The advent of towed geo-electrical array surveying on water and land has resulted in datasets of magnitude approaching that of airborne electromagnetic surveying and most suited to 1D inversion. Robustness and complete automation is essential if processing and reliable interpretation of such data is to be viable. Sharp boundaries such as river beds and the top of saline aquifers must be resolved so use of smoothness constraints must be minimised. Suitable inversion algorithms must intelligently handle low signal-to-noise ratio data if conductive basement, that attenuates signal, is not to be misrepresented. A noise-level aware inversion algorithm that operates with one elastic thickness layer per electrode configuration has been coded. The noise-level aware inversion identifies if conductive basement has attenuated signal levels so that they are below noise level, and models conductive basement where appropriate. Layers in the initial models are distributed to span the effective depths of each of the geo-electric array quadrupoles. The algorithm works optimally on data collected using geo-electric arrays with an approximately exponential distribution of quadrupole effective depths. Inversion of data from arrays with linear electrodes, used to reduce contact resistance, and capacitive-line antennae is plausible. This paper demonstrates the effectiveness of the algorithm using theoretical examples and an example from a salt interception scheme on the Murray River, Australia.
In this study, seismic anisotropic tomography algorithm was developed for imaging the seismic velocity anisotropy of the subsurface. This algorithm includes several inversion schemes in order to make the inversion process stable and robust. First of all, the set of the inversion parameters is limited to one slowness, two ratios of slowness and one direction of the anisotropy symmetric axis. The ranges of the inversion parameters are localized by the pseudobeta transform to obtain the reasonable inversion results and the inversion constraints are controlled efficiently by ACB(Active Constraint Balancing) method. Especially, the inversion using the Fresnel volume is applied to the anisotropic tomography and it can make the anisotropic tomography more stable than ray tomography as it widens the propagation angle coverage. The algorithm of anisotropic tomography is verified through the numerical experiments. And, it is applied to the real field data measured at limestone region and the results are discussed with the drill log and geological survey data. The anisotropic tomography algorithm will be able to provide the useful tool to evaluate and understand the geological structure of the subsurface more reasonably with the anisotropic characteristics.
This paper presents an adaptive control method based on parameter linearization for incompletely restrained wire-suspended mechanisms. The main purpose of this control method is utilizing it in a walking assist service robot for elderly people. This method is computationally simple and requires neither end-effector acceleration feedback nor inversion of estimated inertia matrix. In the proposed adaptive control law, mass, moment of inertia and external force and torque on the end-effector are considered as components of parameter adaptation vector. Nonlinear simulation for walking an elderly shows the effectiveness of the parameter adaptation law.
The most popular minimization method is based on the least-squares criterion, which uses the $L_2$ norm to quantify the misfit between observed and synthetic data. The solution of the least-squares problem is the maximum likelihood point of a probability density containing data with Gaussian uncertainties. The distribution of errors in the geophysical data is, however, seldom Gaussian. Using the $L_2$ norm, large and sparsely distributed errors adversely affect the solution, and the estimated model parameters may even be completely unphysical. On the other hand, the least-absolute-deviation optimization, which is based on the $L_1$ norm, has much more robust statistical properties in the presence of noise. The solution of the $L_1$ problem is the maximum likelihood point of a probability density containing data with longer-tailed errors than the Gaussian distribution. Thus, the $L_1$ norm gives more reliable estimates when a small number of large errors contaminate the data. The effect of outliers is further reduced by M-fitting method with Cauchy error criterion, which can be performed by iteratively reweighted least-squares method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.4A
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pp.399-406
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2011
Adaptive beamformers, which utilize a priori information on the arrival angle of the desired signal. suppress interferences while maximizing their gains in the desired signal direction. However, if there exist errors in the direction information, they can suffer from severe performance degradation since the desired signal is treated as an interference. A robust adaptive beamforming method is presented which exploits the signal-blocking structure of the Duvall beamformer. The proposed method finds an interference signal space directly from correlations of received signals and then obtains a weight vector such that it is orthogonal to the space. Applying the weight vector to two sub arrays which consist of one less sensors than the original uniform lineal array (ULA), the beamformer efficiently estimates the arrival angle of the desired signal. Its computational complexity is lower than existing methods, which require matrix inversion or eigendecomposition.
Least squares (${\ell}^2-norm$) solutions of seismic inversion tend to be very sensitive to data points with large errors. The ${\ell}^p-norm$ minimization for $1{\le}p<2$ gives more robust solutions, but usually with higher computational cost. Iteratively reweighted least squares (IRLS) gives efficient approximate solutions of these ${\ell}^p-norm$ problems. I propose a simple way to implement the IRLS method for a hybrid ${\ell}^1/{\ell}^2$ minimization problem that behaves as ${\ell}^2$ fit for small residual and ${\ell}^1$ fit for large residuals. Synthetic and a field-data examples demonstrates the improvement of the hybrid method over least squares when there are outliers in the data.
International Union of Geodesy and Geophysics Korean Journal of Geophysical Research
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v.25
no.1
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pp.23-34
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1997
Seismic tomography using the graph theoretical method of ray tracing is performed in two synthetic data sets with laterally varying velocity structures. The straight-ray tomography shows so poor results in imaging the laterally varying velocity structure that the ray-traced tomographic techniques should be used. Conventional ray tracing methods have serious drawbacks, i.e. problems of convergence and local minima, when they are applied to seismic tomography. The graph theretical method finds good approximated raypaths in rapidly varying media even in shadow zones, where shooting methods meet with convergence problems. The graph theoretical method ensures the globally minimal traveltime raypath while bending methods often cause local minima problems. Especially, the graph theoretical method is efficient in case that many sources and receivers exist, since it can find the traveltimes and corresponding raypaths to all receivers from a specific source at one time. Moreover, the algorithm of graph theoretical method is easily applicable to the ray tracing in anisotropic media, and even to the three dimensional case. Among the row-active inversion techniques, the conjugate gradient (CG) method is used because of fast convergence and high efficiency. The iterative sequence of the ray tracing by the graph theoretical method and the inversion by the CG method is an efficient and robust algorithm for seismic tomography in laterally varying velocity structures.
This paper presents a new approaching method to determine the velocity and geometry of shallow subsurface from seismic refraction events. After picking the first breaks from seismic refraction data, we assume that field refraction seismogram can be replaced by the unit delta function having time shift of first break. Time curves are generated by shooting ray tracing. The partial derivatives seismogram for a damped least squares method is computed analytically at each step of the forward ray tracing. The technique is successfully tested on synthetic and real data. It has the advantage of real full waveform inversion, which is robust at low frequency band even if the initial guess is far from the true model.
This paper describes a technique for complete identification of a two-dimensional scattering object and multiple objects immersed in air using microwaves where the scatterers are assumed to be a homogenous dielectric medium. The employed technique consists of initially retrieving the shape and position of the scattering object using a linear sampling method and then determining the electric permittivity and conductivity of the scatterer using adjoint sensitivity analysis. Incident waves are assumed to be TM (Transverse Magnetic) plane waves. This inversion algorithm results in high computational speed and efficiency, and it can be generalized for any scatterer structure. Also, this method is robust with respect to noise. The numerical results clearly show that this hybrid approach provides accurate reconstructions of various objects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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