基于自组织神经网络的声速剖面分类方法研究

利用自组织神经网络技术,结合声速剖面特点,研究了声速剖面的描述方法、网络中神经元个数的确定、获胜神经元的邻域及其邻域内神经元的拓扑关系等对网络结构和声速剖面类别划分的影响,给出了分类声速剖面的网络构造思想和神经网络结构。实验验证了该方法的正确性。     

基于Argo浮标和EOF建立区域海水三维声速场的方法

本文提出了一种利用Argo浮标数据和经验正交函数(EOF)建立区域海水三维声速场的方法。利用局部区域内的Argo观测数据对该方法进行了验证,利用少量Argo浮标数据即可建立精度较高的三维海水声速场模型,预测区域内任意剖面的中误差在1 m/s左右。     

基于面积差的声速剖面自适应简化方法

提出了一种基于面积差的声速剖面自适应简化方法。首先,研究了不同声速剖面之间面积差与声线跟踪误差间的关系,建立了二者关系模型;然后,给出了基于跟踪精度约束的声速剖面简化方法和流程;最后,对该方法开展了试验验证,在无人工干预的情况下,方便地实现了声速剖面的简化,显著地提高了测深数据处理效率。     

多波束声速剖面的动态选取方法

在顾及水体声速变化规律与空间位置及时间相关性的前提下,以时间最近法与距离最近法为基础,利用平均声速模型获得深度误差比,再利用深度误差比分析时间最近法与距离最近法的优劣,从而动态选取声速剖面,同时针对动态选取方法的不足进行扩展。实验结果表明,在削弱声速误差影响方面,当参照的水体声速变化规律与实际情况相符时,扩展后的动态选取方法要优于常用方法。     

多波束海底地形畸变校正与声速剖面反演

提出了一种多波束测量声速剖面反演方法。即采用EOF(empirical orthogonal function)算法,对测区实测声速剖面数据进行模态向量提取,以多波束测量声速改正不完善引起的地形畸变程度为依据构造适应度函数,通过遗传算法优化声速剖面的重构系数,实现声速剖面反演。实验结果表明,反演的声速剖面能有效改正声速误差引起的海底地形失真,显著提高了多波束水深测量数据精度和处理效率。     

多层常梯度声速剖面的测深误差改正方法

声速剖面(SVP)是多波束测深重要参数。为提高观测数据质量,在复杂水域地带往往通过声速剖面加密观测法或数据内插法,但始终会产生不同程度的折射误差。本文通过分析声速对测深系统的影响和构建常梯度等效声速模型进行了推导,提出了常梯度声速剖面改正模型,较好地解决了声速代替误差或声速剖面不准确带来的影响。试验结果表明,该模型后处理解析的地形边缘数据具有更好的一致性,定量成果优于传统声速剖面改正算法。     

利用模拟退火算法反演多波束测量声速剖面

针对多波束测量声速剖面站点布设密度不够而引起的声速剖面代表性误差问题,提出一种利用模拟退火算法反演声速剖面的方法。首先,对测区已有声速剖面序列进行经验正交函数（empirical orthogonal function,EOF）分析,利用声速扰动矩阵和前几阶EOF求得EOF重构系数及其变化范围。其次,采用模拟退火算法对EOF重构系数进行迭代优化,以多波束测得的海底地形畸变量大小为依据构建目标函数,并设定合理的退火控制参数。最后,得到待反演区域的声速剖面数据。实例分析表明,该方法反演的声速剖面较时间就近原则选取的替代声速剖面更接近真实声速剖面,且利用反演声速剖面改正后的海底地形更接近真实地形,有效削弱了声速剖面代表性误差的影响,显著提高了多波束测量精度及数据处理效率。     

利用GA-NN模型反演声速剖面的众源水深数据声速改正

针对当前众源水深数据后处理过程中缺少高精度的实测声速剖面,导致测深数据质量偏低的现状,提出了一种基于遗传算法优化反向传播神经网络（genetic algorithm-back propagation neural network,GA-NN）模型反演声速剖面的声速改正方法。首先,利用历史声速剖面群进行正交经验函数分析,提取特征向量与重构系数范围;然后,结合海区的历史声速场数据训练GA-NN模型;最后,将海表声速数据输入模型反演声速剖面,并分析不同方法下的声速剖面分别进行声速改正后的水深和位置误差。实验结果表明,在复杂的海底地形下,与现有方法相比,所提方法反演的声速剖面更适用于众源水深数据的声速改正,削弱了声速误差的影响,提高了众源水深数据的处理精度。     

局域空间声速模型的建立方法研究

在多波束测深系统的数据处理中,声速剖面的代表性误差严重地影响着波束的声线跟踪精度,并造成比较大的深度计算误差。为了削弱该影响,利用实测声速剖面数据、温度与盐度剖面数据,采用两种方法分别建立了区域空间声速模型。实践验证了该方法的正确性和可行性。     

一种多波束声速剖面反演与海底地形校正技术

为了解决在多波束测深中声速剖面代表性误差会造成平坦海底地形凹凸变形的问题,提出了一种基于海底观测值的声速剖面反演与海底地形改正技术。该技术利用波束入射角以及单程回波时间信息,建立波束位移与误差声剖的函数关系,采用间接平差与LM（Levenberg-Marquardt）法反演得到与实际声速剖面相近的改正声速剖面,从而达到校正海底畸变地形的目的。海上实验数据验证表明:与含有误差的海上声剖值相比,反演改正后的声剖值更接近海上实际声剖值;水深改正的相对标准差降低50%以上,有效地削弱了畸变海底地形的影响。     

一种加窗速度平滑伪距的定位算法

海面传感器网络的跟踪定位受到海浪以及海杂波的影响,难以满足协同观测、协同通信以及协同环境遥感等任务的精度需求,针对这一问题文中提出了加窗径向速度平滑伪距的定位方法(WVSP),并利用MonteCarlo仿真技术分析了该算法应对海杂波和链路测距粗差的定位精度。仿真处理的结果表明:与常用的直接伪距定位法、速度平滑伪距定位法相比较,WVSP能够有效地削弱测距链路中粗差的影响,降低了海杂波的干扰,使定位精度收敛。     

一种基于双重距离约束的多层次空间聚类方法

以往的双重空间聚类方法通常实现的是单一层次聚类,虽然顾及了地理实体的位置属性和专题属性,但是在实施过程中,实体的空间邻近和属性相似的表示和衡量,使用了不同的变量和标准,降低了算法的效率.文章采用双重距离作为实体间的相似性度量,通过对点实体构建的Delaunay三角网中的边施加同时顾及整体与局部特性的双重距离约束,实现了点实体的多层次空间聚类.通过实际算例分析与比较,验证了方法的有效性.     

基于速度误差的加速度计闭环标定方法

针对长航时、高精度移动测量系统中加速度计组件标定周期长、参数重复性不好等问题,该文提出一种基于速度误差的加速度计组件闭环标定方法。通过推导加速度计标度因数误差和安装误差的标定误差与系统速度误差之间的关系,以惯性导航系统解算的速度误差作为观测量,设计加速度计组件闭环标定路径,不断对标度因数和安装误差进行修正,并根据加速度计器件精度和标定参数分辨率设定闭环标定结束阈值。标定及导航实验结果表明:加速度计组件闭环标定方法可以完成标度因数和安装误差等9个标定参数的计算,惯导系统定位精度提高20%以上。     

基于SAR偏移量跟踪法提取岗纳楼冰川流速

冰川动态变化监测有助于反映全球和区域气候演变,保护自然环境和自然资源。近年来,基于SAR数据研究冰川运动已成为主流技术之一。基于SAR提取冰川流速主要包括合成孔径雷达干涉测量、多孔径雷达干涉和偏移量追踪法。本文采用SAR偏移量追踪法中的强度追踪法,提取青海省哈拉湖东北部岗纳楼冰川沿距离向、方位向的冰川流速。试验结果表明,距离向冰川运动速度提取效果较好,最大流速达15.36 m/a,流速从中轴向两侧递减,在冰舌末端趋于0;方位向提取的冰流速最大达18.27 m/a,但因电离层干扰,方位向流速图中存在一些方位向条纹。此外,由于冰流速在方位向分量小等因素的影响,本文研究提取的方位向流速精度低于距离向。     

GPS多普勒伪距平滑定位与测速方法

针对卫星导航系统受移动载体所处特殊工作环境及状态的影响,导致载波相位观测值发生周跳并引起载波相位平滑伪距产生较大误差的问题,该文提出一种基于高精度且不受周跳影响的多普勒频移观测值对精度相对较低的伪距观测值进行平滑的方法;采用GPS多普勒频移进行伪距平滑,并计算移动载体的位置信息;通过结合求解的位置信息与多普勒频移进一步完成移动载体速度的求取。静、动态实验结果表明:该文提出的多普勒频移平滑伪距算法能够进一步提高载体的定位和测速精度。     

数学形态学与拓扑约束支持的单条河流骨架线提取

为解决当前遥感手段提取河流骨架线自动化程度不高、精度有限、易发生断裂等问题,提出一种基于数学形态学与拓扑约束理论的完整单条河流骨架线自动化提取方法。该法综合利用归一化水体指数(NDWI)和数学形态学方法提取遥感影像中的河流及河流初始骨架线;从河流初始骨架线二值图中获取断点,并自动计算膨胀系数,利用局部膨胀细化法进行连接;结合拓扑约束,利用初始骨架线对连接线进行去伪操作。结果表明,该方法能有效解决细小、易发生断裂的单条河流的完整骨架线自动提取的难题。     

一种基于平面不等式约束法的北斗三频数据组合选取方法

GNSS现代化的标志之一是三频或多频数据的广泛使用,文中在研究北斗三频数据组合原理、优化选取准则的基础上,推导出一种基于平面不等式约束法的三频数据组合选取方法。该方法将长波长条件转化为组合系数的线性关系,将弱电离层条件转化为平面域,将低噪声条件转化为椭圆域,依此建立模型并给出模型的几何解释,最后应用该方法选取特性较优的北斗三频数据组合,并总结了一些组合系数的特点。结果证明,该方法组合系数选取效率大于枚举法等常规方法,从而为多频数据组合理论的研究提供参考。     

基于 EEMD 和 Husrt 指数的 GNSS 基准站的垂向速率估计

连续的全球卫星导航系统(GNSS)基准站的坐标时间序列中包含了复杂的噪声信号、非构造形变及其它因素的影响,尤其在垂直方向,对GNSS基准站在国际地球参考框架(ITRF)下的运动速率估计产生了较大的干扰。为进一步提高速率精度,文中采用整体模态分解(EEMD)方法对GNSS基准站的垂向观测时间序列进行分解,并根据各种信号的Hurst值进行分类及重构为噪声信号、季节性信号和长期趋势信号,采用最小二乘方法拟合长期趋势信号得到垂向速率。通过对中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)的GNSS台站从2001—2013年近13a的垂向坐标时间序列的实例分析,采用基于EEMD和Husrt指数的最小二乘法能够准确地估计GNSS基准站的垂向速率。     

一种GPS多路径反射信号的雪深反演

针对传统雪深测量缺乏必要时空敏感性的不足,该文在分析GPS信号多路径反射模型的基础上,利用GPS信噪比观测数据,通过分离提取多路径反射分量研究其时频特性,探讨GPS多路径信号与雪深及其变化关系并进行反演建模。依据菲涅尔反射区理论,确定了反射区域范围,进一步探讨卫星、波段选择及初始反射高度确定等。对比实验研究表明,反演结果与实测值吻合较好,相关系数为0.93,均方根误差为8.6cm;信噪比多路径反射分量的频率能有效跟踪积雪深度的变化。