基于改进的经验模态分解和SSA联合算法的GPS坐标时间序列重构

基于ICEEMDAN算法无需先验信息即可准确分离和提取低频信号与趋势信息的特性,以及SSA具有较好的信号重构优势,提出基于ICEEMDAN和SSA的联合重构方法。该方法将弱周期信号利用ICEEMDAN方法进行提取与重构,可弥补SSA方法中当弱周期信号对应的Hankel矩阵的奇异值和噪声Hankel矩阵的奇异值接近时容易被噪声掩盖而难以提取的不足。通过模拟实验和真实站点数据验证该算法分解和重构精度,并与奇异谱分析法、小波分解法、滑动最小二乘法进行比较。实验结果表明,ICEEMDAN-SSA联合算法相对于已有方法具有更好的重构精度。     

一种基于组合重构算法的对流层层析技术

在经典的对流层层析模型基础上提出一种新的层析模型。首先采用非迭代重构算法估算出层析网格顶点处的水汽密度值,然后根据网格顶点处的湿度信息内插出网格中心点处的水汽密度值,并将其作为初始值,通过迭代重构算法对其进行再次修正。组合重构算法能够为迭代重构算法提供高质量、高可靠性的初始值。试算结果表明,组合重构算法相比单一重构算法具有更高的精度。     

深源远震波形反演介质层状结构

在远场正演计算的基础上，运用３０°～９０°的四个不同深源远震记录波形，通过试错法选取台站下方的结构，借助波场反向重建算法，反演确定宜昌台站下方的速度结构。这一算法的实现有助于提高用试错法所得结果的可靠性和精确度，对于利用天然地震资料研究地球深部构造有一定的实用价值。     

增强型遥感影像SRGAN算法及其在三维重建精度提升中的应用

遥感影像是地形测绘、三维重建等任务的主要数据源之一,分辨率影响着被测目标在影像上的表示能力,对后期三维模型的定位精度及重建效果起着重要作用。针对遥感影像像幅较大且目标特征表现复杂、细节丰富的特点,结合实景三维模型重建的需求,提出了一种增强型遥感影像SRGAN算法。克服了传统方法进行超分重建时易出现边缘效应、产生模糊重建的情况,改进了简单卷积网络仅能提取影像中较为浅层的特征信息,无法在提高分辨率的同时保留影像丰富细节的局限。本文所提算法在生成模型中使用密集剩余残差块进行深层特征提取,在判别模型中引入多尺度判别思想,从而保证遥感影像重建时特征纹理、细节信息、高频目标的完整与精确。实验构建不同时间、不同类型区域的遥感影像数据集,在此基础上将本文算法与Bicubic、SRGAN、ESRGAN算法进行对比分析,在超分重建中PSNR较对比算法提升约3个单位,渗透指数PI更趋向且稳定于1,SSIM与清晰度指标Q同样得到较好改善;在三维重建中影像密集匹配点数量得到提升,同时误差减少,模型精细程度和定位精度得到提高。结果表明,本文算法适用于遥感影像超分辨率重建问题,并在实景三维模型重建中对精度的提升表现较好。     

结合质心Voronoi图优化的三维Douglas-Peucker地形简化算法

在多尺度TIN的自动构建过程中,为使各尺度数据保持地形的主要特征,需要选择合适的地形简化方法提取地形的结构特征信息。传统的3D Douglas-Peucker算法通过设定距离阈值参数对地形进行简化,简化后只保留了山脊线、山谷线等主要地形特征,而未考虑局部细节,难以顾及局部地形起伏变化明显的区域;而质心Voronoi图能够以地形因子作为密度函数,通过迭代驱动种子点向地形起伏较大的区域聚集,但其在主要地形特征的表达方面有缺失。为此,本文将二者的特点结合,在利用传统的3D Douglas-Peucker算法简化的同时,通过质心Voronoi图迭代加入局部起伏较大的特征点,综合考虑主要结构特征及局部起伏对地形进行简化,并在多个简化级别下对原始3D Douglas-Peucker算法和本文优化算法进行了对比。实验结果表明,相对于原始算法,本文优化算法在各简化级别下简化误差降低13.6%以上,具有更高的地形表达精度,且能够更好地逼近原始地形。     

随钻核磁共振测井在南海文昌油田低阻油层流体识别中的应用

随钻核磁共振测井在南海文昌油田低阻油层的开发中以安全高效的测井方式提供了孔隙度、渗透率等参数,且在定性识别轻质油层方面发挥了关键作用。为了进一步提升随钻核磁共振测井在文昌油田低阻油层流体识别中的使用价值,从孔隙结构和流体性质2个影响因素出发,提出了T₂谱含油特征指标法并引入纯水谱重构法开展流体定量识别。其中T₂谱含油特征指标法以消除孔隙结构的影响为基础,利用轻质油和水的横向弛豫时间差异提取轻质油真实的拖尾现象达到定量识别流体的目的;水谱重构法则采用球管模型和正态分布模型分别构建束缚水谱和可动水谱,并将两者之和作为纯水谱,通过与实测核磁T₂谱的对比提取流体性质信息,达到识别流体性质的目的,2种方法在文昌油田低阻油层的流体识别中均取得了良好的应用效果,可在低阻油层、水淹层等储层流体的定量识别中发挥显著作用。     

电力GIS网络模型的设计和实现

针对电力系统可靠性和实时性高,电网结构复杂,数据量大等特点,对电力GIS的网络模型进行了深入研究,并根据分析结果设计和实现了电力GIS的网络模型。该模型把电网的网络结构映射为几何网络和逻辑网络,实现了地理图与逻辑图的相互映射,通过引进复杂边和复杂交点技术解决了边"破碎"和点"破碎"问题,从而大大简化了查询维护和网络分析的复杂性。该模型支持高效率的电网网络拓扑结构的实时重构,已在我们的输配电网GIS中进行了成功应用。     

CNS/SINS组合导航系统的UKF算法研究

天文/捷联惯性（CNS/SINS）组合导航系统采用姿态组合,可使姿态角处于收敛状态,并有效抑制位置及速度的发散。为提高组合导航系统的精度,本文设计了CNS/SINS组合导航系统的UKF算法,在建立CNS/SINS组合导航系统非线性状态方程及线性量测方程的基础上,首先对UKF的量测更新过程进行简化,降低其计算量;然后,基于平台误差角提出系统状态协方差矩阵中姿态角协方差矩阵的计算方法,并推导了UKF算法中姿态量测值一步预测误差对应的平台角误差向量表达式,进而建立CNS/SINS组合导航系统的UKF算法;最后进行仿真实验。结果表明,相对于线性卡尔曼滤波算法及EKF算法,本文算法可明显提高组合导航系统的各导航参数精度,并且本文算法对滤波器初始姿态角误差变化具有较高的鲁棒性。     

����Ӧ������LU�ֽⷨ����߲�̬������

?????????????????????????к??????????????????????????ì????????????????????????Ч?????????????????????????????????LU??????????????????????????????LU??????????????????????????????????????У??????????????????????в????????????????????С????????????????????????????????????????????????????     

一种附加尺度因子的电离层层析新方法

用乘法代数重构方法反演电离层电子密度时,没有GPS测量射线穿过的电离层网格的反演精度依赖于迭代初值。就此,提出一种改进的代数重构算法--附加尺度因子的代数重构算法（Scaling-ART）。将实测STEC与迭代中当前电子密度计算的STEC的比值作为基本尺度,依据电子密度的空间相关性和网格中心到观测射线的距离,对没有信号穿过的网格也计算出对应尺度进行调整,使其向真值逐渐逼近,提高反演精度。实验证实,改进的新算法相比于原有的乘法代数重构算法能够取得更好的反演精度。