气侯时间序列变点的推断

本文研究时间序列的变点问题。所给出的统计方法可用来推断一个时间序列是否存在变点，存在几个变点以及变点在什么位置。这种统计推断方法可用于气候阶段的划分。     

基于分布式检测与决策融合的海底油气管线检漏

利用多传感器的信息融合思想,提出分布式检测与决策融合方法进行长距离海底管线泄漏监测。试验水管和天然气／凝析油管线现场数据分析表明此算法不仅降低了误报警概率,且对流体在输送过程中动态变化具有稳健性。     

极化SAR影像弱散射地物统计分类

针对Wishart分类器对功率具有较强的依赖性, 不易区分极化SAR影像上水体、道路、裸土、阴影等弱后向散射地物的问题, 提出一种利用极化目标分解和假设检验的弱散射地物统计分类方法。即在H-α初始化的基础上, 使用似然比检验得出像元与每个类中心的相似性, 并将其作为像元与类中心的距离测度。根据第一类错误概率和统计量的概率分布, 将相似性很小的强散射点归为拒绝类, 减少对分类的影响;对不能显著拒绝的像元归入具有最小统计量的类别中。通过使用E-SAR L波段和Radarsat-2 C波段全极化数据进行实验, 结果表明本文方法有利于弱散射地物极化信息的利用, 能够实现水体、道路、裸露的土壤和阴影等的精确分类。     

基于Beamlet变换的直线特征提取

提出了一种基于Beamlet变换的算法,克服了图像中的各种干扰及噪声,试验结果表明其具有较好的实用价值。     

统计假设检验方法在全极化SAR变化检测中的应用

本文以全极化SAR数据为研究对象。由于全极化数据相干矩阵T3或协方差矩阵C3服从复wishart分布,所以首先在此分布的基础上利用统计假设检验方法构建似然比参数,用以表征地表地物的变化程度,然后利用基于广义高斯分布模型的EM迭代算法(GGM-EM)对变化信息进行初提取,最后充分考虑上下文信息,利用概率松弛迭代算法对初检测信息进行优化。该方法不仅全自动提取变化信息,而且经过非相干平均、初始分类、分类结果优化3次降斑去噪处理,因此检测精度较高。通过与传统对数比值法的比较,证明该方法的有效性。     

基于多分辨率特征的UWB SAR二维广义似然比目标检测方法

针对超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)工作体制及探测背景的特殊性,结合成像过程,分析了不同分辨率条件下目标与杂波的区别,在此基础上采用了两种形式的一阶自回归(AR)模型实现对多分辨率序列的建模,并提出了广义似然比(GLR)的二维计算方法.该方法大大提高了多分辨率特征提取的稳定性,基于实际UWB SAR图像的试验结果表明:利用多分辨率特征可明显增强图像信杂比,从而提高UWB SAR目标检测效果.     

响应变量随机缺失下部分线性单指标模型的非参数判别检验

研究了响应变量随机缺失情况下部分线性单指标模型的非参数部分检验问题,检验非参数部分预测变量同响应变量之间是否存在非线性关系.用参数和非参数函数的借补估计对缺失响应变量进行插值,并基于借补估计构造了广义似然比检验统计量,证明了其渐近分布性质.     

全极化雷达遥感影像的迭代优化非局部均值去噪法

相干斑的存在严重降低了全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)的影像质量,对相干斑进行抑制是使用PolSAR数据必不可少的预处理程序。本文提出了一种迭代优化的PolSAR非局部均值去噪方法。该方法在每次迭代去噪过程中,通过同时考虑原始影像全极化噪声统计特性和前一次迭代所得影像的全极化信息来完善像素间极化相似性的度量,从而实现对影像更精准的估计。试验部分利用模拟的PolSAR数据和真实的PolSAR影像进行了算法效果的验证。结果表明:去噪算法在显著抑制影像噪声水平的同时,也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。     

地震活动参数似然比检验研究

在地震活动性参数估计中 ,对同一地区具有相同地震资料和相同统计方法的情况下 ,活动性参数会出现因人而异的估计结果。为了对这些参数的不同估计做出评价 ,文中从统计角度将似然比检验引入到地震活动性参数的不同估计的选优排序决策中 ,分析了似然比检验的基本特征 ,并以华北地区为例示范性地分析了似然比检验对地震活动性参数的决策性检验     

北斗卫星钟差异常值处理的似然比方法

北斗卫星导航系统(BDS)星载原子钟由于受到空间环境的影响和各种不确定因素的干扰,导致获取的卫星钟差数据中经常会出现异常扰动,从而降低了卫星钟性能分析的可靠性、破坏了钟差建模和预报的有效性、影响导航定位结果的精准度,需要对BDS卫星钟差数据中存在的异常值进行探测和处理。基于求和自回归移动平均模型建立BDS卫星钟差异常值探测的方差膨胀模型;运用似然比方法对BDS卫星钟差时间序列中的异常值进行探测;推导了Score检验统计量,运用最小二乘法对异常扰动的大小进行估计。试验结果表明,似然比方法能够准确探测BDS卫星钟差数据中异常值的位置,精确估计异常扰动的大小。