车辆噪声与控制

随着汽车工业的迅速发展,人们对于汽车的舒适性和振动噪声控制的要求越来越严格。据国外有关资料表明,城市噪声的70％来源于交通噪声,而交通噪声主要是汽车噪声。它严重地污染着城市环境,影响着人们的生活、工作和健康。所以噪声的控制,不仅关系到乘坐舒适性,而且还关系到环境保护。     

基于交通轨迹数据的三维动态噪声地图

噪声信息具有空间传播和随距离衰减变化的特征,采用三维动态可视化形式表达噪声地图可以体现该特征。本文针对噪声的空间分布与强度变化提出一种噪声地图表达的方法,基于Bertin符号参量分析,以具有高度可变的方柱并配以深浅变化的颜色作为噪声符号,动态传递噪声信息。为进行多尺度地图展示,在不同地图等级下设有相应细节层次的符号尺寸和定位排列方式。噪声地图以Web端Mapbox为展示平台,基于交通噪声模型和GPS轨迹数据,对上海黄浦区某区域一时间段内的噪声情况进行模拟表达,实现噪声数据的立体动态化显示。三维动态的表达扩展了噪声数据的表现维度,多维度、多参量的立体动态符号不仅可准确刻画噪声的分布,而且从视觉观感上提高了受众的兴趣度和专注度,这为研究噪声的热点分布、传递趋势等空间规律提供了可视化参考。     

GPS基准站坐标分量时间序列的噪声特性分析

用功率谱密度和谱指数估计的方法对中国大陆不同地理位置上的3个GPS基准站的站坐标分量的噪声时间序列特性进行了分析。结果表明,所有9个位置分量的噪声时间序列都具闪烁噪声加白噪声的特点,这与世界上其它地方的许多GPS连续站的分析结果一致,可能说明这种噪声特征是GPS观测技术固有的。因此,在分析GPS观测得到的时间序列时,应当顾及这种噪声特性,适当地加权以得到比较切合实际的结果。详细介绍了分析的步骤和方法,对进一步的研究提出了建议。     

220kV变电站噪声源监测及评价方法探讨

针对目前变电站主要噪声源噪声特性及评价方法研究不充分的问题,对成都2个220k V的变电站的主要噪声源及厂界噪声进行十个频段的噪声监测,结果表明该噪声源属于稳态声源,呈中低频特性。主要噪声源中,变压器的风冷式散热方式对其本体噪声的中高频段有贡献。电抗器的高频噪声小,高压进出线的噪声与其负载电压相关。从变电站厂界监测结果来看,低频噪声污染较严重,采用目前中国以A计权网络为基础的评价方法并不合适。建议采用声级计计权法或低频A计权网络对厂界噪声进行评价,评价结果比A计权网络算法高约3~6d B和2~10d B,更符合人体主观感受。     

基于噪声谱比法的内蒙古西部地区台站场地响应研究

利用内蒙古西部12个台站的地脉动噪声数据，采用噪声谱比法研究台站的场地响应情况。分析表明，台站场地响应按曲线形态可分为3类，且可能受地形地貌、局部构造和台基状况等条件影响。对比分析噪声谱比法与Moya方法的场地响应结果发现，场地响应曲线形态基本一致，只有极少数台站存在明显差异。结果表明，内蒙古西部区域大部分台站的台基状况总体较好，场地响应曲线较为平坦，无明显频率放大点。     

非高斯有色噪声影响下的高斯混合滤波算法

针对GNSS/SINS紧组合定姿定位系统在非高斯有色噪声环境下直接使用高斯混合扩展卡尔曼滤波（Gaussian mixture extend Kalman filter, GMEKF）出现的随机模型失配现象,提出一种顾及非高斯有色噪声影响的GMEKF优化算法。该算法在高斯混合模型对非高斯噪声近似的基础上,通过状态扩增和量测组差对非高斯噪声序列中的有色噪声成分进行白化处理,从精化随机模型的角度改善了GMEKF算法的性能。实验结果表明,在非高斯有色噪声环境下,相比于GMEKF,该算法对随机模型建模更准确,将其用于受非高斯有色噪声影响的定姿定位场合中可进一步提高导航解算精度。     

分形随和漫步噪声及相关函数

讨论了在地学、工程测量研究领域常见的随机漫步噪声，从理论上将经典布朗运动随机过程(随机漫步噪声)推广到分形布朗运动随机过程，并导出分形布朗运动随机过程的相关函数。     

GNSS变形监测网短基线时间序列噪声特性分析

利用时间跨度为5 a的GNSS短基线时间序列对噪声特性进行分析，发现长周期噪声分量（随机游走噪声）。选取最优噪声模型，评估不同噪声模型对测站周期振幅和线性速度估值的影响。结果表明，短基线时间序列中有色噪声应顾及闪烁噪声和随机游走噪声，对于表现出随机游走噪声的分量，可能与测站的真实运动有关；假设只有白噪声时求得的速度估值与最优噪声模型下求得的速度估值存在0.4~0.6 mm/a的偏差，对周期振幅的影响可以忽略。     

一种顾及有色噪声的四星座GNSS动态导航滤波算法

经典Kalman滤波要求噪声是高斯白噪声，而动态GNSS定位的观测误差和状态预测误差往往是有色噪声。本文提出一种简便的有色噪声函数模型拟合滤波算法，采用前面历元的观测残差和状态残差建立有色噪声模型，削弱有色噪声对动态导航解算的影响。采用四星座GNSS接收机观测数据进行动态导航实验，结果表明，顾及有色噪声的动态导航滤波算法比未顾及有色噪声的经典Kalman滤波算法定位精度更高，三维位置精度提升9%以上。     

基于模型和空间相关性的GPS时间序列插值方法

针对GPS时间序列的空缺，根据数据固有特性和空间特性，提出基于模型和噪声空间相关性的GPS时间序列插值方法，并以陕西省GPS连续站为例验证该方法对长空缺插值的优势。通过实验分析不同情况的空缺和插值对GPS时间序列速度、周期项以及噪声特性的影响。结果表明，空缺对速度影响较小，较少的观测也可以较好地反映地壳线性运动；空缺对周期项影响较大，利用GPS分析周期性运动时必须考虑空缺的影响；噪声频谱分析显示离散空缺比长空缺影响大，噪声特性分析时应注意。     

九寨沟MS7.0地震应急流动台站噪声水平分析

选取九寨沟MS7.0地震应急流动台网6个台站2017-08-14～12-31记录的三分向连续波形资料,通过计算噪声功率谱密度及相应的概率密度函数分布,统计不同频率噪声水平PSD值的分布,对比地球新噪声模型,分析应急流动台网台站噪声水平的变化特征。结果表明,流动台站高频段噪声没有明显的地理空间分布特征,影响台站水平和垂直分向噪声水平的噪声源不同或者同一噪声源在水平和垂直分向的强度不同;受人为噪声和自然噪声的影响,平均噪声水平明显高于NHNM和NLNM的平均值,部分台站接近或高于NHNM。人为噪声和自然噪声都是宽频的,人为噪声与人类生产、生活作息相关,具有明显的昼夜变化,且在固定时段内可以产生某单一频率的固定噪声;自然噪声中小溪流水可以产生持续的高频噪声,不同频段的噪声水平也不同,没有明显的昼夜变化。     

分形随机漫步噪声及相关函数

讨论了在地学、工程测量研究领域常见的随机漫步噪声,从理论上将经典布朗运动随机过程(随机漫步噪声)推广到分形布朗运动随机过程,并导出分形布朗运动随机过程的相关函数。     

中国沿海海洋站GNSS坐标时间序列噪声模型的建立与分析

选取中国沿海海洋站中与验潮室并址的22个GNSS基准站近9 a的观测资料,利用最大似然估计法分析各站时间序列的噪声特性,建立最优噪声模型;然后顾及有色噪声,利用最优噪声模型估计测站速度,并与纯白噪声模型和GLOBK获取的速度及误差进行对比分析。结果表明：1）沿海海洋站的GNSS时间序列均含有有色噪声,各分量的噪声特性不完全一致,E方向和U分量均以白噪声+闪烁噪声为主,N分量以白噪声+闪烁噪声和白噪声+一阶马尔科夫噪声+随机漫步噪声为主。2）全国沿海3个海区N、E分量的白噪声和闪烁噪声基本呈现越往南噪声越大的规律,南海海区U分量的白噪声和闪烁噪声最大。3）顾及有色噪声的速度中误差是仅考虑白噪声和GLOBK估计的速度中误差估计值的5～10倍,这种差异比内陆观测站的要大。4）在对海洋站GNSS时间序列进行速度分析时,为获取正确的速度值,应该先准确判断噪声的类型,再顾及有色噪声的影响估计测站速度。     

GNSS多频观测值线性组合研究

以Galileo四频为例,组合其不同频率间的相位观测值,给出以周为单位和以m为单位的相位组合观测模型的通用形式,系统分析组合后的电离层误差、波长以及观测噪声|在保持整周模糊度整数特性的前提下,研究电离层误差小、波长长、观测噪声小的组合|最后,按照合适的原则,编程计算出不同导航系统不同形式的组合观测系数,并给出几组典型组合。     

安徽省CORS坐标时间序列噪声和速度场分析

利用GAMIT/GLOBK软件解算安徽省卫星定位综合服务系统（AHCORS）2013-01～2018-06数据,得到参考站坐标时间序列,并对其进行噪声分析。结果表明,安徽省境内参考站的最佳噪声模型为白噪声+闪烁噪声（WN+FN）模型。在顾及有色噪声影响时,AHCORS在ITRF2008框架下的平均运动速度为31.72 mm/a,方向为E22.76°S;以欧亚板块为参考的平均运动速度为6.28 mm/a,方向为E2.65°N。垂直方向上整体平均运动速率为-0.71 mm/a,以淮河为界呈现出南方隆升、北方沉降的趋势。其中,大别山地区的隆起速率大于江淮丘陵区和黄山地区,江淮丘陵区抬升速率相对平缓,淮河以南一带平均抬升速率为2.94 mm/a。淮北地区沉降明显,平均沉降速率为10.92 mm/a,最大沉降速率为32.82 mm/a,发生在宿州砀山（SZDS）站,可能是近年来开采矿产资源所致。     

空气中声波在井下地震计记录强度的特征分析

基于理论地震图，分别探讨台站埋深、S波速度以及衰减结构对井下地震计噪声强度的影响，发现当台站深度小于参考深度即S波速度与声波速度相等的深度时，声波转换波/P波振幅比随深度变化较小；而当台站深度大于参考深度时，声波转换波/P波振幅比随深度指数下降。利用2015年天津爆炸事件在井下地震计记录的波形，分析井下地震计噪声强度的变化特征，其结果与基于理论地震图的结果一致。     

超导重力观测噪声水平的极大似然估计

利用极大似然估计和3种互不相关的噪声（白噪声,闪烁噪声,游走噪声）模型及其组合,对SG-053超导重力仪产出的重力固体潮整时值残差时间序列进行分析,得出残差时间序列中明显存在彩色噪声(闪烁噪声、游走噪声)：白噪声1.40×10 ^-8 ms ^-2,闪烁噪声1.85× 10 ^-8 ms ^-2,游走噪声为2.40×10 ^-8 ms ^-2。该方法估计的白噪声水平与潮汐分析方法得出的结果一致。     

城市CORS坐标时间序列噪声模型建立与分析

以GAMIT/GLOBK处理得到高精度常州CZCORS坐标时间序列,用奇异谱分析方法对其进行空间滤波,使用最大似然估计方法对剔除共性误差的坐标时间序列进行噪声特征分析,得出最优白噪声模型为“WH”,N、U分量最优有色噪声模型为“WH+FN”,E分量最优有色噪声模型为“WH+FN+RWN”。根据最优有色噪声模型估计出的CZCORS站速度场表现为东南方向整体运动的趋势,其整体位移变化值及运动方向与周围IGS站基本一致。     

核自适应滤波算法在地磁秒数据干扰抑制中的研究

为解决地磁台站受干扰的问题，对不同干扰源进行相应特征与频谱分析发现，多噪声源干扰并无优势频段，并且相互叠加，呈现高度非线性。针对地磁观测信号易受轨道交通噪声、仪器自身噪声、高压直流噪声和行车脉冲噪声等干扰，提出一种能根据外部环境激励而自主调节滤波参数的非线性核自适应滤波算法。通过对实际受干扰地磁信号进行处理，验证核自适应滤波具有抑制台站常见地磁噪声的特性，可为地磁干扰抑制技术提供新方法。     

基于奇异谱分析的GNSS坐标时间序列粗差探测与噪声估计

考虑到传统谐波模型难以精确描述GNSS坐标时间序列的非线性变化,导致信号和噪声不能很好地分离,进一步影响粗差探测和噪声估计,本文提出一种基于奇异谱分析的粗差探测与噪声估计算法。首先采用奇异谱分析方法分离出GNSS坐标时间序列中的信号与噪声,然后基于IQR准则探测噪声中的粗差,最后采用最小二乘方差分量估计（LS_VCE）方法定量估计各噪声分量。算例表明,相比于传统基于谐波模型的算法,该算法的粗差探测准确率更高,且估计的噪声分量与真值更接近。