基于CYGNSS数据的星载GNSS-R水体分布探测方法研究

利用CYGNSS（cyclone global navigation satellite system）采集的GNSS卫星反射信号,提出一种基于星载GNSS-R的水体分布探测方法。首先对CYGNSS低轨卫星星座采集的GNSS反射信号进行处理,获取地表反射率数据;再按0.01°×0.01°的空间分辨率将研究区划分为格网,剔除异常值和无效值后,利用区域均值算法重新计算各格网的反射率,并利用格网样本方差和标准差作为衡量指标,采用随机游走图像分割算法进行水体分布探测;最后利用本文提出的方法分析刚果盆地的水体分布情况,并利用MODIS数据对结果进行评估。结果表明,星载GNSS-R具有较强的水体分布探测能力,进一步拓展了GNSS-R的应用场景。     

RTK在地籍控制测量中的应用

RTK定位技术就是基于载波相位观测值的实时动态定位技术，它能够实时获得测站点在指定坐标中的三维定位结果。它主要包括三个部分：基准站、流动站和数据链(一般采用民用电台)。基准站接收机设在具有已知坐标的参考点上，连续接收所有可视GPS卫星信号，并将测站点坐标、载波相位观测值、伪距观测值、卫星跟踪状态及接收机工作状态等通过数据链(电台)发出去，流动站接收机在跟踪GPS卫星信号的同时接收来自基准站的数据，通过差分处理解求载波相位整周模糊度，     

基于GNSS-IR双系统组合的土壤湿度多星线性回归反演模型

提出一种GPS/BDS双系统组合的土壤湿度多星线性回归反演模型,并以GNSS接收机实测数据为例,对比分析不同GPS和BDS卫星组合反演土壤湿度的效果。实验表明：1)GPS和BDS双系统组合相对于单系统在短观测时间内可以提高有效卫星数,通过多元线性回归原理可实现双系统多卫星的有效融合,提高土壤湿度反演的精度;2)当GPS和BDS组合卫星数达到6颗以上时,反演效果趋于稳定,反演结果与土壤湿度的相关系数均优于0.90,RMSE相对于单星至少提高25.8%。     

星载GNSS-R地表土壤湿度反演方法的对比与评价

应用气旋全球导航卫星系统(cyclone global navigation satellite system, CYGNSS)的星载反射测量遥感数据和土壤湿度主被动项目(soil moisture active passive, SMAP)发布的土壤湿度产品,对2种星载全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system reflectometry, GNSS-R)地表土壤湿度反演建模方法进行对比与评价。结果表明,在单个格网上直接对标定的有效反射率和SMAP参考土壤湿度回归建立线性模型,反演得到的地表土壤湿度精度远高于格网统一建模的反演精度。使用1 a的CYGNSS陆地观测数据建立的反演模型已经具有极高的时域稳定性。5个月的测试数据表明,单格网模型反演的地表土壤湿度RMSE可达0.056 cm³/cm³,相关系数达0.9。     

基于PCA及提升小波组合算法提取建筑物结构振动信号

针对监测结果受测量噪声和多路径等GPS误差影响的问题,提出基于PCA及提升小波的组合算法来提取建筑物结构振动信号。利用PCA空间滤波分离区域站点相关的共模误差,然后利用提升小波变换对振动信号进行降噪,用于提取结构振动信号。以香港某高楼在台风荷载作用下的观测数据为例进行实验,结果表明,此算法有效提高了变形监测的精度。     

多卫星组合的GPS-MR土壤湿度反演

单天中卫星低高度角状态持续时间较短，导致基于单颗GPS卫星多路径信噪比SNR的土壤湿度反演时间分辨率较低。为保证土壤湿度反演结果的可靠性和准确性，同时改善土壤湿度反演的时间分辨率，顾及信噪比有效高度角区间，提出一种基于多GPS卫星组合的GPS-MR高时间分辨率土壤湿度反演方法。实验结果表明，多卫星延迟相位组合能较好地表征土壤湿度变化趋势，二者相关系数优于0.92；土壤湿度反演时间分辨率由1 d提升为2 h。     

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。     

深部场源变化微重力观测系统设计与模型研究

基于陆地μGal级精度的重力重复测量可以获取高精度区域重力场时变信号，实现对地壳内部介质物性变化的监测能力。提出一种基于现有地震重力监测网络，通过优化场地观测条件，联合应用高精度绝对重力、相对重力，联合水准、GNSS系统和水文等观测手段，设计一种新型的场地重力阵列式观测系统，有助于分离不同深部场源引起的微重力变化信号。该观测系统除可以提高地壳深部场源信号的信噪比外，还可以通过调整阵列间距来监控敏感区场源变化，有助于探测地壳深部地震孕育和发生阶段的场源介质物理变化过程。     

基于载噪比加权的BDS周跳探测方法研究

针对现有的周跳探测方法中载噪比(carrier-to-noise ratio, CNR)数据未被有效利用这一问题,在分析BDS卫星种类对MW(Melborne-Wubbena)组合观测值影响的基础上,基于传统TurboEdit算法,根据BDS不同种类卫星提出一种基于载噪比加权的MW组合周跳探测模型。测试结果表明,相比于传统TurboEdit算法,该方法可以有效减少BDS-2的IGSO卫星和MEO卫星因系统偏差引起的周跳漏检和误检,具有一定的优越性。     

基于点云曲线辨识的卫星激光数据预处理算法

针对卫星激光数据处理算法这一难题,分析了COMPASS系统GEO卫星激光观测数据的质量,讨论了反求工程和计算机视觉中的曲线识别与激光观测数据预处理的异同,提出了基于点云曲线辨识的卫星激光数据预处理算法。该算法将卫星激光观测数据预处理视为有序带噪声的空间曲线重建问题,利用COMPASS系统多圈GEO卫星实测数据进行验证。结果表明：该方法与常用算法一致率在85％以上,能够实现激光观测数据的自动处理与满足导航系统的需要。     

基于EWT-分量阈值与SVD的微震信号降噪方法

针对微震信号采集过程中存在大量不同频率的干扰信号,导致信号初至拾取难度大的问题,提出一种经验小波变换（EWT）结合分量阈值重构规则及奇异值分解（SVD）技术对微震信号进行降噪的方法。该方法利用EWT自适应分解和抗模态混叠的特点分解微震信号,得到各分量信号。对于高信噪比信号,选取相关系数大于0.3且方差贡献率大于15%的固有模态分量进行重构,具有较好的降噪效果;对于低信噪比信号,在高信噪比降噪方法的基础上利用SVD去除高频分量中的噪声,并与EWT分解出的低频有效分量进行重构。实验表明,对不同信噪比的构造信号与实际微震信号进行降噪,信噪比均得到明显改善;以修改的能量比法和分形维数法拾取实际微震降噪信号初至到时作为验证,拾取相对误差均小于1%,证明了本文降噪方法的有效性。     

北斗三号B1C/B2a新信号精密定轨性能分析北大核心CSCD

为分析评估BDS-3新信号(B1C和B2a)的定轨服务水平,收集2021-05-01~06-30全球均匀分布的69个MGEX测站观测数据对B1C和B2a信号精密定轨性能进行评估。48 h重叠弧段结果表明,使用B1C/B2a组合观测值时,BDS-3 MEO卫星轨道3D RMS值优于6 cm,径向优于2 cm,激光测距检核残差优于4 cm。此外,单BDS-3 MEO及BDS-3 MEO+Galileo两种情况下新老信号精密定轨结果表明,前者新老信号定轨精度相差不超过1 mm,定轨性能基本相当;后者B1C/B2a新信号相比于B1I/B3I老信号呈现出更优的定轨性能,其3D RMS提升0.38 cm。     

基于SSA的GPS坐标序列去噪及季节信号提取

基于SSA技术对GPS时序的去噪及季节信号分离进行研究。通过对模拟数据及GPS实测数据的分析,并与经验模式分解EMD（empirical mode decomposition）和小波分析方法进行对比,结果表明,SSA、EMD和小波分析均是有效的去噪方法,但SSA去噪性能更优越,且能更有效和稳定地从GPS时序中提取周期项信号。     

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。     

基于改进的经验模态分解和SSA联合算法的GPS坐标时间序列重构

基于ICEEMDAN算法无需先验信息即可准确分离和提取低频信号与趋势信息的特性,以及SSA具有较好的信号重构优势,提出基于ICEEMDAN和SSA的联合重构方法。该方法将弱周期信号利用ICEEMDAN方法进行提取与重构,可弥补SSA方法中当弱周期信号对应的Hankel矩阵的奇异值和噪声Hankel矩阵的奇异值接近时容易被噪声掩盖而难以提取的不足。通过模拟实验和真实站点数据验证该算法分解和重构精度,并与奇异谱分析法、小波分解法、滑动最小二乘法进行比较。实验结果表明,ICEEMDAN-SSA联合算法相对于已有方法具有更好的重构精度。     

基于完备经验模态分解自相关消噪技术的GNSS高精度动态变形监测研究

为了更好地消除混杂在变形序列中的噪声,利用完备经验模态分解（CEEMD）将形变信号自适应分解为不同尺度的振动模态。针对分解分量中信号和噪声区分标准不唯一的问题,构造一种CEEMD与自相关分析相结合的去噪算法,实现有效信号和随机信号的分离。将该算法应用在仿真实验和GNSS变形监测实测数据处理中,并与传统的小波去噪方法进行比较。结果表明,该算法避免了小波基选择带来的影响。     

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基于小波包变换的爆破震动信号能量分析方法

爆破震动效应测试和分析对于评估工程爆破安全和爆破效果非常重要,但对于采集到的爆破震动信号,在数据的处理和分析上还存在着诸多不足.在阐释小波变换基本原理的基础上,给出了爆破震动信号能量分析方法的理论解析,并结合应用实例,对爆破震动信号进行小波包能量分解.研究结果表明,基于小波包变换的能量分析方法可以较好地揭示信号在不同频带范围内的局部分布特征,从而为可靠地进行建(构)筑物爆破震动效应安全评估奠定理论基础.