海域条件下大气折射率结构常数估算方法研究

针对海域条件下,激光通信大气折射率结构常数C2n估算方法存在的固有问题,提出了采用多项式拟合和支持向量机的方法进行C2n估算模型修正,从理论上改进了起伏方差和闪烁方差模型中结构参数依据经验的取值方式,进而搭建观测平台进行验证性实验.实验结果表明:在相同的大气环境条件下,采用多项式拟合和支持向量机方法进行C2n估算,其一致性要优于经典的估算模型,同时支持向量机方法较前者估算一致性优势明显.因此,本文提出的C2n估算方法可以为定量评价试验海域大气湍流程度提供理论依据.     

基于反向传播神经网络估算大气光学湍流廓线

大气光学湍流是与光电工程系统设计、应用密切相关的基本参数.通过仪器实地测量大气光学湍流廓线时会受到人力、物力、财力等多种条件的限制,因此依据常规气象参数估算大气光学湍流强度具有十分重要的意义.提出一种结合遗传算法的反向传播(GA-BP)神经网络.首先,基于Tatarski大气光学湍流参数化方案,利用HMNSP99外尺度模式估算了大气光学湍流廓线;其次,尝试基于实测数据训练BP神经网络,并结合遗传算法估算大气光学湍流廓线.将两种方法估算的大气光学湍流廓线与实测的廓线进行对比,结果表明:GA-BP神经网络模式估算值与实测值的均方根误差(RMSE)比HMNSP99模式的RMSE小,表明利用GA-BP人工神经网络模式估算大气光学湍流廓线是一种可行的方法.     

利用Tatarski方案估算不同环境下的光学湍流廓线

大气光学湍流的存在会严重制约光学系统的性能。为了能够降低大气湍流的影响,满足光电工程的应用,准确地估算出不同场景下的大气光学湍流廓线具有十分重要的指导意义。基于Tatarski光学湍流参数化方案和广泛应用的外尺度模式,利用探空仪测量的气象探空数据,对内陆（合肥）、海陆交界处（茂名）和远海海洋这三个不同环境下的大气光学湍流廓线进行估算。将合肥和茂名两地的估算值与实际观测的廓线进行对比验证,发现在变化趋势和量级上相近,为该模式估算远海海洋的大气光学湍流廓线提供了依据。结果表明模式能够较好地估算出不同环境下的光学湍流廓线。此外,还发现高空光学湍流的发生与风切变和温度梯度有重要关系。     

利用气象要素估算近地面光学湍流

本文根据近地面层湍流相似理论分析了我国东海海面和合肥市西郊一水库上方及水库附近地面上的气象参数与光学湍流参数-折射率结构常数C∧2n,结果分析表明,折射率结构常数C∧2n和大气稳定度很好地满足经验关系,由此可以得到：在陆地和海域上可以利用气象要素对折射率结构常数进行估算。     

合肥地区大气湍流随高度分布日变化特性分析

大气折射率结构常数C2n是表示大气光学湍流强度的重要参数.利用QHTP-2型温度脉动探空仪对C2n进行了实地探测,通过对大量探空实验数据的统计分析得出了合肥地区0～35 km高度C2n分布廓线和日变化特性,对合肥地区的大气湍流结构特性有了比较清晰的认识,研究结果为进一步进行湍流特征和大气性质的遥感探测及实际激光工程应用提供了有意义的参考.     

深圳地区多普勒测风激光雷达的湍流观测

激光雷达可以快速实现对大气风场的非侵入测量, 获得精确三维风矢量。为验证测风激光雷达观测湍流的可 行性并获得湍流观测特征, 利用相干多普勒激光雷达在深圳杨梅坑进行湍流观测实验。依据 Reynolds 分解原理, 应用 小波分解获取湍流脉动并分析大气的湍流运动特征。结果表明: 观测地日平均湍流强度呈现“单峰单谷”结构, 与实验 期间气温的变化呈现较高相关性; 湍流动能引起垂直方向上的输送主要集中在日间 12:00 后, 与湍流耗散率的相关系 数达 0.77; 湍流功率谱密度在惯性副区内基本符合 Kolmogorov“-5/3” 定律。研究结果验证了测风激光雷达可以较为 精确地估算湍流参数。     

空间扩展目标对准误差图像的高分辨复原

大气湍流、光子噪声和光学跟踪系统对准误差严重降低了空间目标观测图像的分辨率.根据最大似然估计原理,建立了提高目标图像分辨率的多帧盲反卷积算法,用共轭梯度优化方法从目标记录图像估计出原始目标函数和点扩散函数.运用低通平滑滤波技术在算法迭代过程中逐步完成对噪声的抑制.模拟实验数据和实际图像的复原结果表明,论文建立的盲反卷积算法有效地克服了大气湍流、光子噪声和光学系统对准误差,提高了目标图像的分辨率,复原目标图像的分辨率达到了光学衍射极限的水平.     

发散角对激光湍流大气传输能量密度的影响

实验发现,发散角为0.5mrad的激光传输10km的激光能量密度量级的估算可不考虑湍流的影响.仿真了不同发散角下的激光能量密度,发现中等湍流强度(C2n:=10-14 m-2/3)下,发散角为mrad量级的激光能量密度量级的估算可不考虑大气湍流的影响,湍流的存在仅改变激光光强分布.发散角为μrad量级的激光能量密度的估.算必须考虑大气湍流的影响,湍流的存在既改变激光光强分布,也对平均能量密度产生较大影响.考虑湍流时激光能量密度的估算可用84%环围能量密度近似.     

结合新型模糊支持向量机和证据理论的多传感器水质数据融合

在多传感器水质数据融合领域,证据理论是有效的数据融合方法之一,但基本概率分配一般不易确定,从而使数据融合能力难以有效发挥。支持向量机是统计学习理论之上的高级分类算法,具有普适性和全局优化等特点,但输出的基本概率分配有待进一步提高。提出了一种基于证据理论和新型模糊支持向量机相结合的数据融合方法,通过建立基于分类超平面距离的模糊隶属度,训练模糊支持向量机提高传统支持向量机的基本概率分配,并结合证据理论进行海河水质数据融合。通过证据理论分别结合支持向量机和模糊综合评价法与上述方法进行对比实验,经精度、平均绝对百分误差、均方根误差等指标验证,精度提高10. 5%,表明所提方法是一种可靠的多传感器的水质融合方法,较其他方法具有更高的融合精度。     

支持向量机无损测量组织光学参数的研究

本文研究了新近发展的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法用于无损确定组织光学参数的特性和规律。利用蒙特卡洛模拟的样本数据系统研究了训练集样本数量对SVM预测精度的影响,在训练样本数为15的条件下,对μs',μa预测误差仅为1%、5%。实验研究了基于CCD测量的漫反射光和SVM算法确定组织模拟液光学参数的可靠性与精度。结果表明,支持向量机能够实现对光学参数的准确测量,结合CCD技术可应用于实际确定生物组织光学参数。     

网格搜索法优化的支持向量机室内可见光定位

采用信号强度特征建立指纹库,通过网格搜索法对支持向量机参数进行优化,利用SVM回归算法建模位置坐标和信号强度特征的映射关系,实现对待定位点位置坐标的预测.在待定位点误差范围内建立子集指纹库,根据欧式距离的远近分配权值,对预测到的坐标进一步优化,实现误差最小化.将没有优化的支持向量机与用网格搜索法、蚁群算法、粒子群算法优...     

折射率结构常数廓线模式讨论

大气折射率结构常数随高度和时间变化较大,在研究光学湍流统计模式时,不同的统计方法对应统计模式的结果有一定的差别,这个差别会对模式的实际应用产生影响.从大气光学湍流的时空变化特征出发,得出大气光学湍流基本满足对数正态分布的结论,讨论了算术平均和对数平均在平均结果上的不同,研究了二者平均结果的关系,进一步研究了不同的平均方法对计算大气相干长度带来的影响.     

基于LS-SVM测量生物组织光学参量的实验研究

为了实现无损测量生物组织光学参量,利用CCD技术结合最小二乘支持向量机,对测量组织模拟液的光学参量进行了实验研究。通过实验测量了组织模拟液的表面漫反射光分布,建立了漫反射光分布与光学参量间的最小二乘支持向量机回归模型,该模型实现了小样本条件下对组织模拟液光学参量的预测误差仅为5%。结果表明,最小二乘支持向量机结合CCD测量技术能够准确测量组织模拟液的光学参量。     

基于DOA的无源定位算法

该文在分析了伪线性扩展卡尔曼滤波中针对非线性观测方程线性化误差的产生原因以及对滤波影响的基础上,提出用n时刻的状态估计值代替一步预测状态值.由于n时刻的状态值中隐含着n时刻的测量值,因此比一步预测状态值更接近此时刻的真实状态矢量,从而将伪线性的观测方程在更接近真实状态值处泰勒展开将产生更小的线性化误差,通过这种处理从而提高了状态定位精度.最后通过计算机仿真证明了改进算法的有效性.     

基于小波钝化的嵌入式图像处理算法研究

注塑模具保护系统普遍采用模板匹配图像处理算法,其存在实时性不强、精确度不高,以及对运行环境要求严苛等问题。论文提出了基于小波钝化的嵌入式模具保护图像处理算法,该算法运行于嵌入式平台,采用小波钝化的方法凸显待测残留物,无需进行模板匹配、图像配准和较正;提出了基于像素值统计的支持向量机检测算法,以适应嵌入式平台内存小的特点;引入支持向量机分类,有效解决了图像偏移带来的误差问题。MATLAB实验测得,该算法的模腔残留物检测平均准确率为85.71%,残留物检出平均耗时0.910s。结果表明,采用小波钝化和支持向量机的嵌入式图像处理算法,无论在算法检测精度还是算法响应速度方面均优于以灰度共生矩阵匹配算法和差影法为代表的图像匹配算法。     

大气折射率结构常数C2n高度分布统计特性分析

大气折射率结构常数C2n是表示大气光学湍流强度的一个重要参数,利用温度脉动探空仪对合肥地区大气折射率结构常数进行了长期连续的实地探空测量,对大量探空实验数据的统计分析得出合肥地区(0～25 km)折射率结构常数随高度的分布廓线,并对其进行统计矩和概率分布的分析,研究表明合肥地区大气湍流随高度分布基本符合对数正态分布,昼...     

粒子群算法优化支持向量机的网络流量混沌预测

针对传统网络流量预测方法存在预测平均绝对误差较大的问题,提出基于粒子群算法优化支持向量机的网络流量混沌预测方法。采用粒子群算法对支持向量机方法进行优化,利用优化后的支持向量机方法对网络流量进行混沌预测,预测结果表明,采用改进预测方法时,其预测的平均绝对误差值相比FCM-LSSVM网络流量预测方法、Morlet-SVR和ARIMA组合预测方法分别降低了65.3%,34.3%,具有一定的优势。     

基于加权最小二乘支持向量机的欠定盲源分离

为了进一步提高欠定盲源分离算法中混合矩阵估计方法的性能,提出了一种基于加权最小二乘支持向量机（SVM）的欠定盲源分离混合矩阵估计方法。该方法利用信号的方向角度特征估计出有效信源信号个数,然后采用加权最小二乘支持向量机方法获得初始权值,每次将其中一个权值对应的样本点作为测试样本,其余点作为训练样本,依次对样本的误差变量进行更新,再根据权值计算公式实现所有权值的更新,进而确定最优分类平面,实现对观测信号的最优分类,最终估计出混合矩阵。实验结果表明,新算法是有效的,其平均误差是基于K-均值方法误差的0.2倍左右,是基于SVM算法平均误差的0.5倍左右。     

一种基于机器学习的雷达目标跟踪算法

针对卡尔曼滤波算法中新息残差的理论值与实际值不一致所导致的跟踪器滤波精度下降的问题,文中在卡尔曼滤波算法的基础上,提出了一种新型的雷达目标跟踪算法。首先由发射机发射信号,雷达接收机接收到目标反射信号,对信号进行处理,用卡尔曼滤波算法对目标下一个方位进行跟踪,在跟踪的过程中,利用机器学习中的支持向量机回归算法来估算理论新息和实际新息残差的最小均方误差(自适应调节因子)进行训练,预测出目标下一个方位并不断减少与实际测量值间的误差,从而显示出预测轨迹,这样可以减少噪声误差的影响,实现目标的跟踪。     

基于Bulk方法的南海近海面大气湍流特征分析

大气湍流的复杂性以及利用光学手段测量近海面巨量时空范围内大气湍流的局限性,使得利用常规气象要素估算近海面大气湍流成为目前描述巨量时空范围内大气湍流的一种可行的方法。从莫宁•奥布霍夫相似理论出发,结合Friehe等人在分析近海面光学湍流问题上对温度,风速以及湿度脉动的综合考虑,依据1965年至1997年,(10°N~21°N, 110°E~120°E)区域内的常规气象要素,描述典型海域近海面大气湍流特征。结果表明,南海海域近海面大气湍流的平均强度在10-17到10-14量级之间,湍流强度随季节变化较为显著,总体上说,冬季南海大气湍流强度要大于夏季,而空间起伏不显著,滨海大气湍流略大于公海大气湍流,但数值比较不显著。