基于高斯牛顿法的DEM匹配算法

发布时间：2018-09-16 21:35

【摘要】：为提升DEM(digital elevation model)匹配效率,建立了一种基于高斯牛顿法的快速DEM匹配算法.该算法采用高斯牛顿法替代最小二乘法来进行DEM匹配模型的目标方程求解,加速了目标方程求解的迭代过程.新算法匹配过程中,匹配参数沿梯度最大方向逼近目标值,迭代次数大幅度减少,具有更稳定的迭代收敛性,显著提高了算法的执行效率.通过多组模拟试验对新算法进行了测试,并与具有代表性的最近点迭代算法进行了比较.结果表明:新算法对匹配参数的收敛速率平均提高了42.1%,完成匹配所需的总时间平均减少了74.9%.
[Abstract]:In order to improve the efficiency of DEM (digital elevation model) matching, a fast DEM matching algorithm based on Gao Si Newton method is established. Gao Si Newton method is used to solve the objective equation of DEM matching model instead of the least square method, which accelerates the iterative process of solving the objective equation. In the matching process of the new algorithm, the matching parameters approach the target value along the maximum direction of the gradient, the number of iterations is greatly reduced, the convergence of iteration is more stable, and the execution efficiency of the algorithm is improved significantly. The new algorithm is tested by multi-group simulation experiments and compared with the representative nearest point iterative algorithm. The results show that the convergence rate of the new algorithm for matching parameters is increased by 42.1 on average, and the total time required to complete the matching is reduced by 74.9 on average.
【作者单位】： 西南交通大学地球科学与环境工程学院;西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室;四川省水利水电勘测设计研究院;中铁第五勘测设计院集团有限公司;
【基金】：长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT13092)
【分类号】：TP301.6

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2244875