專利名稱：一種基于pso自適應(yīng)分段線性擬合的海浪有效波高反演模型建模方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于海浪參數(shù)反演技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及的是一種基于PSO自適應(yīng)分段線性擬合的海浪有效波高反演模型建模方法。
背景技術(shù)：
海浪是一種與人類關(guān)系最直接、最密切的海洋現(xiàn)象，其波高、波向、波周期等因素對(duì)航運(yùn)、港口、以及海上石油平臺(tái)的安全都具有非常重要的意義。船用X波段導(dǎo)航雷達(dá)回波形成的海雜波圖像中包含豐富的海浪信息，可以利用雷達(dá)的回波強(qiáng)度反演海浪譜和海浪參數(shù)。1985年，Young等人首次提出了根據(jù)“海雜波”雷達(dá)圖像序列提取海浪信息的方法。該方法一經(jīng)發(fā)現(xiàn)，就引起了人們的極大興趣。在此后10年間，Zimer> Rosenthal和Giinther 等人也紛紛開展了基于X波段導(dǎo)航雷達(dá)的海浪信息反演研究工作。1995年，德國GKSS實(shí)驗(yàn)室研制出了基于導(dǎo)航雷達(dá)的海浪監(jiān)測(cè)系統(tǒng)WaMoS(Wave Monitoring System) ;1996年,挪威Miros公司也研制出了類似的產(chǎn)品WAVEX。除以上主流研究機(jī)構(gòu)外，目前美國、日本、丹麥、中國也在積極從事該方面的研究。有效波高是海浪信息的一種。由于海浪成像機(jī)制的非線性，利用X波段雷達(dá)圖像進(jìn)行海浪參數(shù)反演時(shí)，只能獲得海浪譜能量的相對(duì)值，難以直接獲取海浪有效波高。1982年,Alpers和Hasselmann提出了利用合成孔徑雷達(dá)(SAR)信息估計(jì)有效波高的方法,該方法認(rèn)為有效波高與雷達(dá)圖像信噪比的平方根存在線性關(guān)系，可建立線性模型，通過計(jì)算得到雷達(dá)圖像信噪比的平方根，進(jìn)而根據(jù)線性模型得到有效波高。1994年，Ziemer和Gilnther將該方法推廣到X波段導(dǎo)航雷達(dá)圖像，計(jì)算獲取了有效波高。到目前為止，該方法一直被作為基于X波段導(dǎo)航雷達(dá)圖像有效波高的標(biāo)準(zhǔn)反演方法而使用。其線性模型如公式(I)和公式⑵所示H = a + b*4snr(DSNR = SIG/BGN(2)其中，Hs是有效波高，A和B是待定系數(shù)，SNR是雷達(dá)圖像的信噪比，SIG是海浪波譜的能量，BGN是背景噪聲的能量。在實(shí)際使用中發(fā)現(xiàn)，由于信噪比的計(jì)算方法不同，雷達(dá)系統(tǒng)的差異，以及海域的環(huán)境差異等因素，雖然海浪有效波高是隨著雷達(dá)圖像信噪比的增大而增大，但在整個(gè)變化范圍內(nèi)，海浪有效波高與雷達(dá)圖像信噪比的平方根之間并不是完全線性的。因此，采用線性模型表達(dá)雷達(dá)圖像信噪比的平方根與海浪有效波高之間的關(guān)系是不準(zhǔn)確的。針對(duì)這一問題，2009年，中國海洋大學(xué)的段華敏和王劍提出了分段線性化反演模型，將有效波高分為低波高和高波高兩個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域分別采用各自的線性模型表達(dá)。這種分段線性化反演模型的基本思想與線性模型的思想是相同的。雖然分段線性化反演模型在有效波高反演精度上較線性模型有所改善，但仍然存在一些問題。例如，在整個(gè)有效波高變化范圍內(nèi)在何處進(jìn)行分段，分段的各線段如何連接等

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提出一種自適應(yīng)分段線性粒子群的海浪有效波高反演模型建模方法。本發(fā)明公開的方法區(qū)別于現(xiàn)有方法的顯著特征在于認(rèn)為海浪有效波高是隨著雷達(dá)圖像信噪比平方根增加而增加的，但二者之間在不同的波高階段并非完全承線性關(guān)系，所以現(xiàn)有方法采用最小二乘方法對(duì)信噪比比平方根和波高分段線性的進(jìn)行擬合，來表示信噪比比平方根與波高的關(guān)系，但分段線性化帶來的問題是，分段位置的確定和各線段之間如何進(jìn)行連接等問題，利用粒子群算法多維度空間搜索功能，可自適應(yīng)的解決最小二乘無法完成的，分段位置的確定和各段的連接等問題，進(jìn)而提高使用雷達(dá)圖像信噪比平方根反演海浪有效波高的精度。本發(fā)明提出一種基自適應(yīng)分段線性粒子群的海浪有效波高反演模型建模方法，具體包括以下幾個(gè)步驟步驟一數(shù)據(jù)的去野值點(diǎn)處理 原始數(shù)據(jù)點(diǎn)集為Y，有任意數(shù)據(jù)點(diǎn)A，VJeF，若對(duì)于數(shù)據(jù)點(diǎn)A的某一鄰域P (A, r), r > 0,r表示鄰域的半徑,存在數(shù)據(jù)點(diǎn)BjjBeF,使得B G P (A，r),則點(diǎn)A屬于真值集，Y中所有滿足點(diǎn)A這一性質(zhì)的點(diǎn)組成的集合構(gòu)成真值集Z ;有任意數(shù)據(jù)點(diǎn)A' ,BA',若對(duì)于點(diǎn)A'的某一鄰域P (A'，r)，r > 0，對(duì)于V瓦e Y，均有#電P(^r)，則點(diǎn)A'屬于野值集，Y中所有滿足點(diǎn)A'這一性質(zhì)的點(diǎn)組成的集合構(gòu)成野值集U，根據(jù)真值集和野值集進(jìn)行去野值點(diǎn)處理第I步將原始數(shù)據(jù)點(diǎn)集Y中的數(shù)據(jù)點(diǎn)按照數(shù)據(jù)點(diǎn)的橫坐標(biāo)由小到大進(jìn)行排序，得到排序后的數(shù)據(jù)點(diǎn)集為{Ak/ }k' = 1，2，3，. . .，m，其中m為原始數(shù)據(jù)點(diǎn)集Y中的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，角標(biāo)k'表示數(shù)據(jù)點(diǎn)按照橫坐標(biāo)大小由小到大依次排列,鄰域半徑為r,令k'=1，向左判斷參數(shù)tl初始值滿足tl = I,向右判斷參數(shù)tr初始值滿足tr = I ;第2步判斷k' _tl>0是否成立，若不成立進(jìn)入第4步，若成立判斷Ak' -Ak'
<T是否成立，若不成立進(jìn)入第4步，若成立判斷l(xiāng)l^^l < r是否成立，若成立，記錄點(diǎn)Ak'
屬于集合B中，進(jìn)入第6步，其中集合B表示剔除野值之后的真值集，若不成立進(jìn)入第3步；第3步令向左判斷參數(shù)tl加I,即tl = tl+1,返回到第2步；第4步判斷k' +tr<m是否成立，若不成立進(jìn)入第6步，若成立判斷Ak' +tr-Ak/
<r是否成立，若不成立進(jìn)入第6步，若成立判斷pTy;77|| < 〃是否成立，若成立，記錄點(diǎn)Ak'
屬于集合B中,進(jìn)入第6步,若不成立進(jìn)入第5步；第5步令向右判斷參數(shù)tr加I,即tr = tr+1,返回到第4步；第6步令角標(biāo)k'加1，即k' =k/ +1，判斷k'彡m是否成立，若不成立進(jìn)入第7步,若成立令tl = I, tr = I,返回到第2步；第7步集合B中的所有點(diǎn)組成剔除野值點(diǎn)之后的真值集；步驟二 數(shù)據(jù)的稀疏化處理原始數(shù)據(jù)點(diǎn)集為Y，存在任意點(diǎn)C，VC7e IS若對(duì)于點(diǎn)C的某一鄰域P (C，r' ),r'> 0，EDer,使得DGp (A,r/ )，則稱點(diǎn)C屬于密集集，r'表示鄰域判斷半徑，Y中所有滿足點(diǎn)C這一性質(zhì)的點(diǎn)組成的集合構(gòu)成密集集M ;存在任意點(diǎn)C'，3(Ter，若對(duì)于點(diǎn)C'的某一鄰域P (c'，r' ),r' > O，對(duì)于ViTe；r,均有￡^p(C,r%則稱點(diǎn)C'屬于稀疏集，Y中所有滿足點(diǎn)C'這一性質(zhì)的點(diǎn)組成的集合構(gòu)成稀疏集S ;野值集、真值集、密集集和稀疏集之間存在交叉關(guān)系為SZs = Z ns，ir'彡r時(shí)，有c/d,U HZs= O，并且U U Zs=S，Zs表示真值集與稀疏集的交集；稀疏化處理的具體步驟為第I步將步驟一中得到的集合B中的數(shù)據(jù)點(diǎn)，按照數(shù)據(jù)點(diǎn)的橫坐標(biāo)由小到大進(jìn)行排序，得到排序后的數(shù)據(jù)點(diǎn)集{Ck// }k" = 1，2，3，. . .，n，其中n為集合B中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，角標(biāo)k"表示數(shù)據(jù)點(diǎn)按照橫坐標(biāo)大小由小到大依次排列，設(shè)稀疏化處理時(shí)鄰域判斷半徑為 r',令 k" = I, t = I, m/ = n, {Dk// } = {Ck// }k" = 1，2，3，...，m/ ；t 表示向右判斷參數(shù)，{Dk" }用于表示將去野值后的數(shù)據(jù)又進(jìn)行了稀疏化處理的數(shù)據(jù)點(diǎn)，m'表示每次提出野值后集合{Dk" }中所剩下的數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；第2步判斷k" +t <m/是否成立，若不成立進(jìn)入第4步，若成立判斷Dk〃+t_Dk〃
<r'是否成立，若不成立進(jìn)入第4步，若成立判斷|//|//‘_'| < 〃是否成立，若成立，剔除點(diǎn) Dk" +t,令m' = m/ -I,進(jìn)入第3步,若不成立進(jìn)入第4步；第3步令t = t+1，返回到第2步；第4步將集合{Dk" }中剩余的數(shù)據(jù)點(diǎn)，按照原橫坐標(biāo)大小由小到大排列順序依次重新記錄到{Dk〃 }k" = 1,2,3,..., m/中，令k" =k" +1，判斷k" Sm'是否成立，若不成立進(jìn)入第5步,若成立令t = I,返回到第2步；第5步集合{Dk" }k" =l，2，3，...，m'中的點(diǎn)便是將去野值后的數(shù)據(jù)又進(jìn)行了稀疏化處理的數(shù)據(jù)點(diǎn)；步驟三設(shè)置粒子的編碼方式并初始化粒子群各參數(shù)直線方程由截距式表示，每個(gè)粒子由所有確定直線的截距A和斜率B構(gòu)成，粒子群算法粒子的編碼方式為Zf ={ }其中i = 1，2，. . .，N,N彡2為粒子個(gè)數(shù),j = 1，2，. . .，I, I彡I表示分段數(shù),即參與擬合的直線條數(shù)；k表示粒子群的迭代次數(shù)'X1w、分別表示第k次迭代中第i個(gè)粒子第j條直線的截距、斜率A,表示第i個(gè)粒子的位置；初始化直線的截距和斜率為
=A (腦…./-I),(4,,' — 4 )
i.j A _ jTnax,^/w、⑴
_D ,(謂"+./-1Xn,)
Ai,J,2 =jjVmn+-j-其中rand為0到I之間的隨機(jī)數(shù);A_和Amin分別表示截距的最大和最小值，滿足min (Hs) ^ Amax ^ max (Hs),min (Hs)和max (Hs)分別為波高數(shù)據(jù)中波高的最大值和最小值，Amin<Amax ;Bma!^PBmin分別表示斜率的最大值和最小值，滿足0<Bmin<Bmax ;i = 1，2， ，N，N彡2為粒子個(gè)數(shù)，j = 1，2，. . .，I, I彡I表示分段數(shù)，和Xl2分別表示初始化中第i個(gè)粒子第j條直線的截距和斜率；粒子位移的初始化為
其中rand為0到I之間的隨機(jī)數(shù)；v_ > 0為粒子位移的最大值i ^ 泠別表示初始化中第i個(gè)粒子第j條直線的截距位移項(xiàng)和斜率位移項(xiàng)；粒子群各參數(shù)初始化如下設(shè)種群數(shù)為N ;初始化時(shí)第i個(gè)粒子為尤=丨尤,4，；^2丨，1 = 1,2,...,N, j =1，2，. . .，I ;自身學(xué)習(xí)因子為C1彡0，全局學(xué)習(xí)因子為C2彡0 ;慣性權(quán)重上限和下限分別為Wmax和Wmin，0彡 min彡W max ^ I ;分段個(gè)數(shù)為1，I彡I ;最大迭代次數(shù)k_滿足k_彡2 ；種群數(shù)為N ;零次項(xiàng)系數(shù)最大值和最小值分別為Amax和Amin，Amax ^ Amin，一次項(xiàng)系數(shù)最大值和最小值分別為Bmax和Bmin，Bmax彡Bmin彡0 ;位移最大步長(zhǎng)Vmax滿足Vmax > 0 ;迭代停止閥值·hmax為h_ = I E，其中E用于確定隨分段個(gè)數(shù)的增加，循環(huán)跳出的閥值隨之增大的速度；步驟四粒子速度的初始化方法如下
Y1 —'麵其中rand
viJ2=rand-vm
為0到I之間的隨機(jī)數(shù)；根據(jù)式(3)初始化第i個(gè)粒子位置為
V = a(歷“J.-IMumm)
i.jj — j^mxj\,、，,
礦=B 丨m-")
Lj'J — min 卞,其中rand為0到I之間的隨機(jī)數(shù);A_和Aniin分別表示截距的最大和最小值，滿足min (Hs) ( Amax ( max (Hs) ,min (Hs)和 max (Hs)分別中波高的最大值和最小值,Amin < Amax ；Bmax和Bmin分別表示斜率的最大值和最小值，滿足0 ( Bmin ( Bmax ; i = 1，2，. . .，N，N彡2為粒子個(gè)數(shù)，即群體大??；j = l，2，...，1，1> I表示分段數(shù)，即參與擬合的直線條數(shù)\和Y分別表示第I次迭代(即初始化)中第i個(gè)粒子第j條直線的截距和斜率；步驟五令粒子數(shù)加1，即i = i+1，判斷i SN是否成立，若成立返回步驟四，否則進(jìn)入步驟六；步驟六令分段數(shù)加1，即j = j + 1，判斷j ( I是否成立，若成立返回步驟四，否則進(jìn)入步驟七；步驟七粒子群速度位置更新公式
-功+必儼-Xh(s)
[Xf+1=Xf+vf+1其中vf =PK j表示第i個(gè)粒子的位移X1表示第i個(gè)粒子的
位置，i = 1，2，. . .，N, N彡2為粒子個(gè)數(shù),即群體大小，j = 1，2，. . .，I, I彡I表示分段數(shù)，
即參與擬合的直線條數(shù)，k表示粒子群的迭代次數(shù);<y = max -(T-)wKfflmax - mm)，為慣性權(quán)
max
重，OS Wmin^ COmax ^ I為慣性權(quán)重的最大最小值，COnlax和Wmin分別為慣性權(quán)重上限和下限，k_表示最大迭代次數(shù)；u彡0為單調(diào)控制量；Cl彡0為自身學(xué)習(xí)因子；c2彡0為全局學(xué)習(xí)因子為[O，I]區(qū)間的隨機(jī)數(shù);if為粒子自身尋到的最優(yōu)值；pg為種群尋到的最優(yōu)值；粒子群方法適應(yīng)度函數(shù)F(Zf)如下
權(quán)利要求
1.一種自適應(yīng)分段線性粒子群的海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于包括以下幾個(gè)步驟 步驟一數(shù)據(jù)的去野值點(diǎn)處理 原始數(shù)據(jù)點(diǎn)集為Y，有任意數(shù)據(jù)點(diǎn)A，VdeF,若對(duì)于數(shù)據(jù)點(diǎn)A的某一鄰域P (A, r), r >O，r表示鄰域的半徑，存在數(shù)據(jù)點(diǎn)B，35 G F，使得B G p (A，r)，則點(diǎn)A屬于真值集，Y中所有滿足點(diǎn)A這一性質(zhì)的點(diǎn)組成的集合構(gòu)成真值集Z ;有任意數(shù)據(jù)點(diǎn)k' , WeF ,若對(duì)于點(diǎn)A'的某一鄰域P (A'，r)，r > O，對(duì)于VjTg；F ,均有漢茫p(』>)，則點(diǎn)A'屬于野值集，Y中所有滿足點(diǎn)A'這一性質(zhì)的點(diǎn)組成的集合構(gòu)成野值集U，根據(jù)真值集和野值集進(jìn)行去野值點(diǎn)處理 第I步將原始數(shù)據(jù)點(diǎn)集Y中的數(shù)據(jù)點(diǎn)按照數(shù)據(jù)點(diǎn)的橫坐標(biāo)由小到大進(jìn)行排序，得到排序后的數(shù)據(jù)點(diǎn)集為{Ak/ }k' = 1，2，3，. . .，m，其中m為原始數(shù)據(jù)點(diǎn)集Y中的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，角標(biāo)k'表示數(shù)據(jù)點(diǎn)按照橫坐標(biāo)大小由小到大依次排列,鄰域半徑為r,令k' = I,向左判斷參數(shù)tl初始值滿足tl = I,向右判斷參數(shù)tr初始值滿足tr = I ; 第2步判斷k' -tl > O是否成立，若不成立進(jìn)入第4步，若成立判斷Ak' -Ak' tx<T是否成立，若不成立進(jìn)入第4步，若成立判斷l(xiāng)l^^l < r是否成立，若成立，記錄點(diǎn)Ak'屬于集合B中，進(jìn)入第6步，其中集合B表示剔除野值之后的真值集，若不成立進(jìn)入第3步； 第3步令向左判斷參數(shù)tl加I,即tl = tl+1,返回到第2步； 第4步判斷k' +tr<m是否成立，若不成立進(jìn)入第6步，若成立判斷Ak' +tr-Ak/ <r是否成立，若不成立進(jìn)入第6步，若成立判斷|pT7;T7F|| < r是否成立，若成立，記錄點(diǎn)Ak'屬于集合B中,進(jìn)入第6步,若不成立進(jìn)入第5步； 第5步令向右判斷參數(shù)tr加I,即tr = tr+1,返回到第4步； 第6步令角標(biāo)k'加I,即k' =k' +1,判斷k' < m是否成立,若不成立進(jìn)入第7步，若成立令tl = I, tr = I,返回到第2步； 第7步集合B中的所有點(diǎn)組成剔除野值點(diǎn)之后的真值集； 步驟二 數(shù)據(jù)的稀疏化處理 原始數(shù)據(jù)點(diǎn)集為Y，存在任意點(diǎn)C，VCeF ,若對(duì)于點(diǎn)C的某一鄰域P (C，r' ),r/ >0，使得De P (A，r')，則稱點(diǎn)C屬于密集集，r'表示鄰域判斷半徑，Y中所有滿足點(diǎn)C這一丨I"生質(zhì)的點(diǎn)組成的集合構(gòu)成密集集M ;存在任意點(diǎn)C'，3Ce 7，若對(duì)于點(diǎn)C'的某一鄰域P (C'，r' ),r' > 0，對(duì)于均有DWp(Crf)，則稱點(diǎn)C'屬于稀疏集，Y中所有滿足點(diǎn)C'這一性質(zhì)的點(diǎn)組成的集合構(gòu)成稀疏集S ;野值集、真值集、密集集和稀疏集之間存在交叉關(guān)系為設(shè)& = Z n S，當(dāng)r'彡r時(shí)，有n Zs = O，并且U U Zs = S，Zs表示真值集與稀疏集的交集；稀疏化處理的具體步驟為 第I步將步驟一中得到的集合B中的數(shù)據(jù)點(diǎn)，按照數(shù)據(jù)點(diǎn)的橫坐標(biāo)由小到大進(jìn)行排序，得到排序后的數(shù)據(jù)點(diǎn)集{ck// }k" = 1，2，3，. . .，n，其中n為集合B中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，角標(biāo)k"表示數(shù)據(jù)點(diǎn)按照橫坐標(biāo)大小由小到大依次排列，設(shè)稀疏化處理時(shí)鄰域判斷半徑為 r',令 k" = I, t = I, m' = n, {Dk// } = {Ck// }k" = 1，2，3，...，m/ ；t 表示向右判斷參數(shù)，{Dk〃}用于表示將去野值后的數(shù)據(jù)又進(jìn)行了稀疏化處理的數(shù)據(jù)點(diǎn)，m'表示每次提出野值后集合{Dk" }中所剩下的數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；第2步判斷k" +t<m'是否成立，若不成立進(jìn)入第4步，若成立判斷Dk" +t-Dk〃< T'是否成立，若不成立進(jìn)入第4步，若成立判斷
2.根據(jù)權(quán)利要求I 所述的一種自適應(yīng)分段線性粒子群的海浪有效波高反演模型建模方法，其特征在于步驟七中滿足限制條件的次數(shù)m在初始化時(shí)取m = O，在各次迭代過程中m的取值滿足 (1)相鄰直線，是否平行，若某次迭代中有Hi1個(gè)相鄰直線平行，則令m= m+mi ； (2)計(jì)算相鄰直線的交點(diǎn)，判斷相鄰的交點(diǎn)中，(y"的角標(biāo)M值較小的交點(diǎn)的橫坐標(biāo)是否大于的角標(biāo)j"值較大的交點(diǎn)的橫坐標(biāo)，若某次迭代中有m2次排在前面的交點(diǎn)的橫坐標(biāo)大于排在后面的交點(diǎn)的橫坐標(biāo)，則令m = m+m2 ； (3)判斷交點(diǎn)是否處在數(shù)據(jù)點(diǎn)所在的橫坐標(biāo)范圍內(nèi)，若某次迭代中有m3個(gè)交點(diǎn)不在數(shù)據(jù)點(diǎn)所在的橫坐標(biāo)范圍內(nèi)，則令m = m+m3 ； (4)判斷相鄰直線中前一條直線的斜率是否大于后一條直線的斜率，若某次迭代中有m4各相鄰直線的前一條直線的斜率大于后一條直線的斜率，則令m = m+m4，其中設(shè)j表示前一條直線j = 1，2，. . .，1-1，則j+1表示后一條直線。
全文摘要
本發(fā)明提出一種基于PSO自適應(yīng)分段線性擬合的海浪有效波高反演模型建模方法，屬于海浪參數(shù)反演技術(shù)領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)的去野值點(diǎn)處理、數(shù)據(jù)的稀疏化處理、初始化粒子群中參數(shù)、對(duì)粒子速度進(jìn)行初始化、對(duì)粒子速度進(jìn)行更新以及對(duì)粒子位移進(jìn)行更新等步驟。本發(fā)明提出的一種自適應(yīng)分段線性粒子群的海浪有效波高反演模型建模方法，利用粒子群算法對(duì)波高進(jìn)行反演，不但可以完成傳統(tǒng)算法的功能，達(dá)到傳統(tǒng)算法的精度，還可以進(jìn)行更精確的波高反演，且本發(fā)明中分段個(gè)數(shù)大于等于兩段時(shí)，與傳統(tǒng)建模方法相比具有更高的建模精度，利用本發(fā)明建立的反演模型比傳統(tǒng)方法建立的反演模型具有更高的反演精度，且本發(fā)明方法的適用性廣，靈活性高。
文檔編號(hào)G06F19/00GK102799770SQ20121021989
公開日2012年11月28日 申請(qǐng)日期2012年6月29日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月29日
發(fā)明者劉利強(qiáng), 戴運(yùn)桃, 范志超 申請(qǐng)人:哈爾濱工程大學(xué)