时空Kalman滤波在变形分析中的应用研究

时空Kalman滤波可对变形监测数据进行时空滤波去噪、数据插补和变形预测,本文利用时空Kalman滤波进行变形分析,从模型原理及试验两方面比较分析了Kriged Kalman filter(KKF)、space time Kalman filter(STKF)和spatio-temporal mixed effects(STME) 3种典型时空Kalman滤波模型的性能和适用性。结果表明:3种时空Kalman滤波模型均基于空间基函数及动力学模型组合形式描述时空数据的时空相关性,其主要差异在于空间变异的描述形式不同、空间基函数和状态转移矩阵构造过程不同及模型降维方法不同。在适用性方面,KKF模型更适合于稀疏测站的变形分析,STKF模型及STME模型更适合于海量测站的变形分析。在变形分析应用效果方面,3种时空Kalman滤波模型均具有较高精度的时空滤波去噪、数据插补和变形预测性能,其滤波结果相对于普通Kalman滤波结果的平均改善率为21.1%,其缺失数据插补结果相对于Hermite时间插值结果的平均改善率为42.4%,其空间预测结果相对于Kriging空间插值结果的平均改善率为65.3%,其对已知测站未来变形的时空预测结果相对于普通Kalman滤波时间预测结果的平均改善率为20.6%,其对非观测站点未来变形的时空预测结果相对于Kalman滤波+Kriging组合模型预测结果的平均改善率为20.5%。     

基于多项式曲线拟合的海上地震勘探拖缆定位EI北大核心CSCD

海上拖缆地震勘探作业过程中电缆在形状上通常呈现为光滑的曲线,传统的拖缆定位大多基于坐标递推的数值方式,对声学距离、罗经鸟方位角等观测值的建模在理论上不够严密。为使观测值得到更加充分的利用,本文提出一种基于多项式曲线拟合电缆形状的平差定位模型。使用我国南海某工区海上拖缆勘探作业的实际数据进行测试,结果表明,本文模型估计的检波点位置精度约4.5 m,与传统模型相比精度最大改善率为58.1%,因此,本文模型能够更好地保障高精度海上地震勘探作业的顺利进行。     

GPS／BeiDou 组合单点定位的定权与结果分析

利用Helmert方差分量估计方法为GPS/BeiDou组合单点定位不同系统观测值定权,获得了合理的权值。分析了开阔环境和遮挡环境两种情况下的动态GPS/BeiDou组合单点定位的精度。结果表明：在静态观测和动态观测中,组合单点定位与单独G PS单点定位相比精度有显著提高。     

三维动态趋势面模型在地面沉降分析中的应用

在趋势面拟合模型的基础上考虑时间项,建立三维动态趋势面模型,并通过模拟数据验证模型的适用性,最后对南沙地区GPS沉降监测网数据进行分析。结果表明,三维动态趋势面模型可以反映区域沉降的整体时空变化趋势,并具有良好的时空插值效果。     

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层析反演与神经网络方法在电离层建模及预报中的应用

将香港地区某天由电离层层析反演得到的电子密度值分成6组,利用神经网络方法对该6组数据分别进行了拟合建模及预报。实验结果表明,采用电离层层析技术并经神经网络模型预报得出的电子密度值精度明显高于由IRI2007模型提供的电子密度值,其预报的30min及60min的电子密度值精度可分别达到0.45TECU和1.34TECU。     

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时空自回归模型在大坝变形分析中的应用

变形监测分析的模型与方法主要是针对单点时序的分析,建立大坝位移自回归模型可实现大坝位移预测预报,但传统自回归模型都是针对单测点进行的,这意味着需要对所有的测点进行建模,将会造成大量模型冗余.而大坝作为一个整体结构,测点间的位移在空间上是相互关联的。单点自回归模型并未考虑着这种相关性,为了考虑测点间的这种空间相关性并建立统一的模型,本文采用时空自回归方法对五强溪大坝位移监测数据进行整体分析,建立了大坝位移的时空自回归模型。通过对大坝引张线测点的建模与预测分析,结果表明时空自回归模型在时间和空间上都可以对位移监测数据序列进行较好的拟合与预测。