小波分析和经验模态分解对BDS多路径误差削弱对比研究

在利用北斗卫星导航系统（BDS）进行高精度变形监测时,BDS信号产生的多路径效应是影响变形监测数据精度和可靠性的一个不可忽视的误差源. BDS有三种不同的轨道卫星,所形成的多路径误差较为复杂. 基于坐标域的多路径误差使用小波分析(Wavelet)和经验模态分解(EMD)进行原始序列降噪,对降噪后序列使用改进恒星日滤波(ASF)进行多路径误差剔除,两种方法分别对基线精度的E方向改善了38.6％和40.8％,N方向改善了59.1％和61.0％,U方向改善了57.8％和57.9％,EMD对坐标序列的平滑和基线精度改善较优.      

基于EMD-LSTM耦合预测模型的BDS多路径误差削弱方法研究

北斗卫星导航系统(BDS)在短基线测量中存在的多路径误差是影响定位精度的主要误差项.针对多路径误差的非线性以及坐标序列的非平稳特性,拟采用经验模态分解(EMD)与长短期记忆网络(LSTM)结合的方法,构建EMD-LSTM耦合预测模型,对多路径误差进行预测,削弱多路径误差的影响.实验结果表明,EMD-LSTM耦合预测模型能够有效地削弱了多路径误差影响,E、N、U方向精度分别提高了22%、36%、40%.     

近巷煤体高温区域红外成像探测与分析

煤炭自燃高温点的检测与判定是矿井火灾防治的基础工作,也是矿井防灭火方案制定的前提。利用红外热像仪测试煤巷壁面煤体温度场分布,排查全断面高温点,找出近巷煤体高温点;依据巷道壁面与巷道风流的温度差,确定煤巷高温区域。探测显示,煤巷高温区域主要集中在断层带附近,由此可知巷道煤体破碎、漏风是导致煤炭自热的主要原因。在此基础上制定了向高温区域打钻压注MEA (一种商业高分子材料)封堵剂的治理措施,使得高温区域钻孔内CO浓度从100~160 ppm (0.004 5~0.007 1 mol/m3)降至10 ppm (0.000 45 mol/m3),有效地降低了煤巷温度,为矿井防灭火提供了依据。