国家高技术研究发展计划(2002AA134100)
- 作品数：9 被引量：44H指数：4
- 相关作者：解学通方裕陈克海陈晓翔陈斌更多>>
- 相关机构：北京大学中山大学国防科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家教育部“985工程”中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 人工神经网络在星载散射计海面风场反演建模中的应用被引量：2
- 2007年
- 地球物理模型函数(GMF)是散射计风场反演的基础及算法有效运行的前提条件。采用传统的统计方法建立GMF往往需要大量的、多种参数条件下的雷达后向散射测量数据。以圆锥扫描散射计SeaWinds为例,根据其特点,建立了一个两种极化方式下统一的神经网络模型函数(NNGMF),并对风速、相对风向采样间隔和测量值数目对模型精度的影响进行了详细分析。通过与Qscat-1模型进行比较,发现该神经网络模型在采样间隔较大或测量值数目较少的情况下,仍能较好地体现SeaWinds散射计的海面后向散射特性。
- 陈克海解学通黄舟方裕陈晓翔
- 关键词：散射计海面风场神经网络
- Sea Winds散射计海面风场模糊去除方法研究被引量：7
- 2005年
- 利用最大似然法(MLE)对SeaWinds散射计数据反演得出的风矢量,一般存在2～4个模糊解,故需采用圆中数滤波法进行模糊去除.根据SeaWinds散射计第一模糊解的空间分布特性,归纳出一套适合SeaWinds散射计的模糊去除方法,并在理论上探讨了其适应性.该方法的圆中数定义简单,计算量小,且易于收敛.利用美国NASA提供的部分L2A原始数据对该方法进行验证的结果表明,对于简单风场分布情况,该方法在没有其他参考数据进行初始化的条件下,能有效解决SeaWinds轨道边缘区域的块状模糊问题.
- 解学通方裕陈克海陈晓翔
- 关键词：风场反演
- 动态聚类适应值共享遗传算法在散射计风矢量反演中的应用被引量：3
- 2008年
- 风矢量反演是散射计数据处理的核心内容,传统风矢量反演算法的设计过多依赖于目标函数的具体分布形态。以SeaWinds散射计为例,根据风矢量反演的多解问题和模糊解特性,设计了一种基于动态小生境遗传算法的风矢量反演算法。利用部分L2A和相应L2B数据对该算法进行了验证。结果表明该算法在无需任何目标函数先验知识的条件下能够取得较好的反演结果。
- 解学通郁文贤郭丽青方裕
- 关键词：散射计聚类适应值共享遗传算法
- Sea Winds散射计海面风场神经网络建模研究被引量：4
- 2007年
- 根据Sea Winds散射计只有两个入射角和两种极化方式的特点,利用其L2A数据和F291海上浮标数据,针对传统建模方法的不足和限制,借助神经网络建立了一个两种极化方式下统一的神经网络地球物理模型函数。该模型的主要特点是建模风矢量全部取自海上浮标测量数据,因而所用风矢量更加客观准确。通过与Qscat-1模型的比较和L2B与浮标风速之间的偏差统计分析,证明了该神经网络模型的有效性,并发现Qscat-1模型存在一定的系统性偏差。
- 解学通方裕陈克海黄舟陈斌
- 关键词：SEAWINDS散射计神经网络后向散射系数
- 一种海面风场反演的快速风矢量搜索算法被引量：8
- 2006年
- 本文以SeaW inds散射计为例,从最大似然估计的海面风场反演方法出发,根据其目标函数的一般分布特征,提出并实现了一种快速风矢量搜索算法。然后采用美国SeaW inds散射计的部分LA实测数据对该搜索算法进行了验证,并与常规算法对同一实验数据的反演偏差及运行时间进行了对比分析,结果表明该算法在能够保证反演精度的前提下,在较大程度上提高了运行效率。
- 解学通方裕陈克海陈晓翔
- 关键词：散射计风场反演目标函数搜索策略
- 基于最大似然估计的海面风场反演算法研究被引量：15
- 2005年
- 最大似然估计法被认为是海面风场反演的最佳方法,目前被用来处理SeaWinds散射计数据。风矢量求解算法是风场反演算法的核心内容。最大似然法的目标函数形式决定了在风场反演过程中必须采用数值方法求解风矢量,而传统数值求解方法运算量大。该文对最大似然估计的风场反演方法的基本原理和具体过程进行探讨,根据其目标函数的一般分布特征,提出一种较为高效的数值风矢量搜索算法。用SeaWinds散射计的L2A实测数据和相应的L2B数据验证了该算法的可行性。
- 解学通方裕陈晓翔陈克海陈斌
- 关键词：风场反演海面风场反演算法数据验证最大似然估计最大似然法
- 用SeaWinds散射计数据反演海面风矢量的神经网络模型被引量：3
- 2008年
- 针对构建用 SeaWinds 散射计数据反演海面风矢量的神经网络模型所面临的主要问题,结合 SeaWinds 散射计的几何观测特征,提出了适合 SeaWinds 散射计旋转圆锥扫描方式的先风向后风速的两步神经网络反演模型及相应算法,并采用两组不同的 L2A 和相应 L2B 数据及浮标数据对该神经网络反演模型进行了初步验证。实验结果证明了该神经网络反演模型的可行性。与最大似然估计(MLE)反演方法相比,该神经网络反演模型在能够保证反演精度的情况下,运行效率提高了约5倍,从而为海面风矢量的实时反演提供了可能性。
- 解学通^②方裕陈克海解学通黄舟陈斌
- 关键词：散射计风矢量神经网络反演模型
- 散射计海面风场块状模糊的识别与去除被引量：1
- 2009年
- 由于归一化后向散射截面积与相对风向的双调和关系及测量误差的存在,散射计风场反演算法一般只能得到几个模糊解,需要采用圆中数滤波法进行模糊去除以确定唯一的风矢量.但是对于局部风场中伪解集中分布的情况,圆中数滤波法往往失效而在滤波后风场中产生块状模糊,从而降低反演精度.针对此问题,提出一种块状模糊的识别与去除方法,用于反演滤波后风场的进一步优化处理,实验证明该方法对大部分块状模糊能够有效识别与去除.
- 陈克海解学通方裕
- 关键词：散射计
- 基于遗传算法的微波散射计海面风矢量反演研究被引量：9
- 2008年
- 针对目前传统反演方法存在的不足和限制,引入遗传算法用于风矢量反演中的目标函数优化。以SeaWinds散射计为例,根据其模型函数和模糊解的基本特征,设计并实现了一套可用于该散射计的海面风矢量反演算法,并利用SeaWinds散射计部分L2A实测数据对该反演算法进行了验证。实验结果表明,通过多代遗传操作,算法能够收敛于几个局部极值点,从而证明该算法能够有效解决数值风矢量的优化搜索问题。
- 解学通郁文贤郭丽青方裕李文春
- 关键词：散射计遗传算法
