一种有效的粒子滤波器的改进算法

为了解决粒子滤波算法中重采样后粒子中包含重复点过多,从而丧失了粒子的多样性等问题,文中在重采样后引入一个马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）移动步骤来增加粒子的多样性,因而能更好地近似状态的后验概率分布。     

基于SL0的高分辨率Radon变换及数据重建

L₀范数是度量数据稀疏度的最优方法,但它具有的非凸性造成求解困难。本文将光滑L₀范数（Smoothed L₀ Norm,SL₀）稀疏约束引入Radon变换中,降低了其求解难度,并进一步提高了Radon变换的分辨率。即通过构建平滑的连续函数逼近L₀范数,以此作为抛物线Radon变换的目标函数,采用最速下降法和梯度投影原理获得最优解。理论模型和实际地震数据重建试验结果表明,该方法进一步提高了Radon变换分辨率,较好地恢复了缺失地震数据的连续性和AVO特性。     

三维表面多次波压制方法

地震数据处理中二维情况下的表面多次波压制(SRME)算法已很成熟;但在三维情况下,当地下地层在横测线方向存在一定倾角时,利用二维SRME算法进行多次波预测存在一定误差,且通过自适应相减无法弥补所预测多次波模型的误差,因此开发了三维SRME算法。由于地震数据采集的限制,三维情形下震源和检波器在横测线方向分布过于稀疏,直接将二维SRME算法拓展到三维无法准确预测多次波。本文假定三维情况下每道记录对应的多次波贡献道集是一个双曲线形态,通过对对应多次波贡献道集进行稀疏反演,实现了三维情况下多次波的预测。模拟三维数据的处理结果验证了方法的可行性与有效性。     

6-DOF并联坐标测量机碰撞检验研究

使用OpenGL图形库中的图形函数,设计出六自由度并联坐标测量机的虚拟样机.在此基础上对其运动过程采用包围盒算法进行碰撞检验,给出了具体的碰撞检验算法,完成了算法编程并对其进行了仿真.该算法缩短了碰撞检验时间,提高了视景屏幕的刷新率,进一步增强了虚拟样机系统的真实感和用户的沉浸感.     

应用加权迭代软阈值算法的高分辨率Radon变换

Radon变换的分辨率是其进行地震数据处理的关键因素.基于Bayes反演理论的迭代加权方法改善了Radon变换的分辨率,但其收敛速度较慢;由于Radon变换空间的强相关性,常用的迭代软阈值方法(ISTA)应用于Radon变换反演时的收敛速度也较慢,且分辨率较低.为此,将迭代加权最小二乘法嵌入ISTA中,形成了加权IST...     

"模式识别导论"课程教学方法改革与探索

本文针对石油领域信息类专业研究生在"模式识别导论"课程学习初期阶段学习主动性不强,从而创造性受到制约的状况,提出了"模式识别导论"课程教学方法改革需解决的一些关键问题,打破"模式识别导论"一贯的被动灌输式教学模式,研究与探索新的教学方法,以期达到提高课程的教学质量、提升学生专业技能的目的.     

基于势博弈的认知全双工中继选择策略研究

在对主用户干扰功率限制、自干扰限制和总功率干扰限制的网络中,针对认知中继选择算法复杂度较高的问题,提出基于势博弈理论的认知全双工协作网络下中继选择策略。认知中继选择问题被建模为使用认知协作网络的系统速率作为共同效用函数的势博弈模型,并分析出在没有不可行策略集信息的前提下,所提的博弈可以保证纯策略纳什均衡(NE)的存在性和可行性条件。在此基础上,给出全双工中继选择迭代算法,并对算法的复杂度进行讨论。仿真分析表明,所提算法在较低复杂度的情况下,能够获得最优或者接近最优速率的性能,并与传统的半双工中继模式相比,性能也有明显提升。     

应用双通道卷积神经网络的地震随机噪声压制方法

地震资料中随机噪声的压制一直是人们关注的热点。传统方法难以平衡噪声的去除与有效信号的保护,且执行效率低。为此,提出了基于双通道卷积神经网络的随机噪声压制方法。首先,该网络是一个双通道网络,即由两个结构不同的子网络组成,目的是在压制噪声过程中提取到互补有效信息;其次,在下通道子网络中引入空洞卷积增大感受野,充分捕捉到地震资料中的邻域信息,从而更充分地保留细节信息;最后,借鉴残差学习的思想并使用Swish激活函数,提高了网络的降噪性能。模型和实际资料的实验结果表明,所提方法在有效地压制随机噪声的同时能够保留更丰富的纹理细节信息。     

提高信号与系统课程设计综合性的初步探索

“信号与系统”是一门抽象性较强的课程。人们一直致力于利用MATLAB软件实验帮助学生对概念的理解,但这些实验基本是针对某一独立的信号与系统的概念设计的,学生对系统的概念仍缺乏整体认识。本文通过分析一次成功的课程设计案例,总结了提高信号与系统课程设计综合性的基本原则。