一种基于牛顿插值迭代的SAR影像滤波评价方法

针对SAR影像难以精确计算信噪比的问题,该文以滤波评价指标信噪比为依托,提出了一种基于牛顿插值迭代修正SAR影像近似信噪比的滤波质量评价方法:根据已知值通过牛顿插值得到更多的数据,再利用牛顿迭代法拟合非线性函数修正近似信噪比。以模拟影像和真实影像为数据源,选择目视效果较好的滤波结果作为真实影像的近似无噪声影像,人工对模拟影像和无噪影像进行降质,并使用5种滤波器对影像进行处理,分别利用基于牛顿插值迭代得到的修正近似信噪比、传统的峰值信噪比、等效视数和边缘保持指数评价滤波效果。结果表明:基于牛顿插值迭代修正的近似信噪比可作为衡量SAR影像滤波质量的评价指标,且无需参考原始无噪影像,对真实SAR影像的滤波质量评价有一定的可行性。     

利用超快速精密星历约束的北斗卫星实时精密定轨

以广播星历为起算轨道的北斗卫星实时滤波精密定轨往往需要较长收敛时间，针对此，提出利用超快速精密星历约束的实时精密定轨方法。通过MGEX跟踪网全球分布的51个测站连续7 d的实测数据，利用平方根信息滤波对北斗卫星实时精密轨道进行确定，并以3 d解事后轨道作为参考，评估北斗卫星实时滤波轨道精度。结果表明，利用广播星历作起算轨道时，北斗实时滤波轨道平均需要经过15 h收敛才能达到稳定，而新方法在这段时间内轨道变化较为平稳，未出现明显的收敛现象，并且7 d时间内GEO卫星在切向、法向和径向上RMS分别优于2.5 m、20 cm和30 cm，IGSO和MEO卫星在3个方向上分别优于30 cm、15 cm和10 cm。
     

一种新的振幅滤波法在化磁极中的应用

本文针对低纬度地区频率域化磁极存在的问题，在频谱分析的基础上，提出了一种新的滤波方法即振幅滤波法。该方法能将低纬度地区化极磁场的频谱恢复到垂直磁化磁场的频谱，大大提高了低纬度地区化磁极的精度。     

非线性Rossby波所满足的三阶Zakharov方程与低频振荡

本文在基本气流具有水平切变的情况下,利用摄动法导出了非线性Rossby波所满足的三阶Zakharov方程,然后,考虑了基流具有弱切变的情况,通过使用三阶Zakharov方程研究了Rossby波列的第一类不稳定性问题。结果表明:通过非线性作用,大气中的Rossby波列可产生调制不稳定。同时,本文对这种不稳定的区域,增长率和周期进行了详细的计算,并讨论了波振幅、波数、纬度和基流切变对它们的影响,指出Rossby波列的调制不稳定可以激发30～60天的低频振荡。     

低频扩频中伪随机序列产生方法的研究

伪随机序列的产生是实现BPC低频时码发播台扩展频谱技术升级的一个重要环节。针对BPC低频时码发播台的现有系统，提出了伪随机序列的产生方案，并对其性能作了分析。     

超低频电磁探测信号能量的计算及其地质应用

被动式超低频电磁探测技术是一种有效的探测地下地质体和资源的手段,但采用现有的处理方法得到的探测曲线较容易受到各种噪声的干扰,影响了对所获得的探测曲线的解释。笔者将信号能量引入到超低频电磁探测信号的处理中。首先根据信号能量计算原理,计算不同深度的超低频探测信号的能量值．获取能量曲线。同时,根据具体应用目的,分析其曲线特征,并将信号能量曲线与现有的信号曲线,如最大值曲线、最小值曲线等进行对比分析。结果表明,与现有方法相比,笔者所提出的信号能量曲线方法能更准确地反映地下岩层特征,有利于曲线的地质解译。     

基于Mindlin理论Winkler地基参数的Kalman滤波识别

提出了Winkler地基参数的Kalman滤波识别方法。引入Mindlin理论后,推导了Winkler地基上板的控制微分方程。利用Fourier变换,推求了Winkler地基上简支板的Fourier闭式解。推导了Winkler地基参数的Kalman滤波方程,研究了Winkler地基参数的Kalman滤波识别的具体计算步骤。研究表明,运用Kalman滤波理论进行Winkler地基参数的识别,能有效地估计Winkler地基参数;Winkler地基参数的滤波收敛速度和精度受地基参数初始值选取和位移实测资料的影响,且Kalman滤波理论也可用于其他地基模型地基参数的识别。     

GPS卫星反射信号增强技术研究

本文根据GPS卫星反射信号在海洋参数测量、无源雷达目标探测以及大地测绘中的应用,从天线接收、信号处理运算和多路径信号抵消角度,详细地研究了GPS卫星反射信号增强技术,给出了相应天线和电路结构及信号处理方法,并进行了计算机仿真,结果表明所提出的技术能增强GPS卫星反射信号。     

多传感器观测下带乘性噪声系统的逆向滤波与反褶积融合算法

针对多传感器观测环境下带乘性噪声系统的逆向最优滤波与反褶积融合估计问题 ,本文提出了 1种基于极大似然准则的最优融合算法。该算法中各单传感器间并行计算 ,并且融合中心与单传感器处理中心间无反向通讯 ,因而执行效率较高。仿真表明 ,该融合算法产生的逆向滤波与反褶积比单传感器处理结果有较明显提高     

带乘性噪声的一类非线性系统的滤波算法

针对带乘性噪声的一类非线性系统,给出了1种带单重渐消因子的强跟踪状态滤波算法。该算法将非线性系统线性化后,采用了线性最小方差估计方法来进行状态估计,通过运用正交原理和引入渐消因子,使得滤波效果具有强跟踪的优良性能。该算法扩展了卡尔曼滤波在带乘性噪声非线性系统状态估计中的应用范围。仿真结果表明了该算法的有效性。