航空重力测量中FIR低通滤波器的比较

航空重力测量数据中含有大量的噪声,需要采用FIR低通滤波器来提取实际的重力异常信息。结合一组实测的航空重力测量数据,讨论FIR低通数字滤波器截止频率和滤波器长度的确定方法,研究了无效数据的删除方法;通过比较不同窗函数设计的滤波器的数据处理性能,得出了在航空重力测量数据处理中,汉宁窗和海明窗设计FIR低通数字滤波器可以满足重力场信息提取的要求。     

航空重力数据的等波纹FIR低通滤波试验

为解决航空重力测量中的核心技术之一——强噪声背景下提取微弱重力异常信号的问题,根据等波纹切比雪夫逼近理论,采用瑞米兹（Remez）交换算法设计等波纹线性相位FIR低通滤波器,利用模型数据对该方法进行了验证,并通过GT-1A型航空重力系统测量数据进行滤波试验。结果表明,基于Remez交换算法设计等波纹线性相位FIR低通滤波器,在自由空气重力异常获取的滤波试验中,能获得与GT-1A系统卡尔曼平滑滤波相同的效果。     

MT时间序列的FIR数字滤波分析

大地电磁测深法(MT)野外观测得到的原始资料是包含多种频谱的时间序列,这种时间序列中常包含不需要的信息和50 Hz及其谐波的干扰。结合FIR数字滤波技术与MT时间序列的特征,提出了一种基于FIR数字滤波技术的MT时间序列去噪方法,讨论了FIR数字滤波器的原理和实现,分析了理论数据通过FIR数字滤波的带通和陷波处理,探讨了对实测时间序列的带通和陷波所取得的效果。     

基于DB小波阈值去噪的航空重力数据试验

利用Mallat快速算法实现离散小波变换,选用DaubechiesN小波系为小波基函数,通过理论模型数据验证了方法设计的可靠性。在对实测航空重力数据进行去噪过程中,根据重力异常信号频带特点,采取多层分解和阈值策略进行自由空气重力异常的提取。试验进行了6～8层的分解,采用了强制阈值去噪和施加软阈值去噪,并进行了对比,结果表明基于DB小波阈值去噪所获得的自由空气重力异常与GT-1A系统滤波结果基本吻合。     

航空重力测量数据的小波滤波处理

"滤波技术"是航空重力测量数据处理中的关键性核心技术之一。针对"小波"滤波这一核心技术,本文研究、设计了小波低通滤波器,用于航空重力测量数据处理。基于小波包分析方法,按估算的小波包分解层次对应的信号频率范围、低通滤波器的截止频率和小波包系数频率由小到大节点的排列顺序,优化设计小波包树。研究分析了不同小波的主要特性,选用正交或双正交小波,采用本文提出的阈值处理方案和设计的小波低通滤波器,对GT-1A航空重力勘查系统的测量数据进行了滤波试验研究。结果表明,上述滤波方法和阈值处理方案是可行的,在选用的小波中,离散Meyer小波滤波器滤波效果最佳,获得与GT-1A系统滤波结果几乎同样满意的滤波效果,二者滤波结果的均方差值在0.2～0.3 mGal之间。     

Sage自适应滤波在航空重力数据处理的应用

航空重力测量数据存在大量的干扰噪声,卡尔曼滤波是消除干扰、获得高精度重力异常的一种滤波方法。针对标准卡尔曼滤波精度依赖于先验量测噪声统计信息的问题,以Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法为基础,结合固定区间平滑,设计了量测噪声自适应的卡尔曼平滑滤波器,利用卡尔曼滤波及自适应卡尔曼平滑滤波对模型数据进行了滤波试验。试验结果说明,固定区间平滑的应用可以消除因滤波器未收敛造成的滤波误差,当量测噪声信息不明时,量测噪声自适应卡尔曼滤波器能够获得准确的滤波结果,其滤波精度高于标准卡尔曼滤波器。     

基于经验模态分解的航空重力测量动态误差分离

航空重力测量数据在测量的过程中很容易受到飞机动态运动的影响,飞机动态运动强时,航空重力测量数据的质量也随之降低,虽然经过数字滤波后可以将航空重力异常数据中的大部分噪声去除,但一部分与信号重叠的噪声还是无法被消除。利用经验模态分解对受飞机动态影响较大的一组实测数据进行深化处理。结果表明,在不影响航空重力异常数据分辨率的情况下,该方法很好地消除了由飞机动态运动引起的动态误差,使得航空重力测量的内符合精度由1.43 m Gal提升到了1.27 m Gal。     

双轴测斜仪边坡位移监测数据的降噪方法研究

提出了一种用于边坡位移监测的微机电系统双轴测斜仪原始采集数据累计位移的降噪算法,通过采用卡尔曼滤波器与Hamming窗FIR滤波器组合滤波的方法,对MEMS双轴测斜仪自身以及外部环境因素影响产生的高频噪声和随机噪声能够实现较好地去除,从而可提高监测数据的处理与解释精度。在原始采集数据高频异常振荡较大的区域,先卡尔曼滤波再Hamming窗FIR滤波其输出数据更符合实际应用,趋势拟合更好。     

海陆过渡区空地重力数据融合及评价

海陆过渡区是海洋与陆地复合与交叉的地理单元,是资源与环境条件最为优越的地区,将航空重力与地面重力有效融合,形成连续的重力场资料,对海陆过渡区资源与环境评价具有重要意义。本文选择日照—连云港海陆过渡区为示范区,开展了航空重力数据与地面重力数据的融合研究。通过数据整理与对比分析,总结了数据间系统差的确定方法,提出了空地重力数据间一致性与差异性的评估方法,并分别采用剖面和平面两种形式对数据间的一致性和差异性进行了量化评估;在数据量化评估的基础上,采用平面均方根误差法分别对混合法与缝合法的数据拼接质量进行了定量评价,为数据融合方法的选择提供了定量依据。研究结果表明,日照—连云港海陆过渡区航空重力与地面重力数据间剖面上的一致系数为0. 81~0. 99,平面上的一致系数为0. 95,数据间一致性较高,具备较好的数据融合基础;对比试验表明,缝合法对于海陆过渡区空地重力数据融合效果更佳,采用缝合法融合后的重力数据与原始空地重力数据间的均方差分别为2. 63×10 -5 m/s 2 、0. 98×10 -5 m/s 2 ,取得了较好的融合效果。日照—连云港海陆过渡区空地重力数据的融合,为同类地区开展多源重力数据的融合提供了借鉴。     

基于Hartley变换的归一化总梯度法

归一化总梯度法对下半空间的重力总梯度模进行归一化计算,从而利用极值来获得地质体的分布,但现有计算方法存在计算精度较低的问题,并且计算结果不太稳定。本文采用Hartley变换,并引入新的余弦滤波因子,实现重力归一化总梯度,来压制高频干扰;此外,针对计算过程中下延深度越大干扰越严重的弊端,将余弦滤波因子的幂次设计为随深度变化的函数,从而获得更加稳定的计算结果。模型试验和在玲珑金矿区采空区的实际数据结果表明,所提出的重力归一化总梯度法具有计算速度快、精度高、稳定性强等优点。     

航空重力弱信号提取的卡尔曼滤波方法研究

航空重力测量以飞机为载体对重力场数据进行采集.由于气流、飞行状态及机体自身振动等因素的影响,航空重力测量原始数据含有大量的噪声,信噪比高达上万级分之一,因此从原始测量数据中获取弱小重力信号成为航空重力测量系统发展的一个技术难题.本文针对航空重力测量系统将通用卡尔曼滤波公式进行了适应性调整,建立了航空重力异常的数学模型,...     

Implications of low-pass filtering on power spectra and autocorrelation functions of turbulent velocity signals

Filtering either through the electronics of an instrument or through digital procedure is performed routinely on geophysical data. When velocity fluctuations are measured in turbulent flows using electromagnetic current meters (ECMs), a builtin lowpass Butterworth filter of order n usually attenuates fluctuations at high frequencies. However, the effects of this filter may not be acknowledged in turbulence studies, thus impeding comparisons between data collected with different ECMs. This paper explores the implications of the filters on the characteristics of velocity signals, mainly on variance, power spectra, and correlation analyses. Variance losses resulting from filtering can be important but will vary with the order n of the Butterworth filter, decreasing as n increases. Knowing the filter response, it is possible to reconstruct the original signal spectrum to evaluate the effect of filtering on variance and to allow comparisons between data collected with different instruments. The autocorrelation function also is affected by filtering which increases the value of the coefficients in the first lags, resulting in an overestimation of the integral length scale of coherent structures. These important effects add to those related to size and shape differences in ECM sensors and must be taken into account in comparative studies.     

Gravity field recovery from airborne gradiometer data using collaction and taking into account correlated errors

Least squares collocation is a very comprehensive method for gravity field modelling, since it may use known noise characteristics of the data. In many earlier applications the errors affecting the data were considered uncorrelated, mainly due to the difficulty in estimating the systematic character of such kind of errors. In this study, error covariance functions of airborne gravity gradiometer data are estimated by comparing model covariance functions with empirical covariance functions of the gravity gradiometer data. The model covariance functions were estimated from accurate surface gravity data and continuated upward to the height of the airborne measurements using the covariance propagation law. The estimated error covariance functions were modeled as finite ones and used as an additional information for the prediction of gravity anomalies from gravity gradiometer data. The assessment of the prediction results was made by comparing the gravity values predicted from the airborne gradient data and showed up to 25% improvement compared to not using correlated errors.     

陆相沉积的天文地层研究方法简介——以井下地层为例

通过对我国大陆三十余口井的测井资料研究成果,归纳出对陆相地层进行天文地层研究的方法。介绍了所用的新的天文周期理论值、测井资料的选取及预处理方法,重点说明谱分析的数据点数的选定、不同参数(自然伽玛、自然电位和岩屑)的测井资料谱分析结果的对比,以实例说明如何选定主要优势旋回和AR值,以及FIR数字滤波器的基本性质和数字滤波结果,小波分析的特点和通过小波图进行调频的方法,并介绍了地层单位的延续时间计算和年龄确定方法。     

航空重力异常估计方法研究

探讨、研究了航空重力异常估计方法,基于卡尔曼滤波平滑技术,研制了航空重力异常估计软件。研究表明:采用该软件进行重力异常估计,与引进的GT-1A系统软件的数据处理结果相比,其差值的标准偏差在1 mGal之内。     

位场数据小子域滤波法处理效果对比与优选

重磁位场数据处理解释的主要任务之一是研究推断地质体的边界位置,而通过对重磁位场数据进行一定方法滤波处理后的相关图件可直观显示地质体的边界。小子域滤波法是众多滤波方法中的一种,前人利用小子域滤波法识别地质体边界位置有较多的研究,目前已有10种类型的小子域滤波法,但是鲜有对10种方法滤波效果的系统研究,给使用者带来诸多不便。因此,设计2组理论模型对比了10种方法的处理效果,并根据试验分析优选了最佳的滤波参数。理论模型与实际资料处理结果表明,滑动形子域滤波法对地质体边界增强的效果最好,且滤波窗口选择5×5数据点、迭代1次即可;对称形子域滤波法在滤除随机噪声的同时能够较好的保持原始异常场的梯度变化特征,滤波窗口选择5×5数据点、迭代2次较好。     

MATLAB programs for the synthetic models

The separation of residual gravity anomaly from regional gravity has considerably been studied for many years in gravity explorations. In addition, it is considered as a critical step in gravity data inversion. Some techniques have been developed for regional–residual anomaly separation both in space and frequency domains. One of these techniques for computing the regional anomaly is nonlinear filtering. In this paper, some techniques such as low-pass filtering, Butterworth, upward continuation, and nonlinear filtering are used to on synthetic gravity data in present of random noise and noise free for the purpose of residual–regional anomaly separation. The obtained results of techniques are compared with each other. The results have shown that separation methods are so efficient where synthetic models are located in shallow depth. Moreover, it is found that in comparison with other separation techniques, nonlinear filtering is more efficient in residual–regional anomaly separation and upward continuation technique is more efficient than Butterworth filter and low-pass filter. In addition, all of the obtained results have shown that Butterworth and low-pass filters are the same.     

用于航空电磁数据调平处理的导数突变点统计法

航空电磁数据中经常存在条带状误差,为消除这种误差,通常采用窗口滤波。但是,窗口参数及滤波参数要求极为严格,且不能区分调平误差和其类似大小的地质异常,需要操作者多次尝试以寻求合适的处理参数。这里提出了导数突变点统计法,该方法首先在沿伪切割线方向（垂直飞行方向）,对网格化的航空电磁数据求取伪切割线的导数,采用高通滤波方法滤掉幅值比较小的导数突变点;然后统计每条航线上的突变点个数,根据预设的阈值,确定出存在条带误差的航线;再针对这条航线上的数据,采用均值滤波得到调平结果。导数突变点统计法能自动找出存在误差的航线,并只针对误差线进行滤波,能有效消除条带状误差,极大地保留真实地质异常。导数突变点统计方法算法简单,输入参数少,数据处理速度快,为航空电磁数据调平提供了一种新思路。