的鲁棒RBF神经网络。使用聚类方法选择RBF网络隐结点的中心,以鲁棒代价函数为目标函数,采用梯度下降法调整隐层结点的宽度和网络权值,从而使RBF网络的学习过程不受离群点的影响,并且能够快速收敛。仿真实验结果表明了RBF神经网络的鲁棒优越性。     

不确定奇异系统的鲁棒稳定性及其可稳性

在参数不确定性F范数有界的情况下,给出了具有此类不确定性的奇异系统广义二次稳定及其可稳的定义．基于定义,构造出了严格的线性矩阵不等式（LMI）,然后利用矩阵的Schur补性质论证了在线性矩阵不等式的条件下,此类不确定奇异系统（包括闭环系统）是正则、脉冲自由和稳定的,同时给出了具体的状态反馈u（t）=δ^-1 B^T Xx（t）,并通过数值例子验证了此方法的可行性．     

稳健回归分析

The article suggests precautionary measures which should be taken when outliers appear in experimental or observational data That is to establish robust regression with an insensitive statistical method. A relationship between weight and trimmed constant is derived. The reason is stated for the purpose of forming additional equations. Explanatory notes are given to the iteration formula. Robust regression is applied to forecast. It is proved that robust regression has advantages over the classical regression.     

鲁棒控制

本文系统地介绍鲁棒控制的主要成果和最新动态。对一些重要结论给出了启发性评注,并从机理上详细讨论了鲁棒控制问题。     

离散不确定时滞系统的鲁棒非易碎

本文基于线性矩阵不等式(LMI)方法,研究了离散不确定时滞系统的鲁棒非易碎H∞状态反馈控制器的设计问题.该控制器使得闭环系统稳定,且保证系统具有一定的H∞性能.实例表明了上述设计方法的有效性.     

时间序列参数估计的稳健相合性和稳健正态性

对于简单样本情形,郑忠国(1986)根据Hampel(1971)的定性稳健性的概念提出了稳健正态性的概念。本文根据P.Pahtoni-Kazakos(1979,1984,1987)关于时间序列定性稳健性的概念,对时间序列模型的参数估计问题提出了稳健相合性和稳健渐近正态性的概念。     

Robust序贯检测及窄带随机相位信号的Robust M-检测

Robust检测是信号检测的一个新分支,不仅可用于已知信号的检测,还可用于随机信号与随机参量信号的检测等方面.本文首先讨论将序贯检测方式引入有限样本的Robust检测,导出Robust序贯概率比检测器RSPRT,证明其具有提高信号处理速度和节约平均样本等优点.本文还针对雷达和声纳系统常遇到的窄带随机相位信号,研究如何利用位置参数M-估计方法和理论,导出了窄带随机相位信号的Robust M-检测器,经过计算机模拟证明具有良好的Robust性.