极化滤波

极化滤波是基于波的偏振特性的空间滤波方法，是波偏振研究和多波资料解释的基本工作之一。本文论及四种极化滤波方法，其中前两种滤波方法是以采样点为单位，从一对采样值中获得偏振参数，从而完成极化滤波的方法，具有精度高的特点。     

海温场的递归滤波分析

递归滤波(RF)是一种属于经验线性插值类的客观分析方法。因其处理边界域和背景场的独特能力以及在计算机处理上的快速便捷优于其他的传统分析方法,适合于分析诸多资料量大(如卫星资料)、不同来源的不均匀资料。本文主要发展这一客观分析方法在海温场分析上的应用。综合利用各种时空分布和精确度均不相同的海温资料,对几个基本参数的取法进行调试并选取适当的值,分析得出细网格的海温场。结果表明,递归滤波方法不仅灵活简便,而且分析出的海温场质量好,基本上可以反映海温的实际情形。对海温场的分析还可为其他从卫星等提取的非常规资料分析提供借鉴。     

Kalman滤波法在海温数据同化中的应用研究

以一维水温垂直分布数值模型为例，探索 Kalman 滤波法在海温观测数据同化中的应用。文中给出了在 165°E 赤道海域将连续观测的海温资料同化到模型中的 Kalman 滤波法试验，计算结果表明该同化方法对改进海温数值计算是十分有效的。     

航空重力测量中FIR滤波与高斯滤波的比较

数字滤波器是影响航空重力测量数据处理成果质量的关键技术之一。分析比较了布莱克曼窗函数滤波和高斯滤波的特点,并利用实测数据对各类滤波器的性能进行了实际验证。结果表明,航空重力测量数据处理中高斯滤波和布莱克曼滤波的精度相当,高斯滤波略优,表明高斯滤波器同样适用于航空重力数据的滤波处理。     

基于扩散滤波的多尺度三维变分研究

将扩散方程引入三维变分分析,揭示了传统3D-VAR不能有效提取多尺度观测信息的根本原因,即观测导致的目标函数梯度在空间的不连续分布.将扩散滤波融入基于梯度的最优化算法,发展了基于扩散滤波的多尺度3D-VAR.海表面温度数据同化试验结果表明,新方法可从长波至短波有效地提取多尺度的观测信息.     

基于相关邻域模型的SAR图像滤波

针对SAR影像滤波问题提出了一种基于相关邻域模型的SAR滤波算法。在邻域方向选择上采用计算梯度的方法,提高了本算法的速度。在平滑图像的同时,克服了多视平滑降低图像分辨率的固有缺陷,并且能较好地保持图像的边缘信息,提高SAR图像解释的效率。     

多波束点云滤波算法初步研究及适用性分析

为提高多波束数据处理的准确性和简便性,研究了多波束水深点云处理的策略和关键算法,构建了kd-tree(k-dimensional tree)结构加速点云查找,针对大尺度噪点设计了半径滤波和统计滤波算法,针对小尺度噪点提出了双边滤波算法,并对以上算法的适用性进行了探讨分析。实验结果表明,当设置适合的滤波阈值,半径滤波和统计滤波能高效去除大尺度噪点,且保留地形特征,总误差分别为2.25%和2.76%。在大尺度噪点去除的基础上,改进的双边滤波可以实现地形平滑的同时,保持水深点云的有效数据量。研究成果为多波束点云数据的自动化处理提供了解决方案,对多波束测量工作的效果和效率提升做了有益尝试。     

白噪声Kalman滤波模型在GPS单向授时中的应用

全球定位系统(GPS)的应用越来越广泛,尤其是高精度的星载原子钟使得授时的精度得到了很大的提高。针对GPS授时过程中接收机受到各种噪声的影响,利用Kalman滤波原理,建立状态方程和观测方程,对噪声进行分类并加以讨论。运用Kalman滤波原理对接收机钟差数据进行分析,计算结果表明Kalman滤波可提高GPS单向授时精度。     

一个稳态Kalman滤波风暴潮数值预报模式

利用Kalman滤波资料同化技术将海洋站水位观测资料融入二维线性风暴潮模式中,研制具有资料同化能力的风暴潮预报模式,改进风暴潮模式计算结果.通过在风暴潮模式的动量方程中加入模式噪声项来修正模式本身和气象强迫力的不确定性.确定性模式的输出通过带有观测噪声的观测方程与可利用的海洋站的潮位观测资料联系起来.假定初始的模式噪声和观测噪声满足均值为0的高斯分布,用迭代法得到计算区域的状态向量的稳态Kalman滤波,进而得到风暴潮模式输出的最优线性校正结果.利用这种资料同化技术,对1956年发生在东海的一次强风暴潮过程进行了后报试验,结果表明,该同化方法对短期风暴潮水位后(预)报有一定的改进.     

基于阈值自适应确定的多波束点云滤波算法

针对水下多波束地形测量点云去噪问题,提出了一种基于阈值自适应确定的点云滤波算法。首先引入虚拟网格对多波束点云进行分区编号,并采用二次分层统计法剔除显著离群噪点;其次归一化计算网格内种子点与邻域各点的坡度角,引入k-Medoids聚类算法自适应更新坡度阈值;最后按照多尺度滤波窗口逐级对点云进行迭代运算,得到精细化地形点云。2个实验区的多波束点云滤波实验结果表明,本文算法能较好去除多波束点云的噪声和非地形点,有效提高坡度阈值的自适应性,滤波精度有明显提升,可以适用于大规模的多波束点自动化云滤波工作。     

地震资料处理中最小平方反滤波白噪化分析

主要根据误差能量和频谱特征，分析地震资料处理中最小平方反滤波白噪化后反滤波因子、滤波结果和地震子波的变化。指出选择适当小的白噪因子λ，可使反滤波因子稳定，提高滤波效果，有效地提高分辨率。     

基于富里叶变换线性性的抗干扰时变滤波

提出一种基于富里叶变换线性性实现时变滤波的方法，该方法可提高某些在传播过程中随着传播时间增加其高频成分逐渐减少的接收信号的信噪比。     

长江口地区海平面资料的数字滤波

对长江口地区吕泗、吴淞、中(氵尤夂)、金山嘴等验潮站海平面资料进行频谱计算并对其中的频谱峰值进行周期性检验后,得到年以内周期分量为:年周期、半年周期、1/3年周期、近点月周期(27.55天)、24.1天周期、半朔望月周期(14.76天)、13.66天周期、9.6天周期、7.7天周期等。为了排除干扰、消除周期因子对海平面变化的影响,需对其主要的周期分量设计数字滤波器进行滤波。     

几个试验因子对细巧华哲水蚤清滤率和滤食率的影响

以象山港浮游桡足类优势种细巧华哲水蚤（Sinocalanus tenellus) 成体为试验动物投喂以大溪地等鞭金藻（Isochrysis galbona)，对其清滤率F（ml/个.h)和滤食率G（细胞／个.h)进行了实验测定，结果表明，温度，海水比重，食物浓度及试验动物密度的变化对细巧华哲水蚤清滤率和滤食率均有显著影响，水温15度，比重1．－1－，食物浓度150000个细胞／ml和试验动物密度．25个／ml的条件下，细巧华哲水蚤滤食率达到最大。     

SOME THEORETICAL PROBLEMS ON MODE FILTERING IN SHALLOW WATER

Since the mode filtering is a certain sort of "space filtering", the matter of the utmost concern s the "side lobe" produced by some simplified processing in practice instead of the ideal orthogonal operation. In this paper, the following problems are discussed theoretically: (1) "side lobe" produced by using an integration in the water column instead of halfspace; (2) "side lobe" produced by using a finite discrete sampling; (3) "side lobe" produced by a hard-clipped eigenfunction; and (4) "side lobe" produced by the inclination of the vertical array. Some analytic results and numerical examples are shown for a special case in which the sound speed profile is isovelocity in the water column. It is found that the effect of array inclination is serious and an approach of phase compensation in proposed.     

扩展卡尔曼滤波与采样卡尔曼滤波性能比较

详细研究了卡尔曼滤波在非线性系统中的应用,在分析扩展卡尔曼滤波理论的基础上,指出了其在非线性系统应用中的缺陷,阐述了采样卡尔曼滤波(UKF)思想,通过事例和仿真说明了这种新型卡尔曼滤波理论的优越性能。     

基于模糊理论的渐消滤波算法

渐消滤波具有控制状态模型误差影响的能力。在渐消滤波原理的基础上,提出了一种基于模糊控制理论的渐消滤波算法。该方法是基于预测残差和模糊理论构造渐消因子,它克服了在实践中现有渐消因子求解可能出现负定现象,求解时必须附加条件这一缺点,从而有效调节动力学模型信息与观测信息对导航解的贡献,并用算例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于中值滤波加权修正的多波束声呐测深数据趋势面滤波方法

针对传统趋势面滤波方法中多项式拟合曲面系数向量的求取和作为阈值的均方根误差的求取都受到异常数据的影响,使该方法在异常测深数据较多的情况下滤波效果不佳的问题,提出了一种中值滤波加权修正的改进方法。在构造趋势面之前,对水深数据进行加权修正,以前后两次修正后数据的拟合优度的变化量作为是否进行下一步水深修正的依据,利用最终修正后的水深数据求取多项式拟合曲面系数向量和均方根误差,大幅降低了异常数据的影响,具有很强的抗差性。经仿真模拟数据和多波束实测数据滤波试验,该方法在异常数据较多的情况下依然良好,能够保持良好的滤波效果,明显优于传统趋势面滤波;同时,该方法能够保持较高的运算效率,适用于海量多波束测深数据的自动滤波。     

Adaptive estimation of wave parameters by Geno-Kalman filtering

Prediction of wave parameters is very important for planning, designing and operation of ocean structures. Accurate estimation of these parameters provides engineers to construct more economical and reliable ocean structures such as harbors, breakwaters, oil production platforms and ocean wave energy converters. For this reason, optimum operation of these plants has become a must. Various methods have been introduced to determine the relation among wind speed previous and current wave parameters. Method proposed in this paper consists of genetic algorithms and Kalman filters which is called as Geno-Kalman filtering. It is based on adaptive calculation to reach the solution. Also a comparison has been made between perceptron Kalman filtering and Geno-Kalman filtering techniques. The application of Geno-Kalman filtering was performed for station 46002 which located in the Coos Bay at Oregon, USA. It is observed that the Geno-Kalman filtering methodology has smaller absolute, mean-square and relative errors than perceptron Kalman filtering. Also coefficient of efficiency value which was used to evaluate results between observed and estimated is higher at Geno-Kalman filtering than perceptron Kalman filtering.     

信号快速带通滤波方法在海洋信号分析中的应用

借助于离散"解析"信号提出了一种对信号进行快速滤波的方法.与传统方法比较,手续简单,快速有效,尤其适用复杂多变的海洋长信号的滤波.以2个典型信号的带通滤波为例,验证了快速滤波方法的有效性,2个复杂海洋信号的滤波结果表明,此滤波方法在海洋信号分析中有应用意义.