基于小波分析的低信噪比天气雷达回波弱信号提取

针对低信噪比环境下的天气雷达回波弱信号提取问题,提出一种基于小波分析的弱信号提取算法。利用dbN小波函数对雷达回波进行小波域处理并重构信号,提取雷达回波信号的联合时频特征,并且使用FIR滤波方法和小波分析两种算法对数据去噪,得到两种算法在不同信噪比下的信噪比输出以及信噪比改善,证明在低信噪比环境下,小波分析算法的有效性和优越性。     

基于维纳方程相关函数迭加法的地面微地震信号检测

针对油气井射孔作业引发的微地震事件频率高、持续时间短、能量小,地面采集的微地震信号易被地面环境中随机干扰噪声掩盖,分析微地震相特征时需对微地震信号进行滤波处理,使用常规频率滤波法难以获得准确结果.采用维纳方程相关函数迭加滤波方法,压制随机干扰噪声,获取清晰微地震信号.仿真结果表明,该方法可衰减随机干扰噪声、突出微地震信号同相轴,提高对微地震信号的识别能力.     

M-P分布时降水返回信号估算雨滴谱参数方法

为了能通过简单计算得到雨滴谱参数,在假设雨滴谱分布满足M-P函数的情况下,对降水返回信号估算雨滴谱参数方法进行了研究。通过雷达气象方程、雨滴下降末速度与雨滴直径的关系,得到雷达降水返回信号与雨滴谱参数之间的关系,构成方程组。采用解方程的方法,得到降水返回信号估算雨滴谱参数的解析式。用正演方法建立检验数据库,将估算值与设定值进行误差分析,截距参数的平均相对误差的平均值为0.55%,斜率参数的平均相对误差的平均值为0.84%。研究结果表明,当雨滴谱分布服从M-P函数时,降水返回信号估算雨滴谱参数方法可行。     

使用模糊逻辑法区分层状云和对流云降水

多普勒天气雷达已广泛应用于定量降水的估测,为了提高雷达降水估计的精度,要求能够识别层状云和对流云降水.使用模糊逻辑法区分区域中的层状云和对流云降水.根据层状云和对流云降水的反射率分布特征,建立了最大反射率因子、回波顶高、垂直反射率梯度和水平反射率梯度4个识别参数,读取雷达资料并计算出这些识别参数,使用梯形隶属函数对识别参数进行模糊化,对得到的数据进行加权平均处理,选择一个合适的阈值区分层状云和对流云降水.结合实际的天气实例,对该方法的识别效果进行检验,结果表明：模糊逻辑法能够有效的区分降水区域中的层状云和对流云降水,为改善降水估测提供了方法和依据.     

一种程控宽频带多波形信号发生器的研制

针对目前专门的函数信号发生器IC功能简单、精度不高、调节方式不灵活等缺点和DDS芯片外围电路设计复杂、成本较高等问题,设计研制了一种程控宽频带多波形信号发生器。该信号发生器采用单片机STC89C52控制专用函数发生器MAX038实现,通过键盘设置输出波形类型、频率、占空比和幅度等各种参数,采用闭环控制方法对输出频率自动反馈控制以提高频率精度,并由八位LED显示器实时显示状态信息。实际运行结果表明:该系统可以产生频率范围在1Hz~20MHz、幅度在2~10V(VPP)连续可调、占空比在10%~90%变化的三角波、锯齿波、方波、正弦波和PWM波,输出频率精度小于0.01%。该仪器具有电路结构简单、性能优良、成本低廉、功能多样、使用方便等优点,在生产实践和科技研究领域中具有广泛的应用前景。     

脉宽调制型数字温度表

选择线性热敏电阻组成的脉宽电路 ,将脉宽作为控制计数的时间 ,由晶振产生某一标准频率的脉冲信号 ,通过分频以及计算译码驱动送显示。可直接显示温度数字。该设计省去 A/ D转换器 ,结构简单 ,成本低廉 ,灵敏度高 ,稳定可靠 ,使用方便。     

气象雷达地物杂波抑制器

气象雷达是中小尺度天气预报的主要大气探测工具之一。地物杂波严重干扰气象回波信号的识别、影响降雨量的定量测定和雷达数据的进一步处理,本课题从经济和现役天气雷达的现状出发选用非相参三脉冲对消器来抑制地物杂波,提取气象信号。本抑制器在脉冲重复频率200Hz,天线转速3转/分,脉冲宽度2μs,波长6.6cm的713雷达上作实验,取得地物杂波抑制比大于21分贝,气象信号损失小于5分贝的结果。 本文对气象雷达地物杂波抑制器的可取方案进行简要分析,给出二脉冲和三脉冲对消器的杂波和气象信号的衰减曲线,对本课题的非相参MTI系统进行说明,最后给出外试验埸结果、分析以及今后的工作的设想。     

中强震前重复流动重力异常的模糊识别

应用模糊识别方法对重复流动重力北京测网和张家口测线自１９８７年以来的观测结果进行异常模糊识别，分析了测网附近的中强地震前后从属函数异常的时空分布特征。结果表明，在几次中强地震前，从属函数均有较明显的异常，模糊识别方法不失为异常分析的一种有效方法     

基于双树复小波的变形监测数据去噪分析

将双树复小波引入到变形监测数据去噪中，从信号分解、去噪过程和去噪质量3个方面综合评价其可行性和有效性。理论分析和算例表明，信噪分离的质量会对阈值估计、阈值去噪和信号重构产生较大影响，信噪分离较好的信号能在一定程度上削弱阈值函数存在的缺陷；双树复小波的分解效果优于传统离散小波，能较好地表现出细节部分的频率信息，使变形信号的周期性变化特征更为明显，可以应用于变形监测数据分析。     

风场反演中距离圈上速度退模糊方法研究

在深入分析速度模糊的特点后,根据在距离圈上不模糊点到模糊点的不连续性,以及对模糊跳变处风速差和最大不模糊速度间关系的判定,从零方位开始在距离圈上逐点进行速度模糊的判定,并引入模糊标记的形式以确定退模糊处理的区间.然后通过实例分析,证明了方法的可用性和正确性.最后利用经过该方法处理的低仰角基本速度资料成功反演了雷达风场.     

一种半导体激光天气雷达的波形设计

本文利用霍尔序列设计一种半导体激光天气雷达的发射波形,解决了用m序列时无法解决的信号压缩比要求和系统运算速度限制之间的矛盾。文中给出了波形的设计和产生方法及其性能模拟结果。     

Full waveform inversion based on initial model built from envelope inversion

Full waveform inversion is a fitting process based on full seismic wave field simulation data using the full waveform information in seismic records and theoretically it is the ultimate goal of seismic inversion.Howev-er, there are many problems to be solved in practical application.Firstly, it is the strong nonlinear problem be-tween the seismic wave field and inversion parameters;secondly, the lack of low-frequency information in seis-mic records.In this study, the envelope is used as objective function inversion to provide the inversion result for the multi-scale full waveform inversion as the initial model, solving the lack of low-frequency information in seismic records.Taking the envelope of seismic records as the objective function in combination of multi-scale full waveform inversion became a new inversion strategy, which naturally achieved the compensation of shortage of low-frequency information and inversion from low frequency to high frequency, reducing the non-linearity in the inversion process.The comparison of the result of full waveform inversion of the initial model built through envelope inversion with the result of the conventional multi-scale full waveform inversion indicates the effective-ness of envelope inversion for the recovery of low-frequency information in seismic records.     

基于双线偏振多普勒雷达识别地物回波

地物回波的存在严重影响雷达数据质量,从而影响定量降水估测精度。双线偏振多普勒天气雷达在识别地物回波方面具有明显优势。分析了北京市气象局C波段双线偏振多普勒天气雷达探测到的降水回波和地物回波的特征,在刘黎平的模糊逻辑算法基础上选择容易区分降水回波和地物回波的特征量,加入偏振参数构成偏振模糊逻辑算法。利用2012年的"7.21特大暴雨"个例对识别效果进行分析,并与常规模糊逻辑算法识别效果对比。结果表明,加入偏振参数的模糊逻辑算法能有效识别地物回波,对地物回波识别效果有明显改善,并有效解决了过度识别零速度降水区的问题。     

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基于压缩感知的气象雷达回波压缩采样与重建

由于Nyquist采样定理的限制,高分辨率气象雷达面临采样率过高、数据存储量过大等问题。压缩感知理论可以实现气象雷达信号的压缩采样,解决采样率过高等问题。基于压缩感知理论,分析了气象雷达回波信号的稀疏性,建立了气象雷达回波信号的压缩采样和重建的过程,并结合气象雷达实测的回波数据进行仿真。仿真结果表明,0.3倍采样率下的重建回波与原始回波存在较大误差,0.5倍采样率时误差明显降低,0.7倍采样率时则可高概率重建出原始回波。因此,将压缩感知理论应用于高分辨率气象雷达的信号处理中,可以实现在较低采样率下高概率重建原始回波信号。     

地基雷达干涉测量技术在滑坡灾后稳定性评估中的应用

针对2014-09-01大树场镇大面积山体滑坡灾后稳定性,从IBIS-L地基雷达形变测量原理和关键技术(步进频率连续波和合成孔径雷达)入手,给出地基InSAR数据处理流程,获得了滑坡灾后高精度、高时空分辨率的形变演化特征,测量精度达到亚mm级。地基InSAR结果表明,滑坡体滑动幅度较大的区域位于滑坡体左侧中上部(120mm)和右侧中上部(75mm)。滑动主要由堆积松散土在裂隙水、雨水等作用下造成,产生较大次生灾害的可能性较小。     

A new modulation transfer function for ocean wave spectra retrieval from X-band marine radar imagery

When imaging ocean surface waves by X-band marine radar,the radar backscatter from the sea surface is modulated by the long surface gravity waves. The modulation transfer function(MTF) comprises tilt,hydrodynamic,and shadowing modulations. A conventional linear MTF was derived using HH-polarized radar observations under conditions of deep water. In this study,we propose a new quadratic polynomial MTF based on VV-polarized radar measurements taken from heterogeneous nearshore wave fields. This new MTF is obtained using a radar-observed image spectrum and in situ buoy-measured wave frequency spectrum. We validate the MTF by comparing peak and mean wave periods retrieved from X-band marine radar image sequences with those measured by the buoy. It is shown that the retrieval accuracies of peak and mean wave periods of the new MTF are better than the conventional MTF. The results also show that the bias and root mean square errors of the peak and mean wave periods of the new MTF are 0.05 and 0.88 s,and 0.32 and 0.53 s,respectively,while those of the conventional MTF are 0.61 and 0.98 s,and 1.39 and 1.48 s,respectively. Moreover,it is also shown that the retrieval results are insensitive to the coefficients in the proposed MTF.     

双频多极化SAR数据与多光谱数据融合的作物识别

本文以北京昌平为研究区域,针对农作物的分类特点,结合ASAR的VV极化、新型PALSAR的HH、HV极化以及TM的多光谱数据进行细化分类.首先,使用MIMICS模型对该地区主要农作物玉米和果林的后向散射特性进行了模拟分析,并跟SAR实际观测数据进行对比.在充分认识农作物后向散射的机制和数值大小关系的基础上,构建一种基于BP神经网络和正态模糊分布函数的模糊神经网络模型,结合双频多极化SAR数据和多光谱数据进行农作物类型的识别.研究结果表明:双频多极化SAR数据能够提供有利于作物类型识别的信息,并产生重要的可分离性,其结合多光谱数据进行作物类型识别是一种有效的途径,具有较大的优势.     

InSAR最小二乘相位解缠权重确定的一种新方法

雷达信号的低信噪比、地形起伏引起的阴影、遮掩以及其它种种原因造成的去相干现象导致相位数据的不连续,使得相位解缠结果出现偏差甚至是完全错误。在分析影响最小二乘相位解缠权重选择因素的基础上,将频域置信度作为权重选择方法进行相位解缠数据处理,结果表明,该方法很好地克服了最小二乘法对于相位坡度欠估计的缺点,且解缠结果具有较高精度和稳定性。