自适应渐消卡尔曼滤波及其在SINS初始对准中的应用

卡尔曼滤波常常被用于惯性导航系统初始对准算法,其使用前提是对系统状态进行建模,从而得到比较准确的系统噪声和观测噪声统计特性。在模型失配和观测噪声干扰的情况下,常规卡尔曼滤波会出现精度下降甚至发散,从而影响初始对准精度。针对这一问题,提出了一种新型渐消卡尔曼滤波算法,引入了多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,设计了基于新息向量统计特性的滤波状态χ2检验条件,使渐消因子的引入时机更加合理,算法的自适应性得到增强。将改进的卡尔曼滤波算法应用到惯性导航系统的初始对准问题中,仿真试验和实测数据试验结果表明,与常规渐消因子滤波算法相比,新算法可以有效提高滤波精度及鲁棒性。     

江汉平原东北缘末次冰消期沉积物粒度特征及环境意义

麻城剖面位于江汉平原东北缘山地丘陵与平原过渡带半封闭的宽浅碟形洼地,是江汉平原北缘末次冰消期代表性沉积剖面。沉积环境主要由山麓坡洪积相和沼泽相组成,形成年代为距今18.00~8.60 ka。麻城剖面粒度组成主要以粉砂为主,达60.73%,其中,粗粉砂达40.83%。剖面粒度变化可划分为7个变化阶段。结合剖面的岩性与沉积环境特征等综合分析,发现末次冰消期气候环境经历了四个气候期:第一气候期17.90~17.02 ka B.P.,为冰盛期之后气候开始回暖升温期。此时降水相对较多,地表径流强度中等偏强。第二个时期17.02~12.02 ka B.P.,为快速升温期。总体暖湿多雨,是末次冰消期最显著暖湿期,在江汉平原北缘坡麓地带的洼地广泛发育了沼泽。粒度变化进一步表明气候存在波动,早、晚期降雨强度大,时有强降水发生,地表径流稳定性差;中期（14.47~12.64 ka B.P.）降水明显减少,但雨量相对均匀,地表径流变幅小,此与长江中下游地区石笋记录的冰消期气候特征是一致的。第三气候期12.02~10.80 ka B.P.,该期是新仙女木事件之后的快速升温期,平均粒径和分选系数为剖面最大。表明当时降雨量大,气候稳定性较差,强降雨时有发生。第四气候期10.80~8.60 ka B.P.,气候总体为偏温湿环境。地表径流较第三气候期明显降低,早期降水偏多,后期温湿程度降低,地表径流变小。剖面中有两个明显的气候事件记录,一是新仙女木事件,表现为第④层与第⑤层之间的短暂沉积间断和沼泽环境的结束;二是9.8~9.2 ka B.P.干旱期,为厚约15 cm的黄土状土的沉积。研究表明,长江和汉江洪泛影响不到的江汉平原边缘洼地沉积可能是记录本地区气候特征的良好载体。     

新疆色尔特能地区超镁铁岩岩石地球化学特征及构造环境分析

通过对出露在康古尔韧性剪切带西段的色尔特能超镁铁岩的野外地质调查和岩石学、岩石地球化学方面的分析研究工作,结果显示：色尔特能超镁铁岩发生了强烈蛇纹石化,基本蚀变成蛇纹岩;岩石主量元素具高Mg （w（MgO）=36.15%~37.96%）、高Cr （w（Cr₂O₃）=0.32%~0.36%）、高Ni （w（NiO）=0.17%~0.21%）、低Si （w（SiO₂）=40.50%~41.92%）、贫Al （w（Al₂O₃）=1.19%~1.77%）、低Fe （w（TFeO）=6.98%~7.87%）特征,Mg^#值为94.71~97.73,m/f值为8.03~9.42,属于典型镁质超镁铁岩,推测原岩为斜方辉石橄榄岩;稀土元素总量w（ΣREE）=1.44×10^-6~2.92×10^-6,配分模式为轻稀土微弱富集近平坦型,w（La）_N/w（Yb）_N=3.09~5.49,具一定程度的负Eu异常（δEu=0.48~1.09）和负Ce异常（δCe=0.53~0.60）;微量元素富集Ba、U、Ta,亏损Nb、Ti。色尔特能超镁铁岩属变质橄榄岩,是SSZ型蛇绿岩的底部组成单元,由原始地幔经2%~10%部分熔融形成的亏损地幔岩,其形成于俯冲带环境中的洋内弧后盆地。     

阻能槽在山区煤矿地面变形应急处置中的应用

为了更好地解决贵州山区煤矿开采引发地面变形的应急处置问题,通过对某煤矿开采引发地面变形的特征分析,指出了其与普通山体滑坡在运动方式等方面的差异,说明了准确"会诊病因"的重要性,并首次提出了"阻能槽"的概念,且通过稳定性检算论证了"阻能槽"在地面变形应急处置中的有效性,对类似的应急治理工程具有借鉴意义。     

基于北斗的自动气象站报文传输方案设计

针对北斗卫星下行通信受4G和WIFI信号带内干扰导致传输成功率低的情况,设计了基于增加传输次数来降低误码率的自动气象站报文北斗传输方案。首次提出并建成用于传输自动气象站报文的双北斗指挥机用户群,根据北斗用户机的传输能力设计专用的气象报文编码格式,利用冗余频度开展报文重发,实现单个时次报文的4次重复接收,稳定地保证了较高的传输成功率。方案同时实现了观测报文1min内到达预报员桌面,在稳定性和时效性上均取得了突破。     

基于芝加哥法的桂林市短历时暴雨特征分析

利用桂林气象站1957-2014年逐分钟降雨资料,运用线性倾向估计、M-K突变检验方法分析了桂林市短历时暴雨变化特征,采用芝加哥法推算了重现期2a,历时30-180min的暴雨雨型。结果表明:(1)桂林市各短历时最大降雨量均呈增加趋势,30-90min最大降雨量增加趋势较为显著,120-180min最大降雨量增加趋势不明显;(2)各历时前10个降雨极值在1986-2014年间出现的个数大于1957-1985年间,降雨极端值均出现在1978年以后,各历时年最大降雨量变化均未有明显的突变;(3)桂林市短历时暴雨雨型为单峰型,30-90min雨峰位置降雨量随着历时的增加而增加,90-150min雨峰位置降雨量随着历时的增加先减少后增加,雨峰位置基本处于整场降雨过程的1/3分位;(4)30min和60min降雨过程的累积降雨量一开始出现激增变化,随后增速趋于平缓,历时90-180min降雨过程的累积降雨量经过平缓增加-激烈增加-平缓增加的过程。     

基于循环神经网络的单站能见度短临预报试验

由于能见度具有局地性和复杂的非线性变化特征,一直是精细化预报的难点。人工神经网络对复杂变化过程的模拟能力较高,为解决这一难题提供了可能性。本文采用循环神经网络,利用福州气象观测站地面观测数据,建立了福州单站能见度短临预报模型,并就预报能力进行了评估。随机检验结果表明,在1 h、3 h、6 h时效上,循环神经网络的预报与观测的变化趋势一致性较好;均方根误差比基于实况的预报分别减小15.75%、31.66%、41.26%,说明具备较好的预报能力;平均绝对值误差比传统BP神经网络分别减小12.90%、24.45%、 38.99%,表明循环神经网络对能见度预报具有优势,为能见度的精细化短临预报提供了新途径。