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1.
利用数值方法解Lippermann-Schwinger(L-S)方程的主要困难在于系数矩阵存储和线性方程组求解.这主要是因为L-S方程的积分部分是一个空间褶积,在离散后将导致一个满秩矩阵,进而形成一个大型或超大型代数方程组.因此,在利用L-S解决地震波散射问题时,一般是利用散射级数法而非数值方法.然而,散射级数法的计算精度和收敛性强烈地依赖于速度扰动的强度,而克服这种依赖性的一个可能的途径就是对现有的数值方法进行改进或是建立新的数值求解方案.在这种思想指导下,首先对L-S方程进行改写,得到一个与原L-S方程等价的积分方程(等价L-S方程).然后,对等价L-S方程进行逐点归一化处理,并利用Nystr?m法对经归一化处理的等价L-S方程(归一化等价L-S方程)进行离散,并用FFT计算空间褶积.之所以这样选择是由于归一化等价L-S方程经Nystr?m法离散生成的系数阵为一个Toeplitz阵,可利用其Toeplitz性质降低存储空间;而FFT可以将矩矢空间褶积转化为乘积,且积分核部分只要计算一次即可.进一步,为节约正演计算时间,设计了进程级和线程级相结合的MPI+OpenMP并行模式.数值试验表明,与传统的积分方程数值算法相比,利用等价L-S方程、Nystr?m离散和FFT快速褶积的计算方案可极大地降低存储需求,进而在保证精度的同时提高计算效率. 相似文献
2.
针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。 相似文献
3.
快速评估建筑物地震灾害信息对地震应急救援工作有着指导意义,而极化SAR具有全天候、全天时的特点,因此利用极化SAR图像提取震害信息已逐渐成为研究热点。虽然极化SAR具有丰富的极化信息,但其纹理信息不可忽略,尤其是完好的人工建筑物在图像上呈现规则的纹理特征,而倒塌建筑区域纹理分布杂乱,因此结合纹理信息也可以很好地提取建筑物信息。以2010年玉树地区的全极化SAR数据为研究对象,首先,利用Yamaguchi分解的体散射分量PV提取了SAR图像中的建筑物区域以及道路、水系等非建筑物信息,在此基础上,对相干散射矩阵T11分量中倒塌建筑物、完好建筑区域进行变差计算,根据变差曲线确定变程a后,再对建筑物区域采取窗口m*m(m=3*a)进行变差计算得到变差纹理信息,最后利用FCM算法对变差纹理信息分别提取完好建筑物和倒塌建筑物区域,为了对比分析,文章利用Yamaguchi分解的二次散射分量PD提取完好建筑物区域,与震后光学遥感图像对应样本点进行人工验证,得到完好建筑物的提取精度为80.18%,倒塌建筑物的提取精度为84.54%,道路水系的提取精度为77.58%。 相似文献
4.
介绍了自主导航的轨道确定及时间同步观测方程。以北斗仿真全星座为对象,通过采用仿真星间及卫星与地面锚固站间观测值,进行了60 d自主导航解算,分别探讨了锚固站数量及锚固站观测连续性对北斗卫星导航系统(BDS)3类卫星自主导航精度的影响。结果表明:锚固站数量及观测连续性对RERR及CERR无影响;加入1个锚固站即可显著改进URE结果精度,继续增加锚固站数量虽然可进一步提高URE精度但其改进效果有限;锚固站观测中断时间越长,其对应自主导航精度越低。因此,在BDS自主导航运行模式下应保持较高的锚固站观测频次以保证自主导航精度;另外,锚固站数量及观测连续性对北斗系统3类卫星自主导航精度的影响无显著差异。 相似文献
5.
针对矢量空间数据叛逆者追踪难及编码效率低的问题,本文提出了一种运用GD-PBIBD码的指纹算法。首先运用GD-PBIBD构造指纹编码,将待嵌入指纹序列运用Logistic映射置乱,通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点,对特征点实施DFT变换得到相位系数和幅度系数;然后运用QIM方法将指纹嵌入DFT变换域的幅度系数上;最后应用DFT逆变换得到含指纹的矢量空间数据。试验选取部分中国路网数据和某区域绿地数据,运用该算法嵌入指纹后,对其进行线性和非线性模拟攻击,成功提取指纹序列,利用汉明距离追踪出合谋者。该算法编码构造简单,在码长一定的情况下,较BIBD码可容纳更多的用户,效率高;算法抗单用户指纹攻击及多重攻击的稳健性较好,也能够抵抗多用户最小值和最大最小值攻击,追踪到所有叛逆者,可用于矢量空间数据版权保护,为矢量空间数据叛逆者追踪提供依据。 相似文献
8.
三叠纪火山-沉积岩是南澜沧江带的重要组成部分,长期缺乏可靠的生物地层学研究.首次报道了该地区忙怀组叶肢介化石,包括3个种和1个未定种:Euestheria minuta、Euestheria yipinglangensis、Euestheria dazuensis和Euestheria sp..对保存较好的叶肢介个体进行了8个特征参数的测量,并对叶肢介化石进行了定量和半定量描述.将获得的壳体长度和宽度进行压轴回归(RMA)线性拟合,发现二者具有明显的线性相关性.简单线性测量数据主成分分析和壳体轮廓傅里叶系数主成分分析结果均表明,E.minuta、E. sp.、E.yipinglangensis和E.dazuensis有较大程度的种内变化.结合化石组合和同位素测年结果,认为南澜沧江带忙怀组上部时代已延伸至中三叠世拉丁期. 相似文献
9.
特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。 相似文献
10.
使用多期、多源遥感影像数据,选择青海省木里煤矿区开展了荒漠化遥感监测及变化趋势与采矿相关性分析研究。根据多期高分辨率遥感影像提取了矿业活动区信息。采用多期TM遥感影像,分别利用光谱混合像元分解和生物量遥感估算模型方法,提取了多期土地荒漠化信息。对采矿扰动下荒漠化驱动因素分析结果表明:矿业活动区内开采面、矿山占地增长驱动了荒漠化,矿山关停、复绿治理则扼制并减轻了荒漠化;矿业活动区外荒漠化主要受人类活动、道路修建、保护治理政策等因素影响。根据研究结果,提出了矿区荒漠化防治对策。 相似文献