极端条件下心墙泥浆料的渗透反滤试验研究

高土石心墙坝的渗透稳定性在很大程度上依赖于反滤层对心墙料的反滤保护作用。心墙在大坝蓄水和长期运行的条件下，要经历复杂的填筑加载、浸水饱和与水荷载的作用，在差异沉降、复杂结构应力作用、水力劈裂和渗透水流作用下，心墙一旦出现裂缝，其渗透稳定性及反滤层的保护作用就将面临严峻的考验。针对这一问题，设计了专门非常规的抛填土料反滤试验和泥浆渗透反滤试验，模拟心墙裂缝条件下其颗粒被冲刷起动后，被反滤料阻挡和淤积过程。试验结果表明，心墙料和反滤料满足反滤准则条件下，心墙颗粒被拦截和淤积在反滤层上游表面，反滤料能有效防止心墙颗粒的流失，反滤层在极端条件下对心墙料仍能起到有效的反滤保护作用。     

捷联式航空重力扰动矢量解算及误差补偿

介绍捷联式航空重力矢量测量的基本原理，利用波数相关滤波（WCF）、比力线性校正的方法对重力扰动的水平和垂向分量进行误差补偿，评定内符合精度。对国产捷联式航空重力矢量仪的某次试验数据进行处理，以验证和评估航空重力矢量仪的性能。结果表明，在半波长分辨率为7.5 km时，6条重复测线的重力扰动水平分量经波数相关滤波处理后，东、北向分量的平均内符合精度分别从9.77 mGal、9.18 mGal提高到5.95 mGal、3.83 mGal；对比力的垂向分量线性校正后，将解算的重力扰动垂向分量再用WCF方法处理，其平均内符合精度从1.27 mGal提高到0.59 mGal。     

一种基于熵权法的小波去噪复合评价指标

传统的评价指标在真值未知的情况下不能满足小波去噪质量评价的要求。为此，借助变化率特征重新构建均方根误差变化量和平滑度变化量两个指标，利用熵权法定权将归一化后的两个指标线性组合，所得到的新指标即为复合评价指标。该方法借助指标的变化率随分解层数的增加表现出明显的收敛特性来确定去噪最优分解层数。实验表明，该方法能够在真值未知的情况下准确地指导小波分解，确定去噪最优分解层数，从而达到最优去噪效果。     

捷联式海洋重力数据的小波阈值滤波

基于捷联式海洋重力测量数据，对比不同小波、阈值及施加方式对滤波效果的影响。结果表明，db6、db7、db8、db9、db10、sym6、sym7、sym8、sym9、sym10、coif3、coif4和coif5小波较适用于海洋重力测量，小波分解层次可取至8层或9层，采用史坦无偏风险阈值滤波效果较好；小波分解至第8、9层时，阈值滤波结果与截止频率为0.005 Hz和0.003 3 Hz的Butterworth低通滤波器的滤波结果吻合较好，但小波阈值滤波结果更加平滑，两者差值的RMSE在0.25 mGal以内，且小波阈值滤波更容易分解出噪声成分，可以更有效地消除重力畸变。     

PDR算法对地磁室内定位精度的提升研究

利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位，而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施，因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题，本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法，并开发了地磁室内导航系统，以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型，建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内，产生的平均定位误差为1.13 m，最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%；与单一地磁指纹匹配算法相比，定位精度提高了57%。试验证明，本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。     

顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息，导致分类效果不太理想。本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法。首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取；然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征；最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类。结果表明，本文方法能有效地提高分类精度，而且具有较强的稳健性。     

融合GNSS和加速度计监测数据的超高建筑动态特性分析

GNSS和加速度计是目前动态监测超高建筑环境载荷变形的主要手段。GNSS具有无需通视、可直接获取三维位移等优点，但受精度和采样率的限制，其对微变形及高频振动信息不敏感；而加速度计具有高精度和高采样率等优点，但无法监测超高建筑低频的似静态变形。为充分发挥这两种传感器的各自优势，提出利用多速率Kalman滤波和RTS平滑方法对超高建筑GNSS和加速度计监测数据进行融合处理。试验结果表明，与单一的GNSS监测技术相比，该方法有利于削弱GNSS高频噪声的影响，提高位移数据的采样率，可有效识别超高建筑的低频和高频振动频率，提高对微变形振动的监测能力；与单一的加速度计监测技术相比，该方法可以准确监测超高建筑的低频变形信息，具有良好的工程应用价值。     

顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法

传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布，在UWB室内定位中，由于载体本身的机制等干扰，观测噪声不仅仅是白噪声，也存在有色噪声的情况，而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度，同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时，拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪；观测噪声为有色噪声时，自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。     

CNS+GNSS+INS船载高精度实时定位定姿算法改进研究

天文导航（CNS）、卫星导航（GNSS）和惯性导航（INS）3种系统组合可提供高精度的定位定姿结果。实际工程中因INS长时间误差累积，以及系统硬件传输存在不可忽略的时间延迟，导致INS提供给CNS的预报粗姿态误差较大，恶劣海况下难以保障快速搜星，造成天文导航可靠性下降、姿态测量精度较低的问题。为此，本文提出了一种CNS+GNSS+INS高精度信息融合实时定位定姿框架，引入了等角速度外推措施，有效地解决了惯导信息延迟问题。通过高精度转台模拟恶劣海况下载体大角速度摇摆，验证了本文提出的改进算法的有效性。试验结果表明，该算法架构简单，性能可靠，显著提高了恶劣环境下星敏感器的快速、准确搜星能力，保障了三组合姿态测量的精度和可用性。