综合利用双频观测值进行周跳的探测与修复

首先对周跳的产生和常用的探测与修复周跳方法作了简要介绍。其次,详细介绍了综合利用双频P码伪距法和载波相位变化率法来探测和修复周跳的方法。通过数据模拟计算分析,检验方法的正确性并得出结论。     

基于STPIR与EWL组合的北斗三频周跳探测与修复

根据电离层残差法在周跳探测与修复中的应用原理,提出了历元间相位电离层残差二次差分的方法,解决了采样间隔较大时,周跳探测与修复的精度受电离层延迟误差制约的问题,提高了周跳探测的精度;在进行周跳修复时,利用超宽巷组合代替B2和B3组合,解决了无法修复不敏感周跳的问题。结果表明,对于采样间隔较大、历元间电离层状态不稳的观测值,该组合方法有效地探测出不足1周的周跳值,并能够有效地修复任意周跳组合。     

精密单点定位中双频GPS数据的周跳探测与修复

周跳的探测与修复,特别是小周跳的探测是实现GPS高精度实时定位的关键技术基础之一。分析了非差相位观测值线性组合模式,比较了几种周跳修复的方法,得出宽巷和电离层组合方法更适用于精密单点定位中双频GPS数据的周跳探测和修复。通过实例分析,证明该方法能够有效地探测并修复周跳。     

双频载波相位求差法在周跳探测与修复中的应用

载波相位测量中小周跳的探测与修复一直是高精度GPS定位研究中的热点领域。分析了L1和L2载波相位观测值的关系,通过相邻历元的相位观测值求差来探测周跳,并结合伪距差分约束条件来确定及修复周跳。结合实例分析,证明该方法可以有效地探测并修复周跳,并通过Matlab编程实现了算法的程序化。     

联合M-W组合和电离层残差组合的周跳探测与修复方法

针对电离层残差法和TyrboEdit方法在周跳探测与修复方面的不足,提出了联合利用M-W组合观测值和电离层残差组合观测值进行周跳处理的方法.通过对高采样机载GPS动态测量数据的计算分析,提出的方法可探测出电离层残差法和TurboEdit方法各自不能探测的周跳,同时联合利用两种组合进行周跳偏差的估计,可以得到精确的周跳估...     

一种基于数据质量分析的改进TurboEdit方法

针对TurboEdit方法中Geometry-Free(GF)组合拟合窗口、Melbourne-Wübbena(MW)组合中误差求取窗口过大造成小周跳探测不敏感的问题,通过对观测数据进行质量分析自适应设置GF组合和MW组合窗口,重新构造周跳检测量进行周跳探测,并利用搜索法解决修复失败历元的周跳修复问题。利用GPS和BDS实测双频数据对改进方法进行验证,实验结果表明本方法能准确探测到1周的小周跳,经搜索后周跳修复成功率提高至100%。     

一种双频数据的周跳探测和修复方法的研究

研究了伪距／载波组合和电离层残差探测和修复周跳。利用伪距／载波组合探测和修复6—8周以上的周跳,对修复后的数据进行电离层残差探测,分离发生周跳历元的电离层残差跳变量,得到8周以内的周跳量并修复,实现了30s以内采样间隔任意整周周跳的探测和修复。实验证明此方法是可行的。     

基于双频载波和高次差法的周跳探测与修复

采用载波无几何组合和星间单差无电离层组合的历元间高次差作为周跳检验量,因组合观测值中不包含伪距,其理论噪声与波长相比几乎可以忽略。利用两种组合观测值联合进行周跳探测,可避免各自的探测盲点。将两个载波组合联立进行周跳的求解,由于组合噪声较小,直接取整即可求得周跳的大小。提出的方法在一定程度上克服了传统周跳探测与修复算法中,由于引入伪距带来的探测能力不强、修复精度不高等问题。通过对IGS站观测数据模拟周跳探测与修复情况的统计,新提出算法的周跳探测成功率为99%,周跳修复成功率为94%。     

北斗三频非差观测值实时周跳探测与修复

基于三频观测值组合原理,在周跳探测与修复过程中提出了一种新的组合方法,即利用一组伪距/相位组合,一组无几何组合以及一组系数之和为1的几何组合,通过历元间差分,分步求取周跳估值。实验证明,该方法无不敏感周跳,并能够实时有效探测并修复周跳。     

STPIR和MW组合的北斗三频周跳探测与修复

针对载波相位观测值中出现周跳的问题及北斗卫星导航系统全星座播发三频信号的现状,提出一种三频相位电离层残差二阶历元差分(STPIR)的算法,克服了传统电离层残差法受观测数据采样间隔影响较大的问题,联合MW组合观测量进行周跳探测又可避免各自的探测盲区。两种组合观测量均很好地削弱了电离层延迟项的影响,联立方程组进行周跳求解时,直接取整即可得到周跳值。通过北斗三频实测数据验证,提出的组合方法在观测数据采样间隔较大时,可以准确探测出所有周跳,并有效修复。     

声学探测技术在海底石油管线铺设后调查中的应用

海底石油管线铺设后可能多会出现不同程度的损伤、变形、冲刷、偏移、悬跨等情况,这通常是铺设过程中管线受到物理、化学、机械等因素的影响造成的。为避免作业风险和海洋环境污染,需要在管线铺设后对其铺设状态进行完工后调查,以便及时了解海底管线的实际情况,并根据调查结果采取相应的维护措施。本文根据管线后调查的工作需求,从声学探测技术的工作原理出发,研究并比较分析了4种声探测技术的优势与局限性,提出在海底管道检测时将各种探测手段配合使用,使各手段“取长补短”,可有效提高探测效率。并利用工程实例验证方法的有效性与可行性;在实例验证过程中,还明确给出了相关数据的处理分析方法,得出将多种声学探测设备得到的数据进行综合分析并相互校核,可有效提高测量数据精度。结果表明应用水声探测设备开展后调查的方法同时满足准确和高效率要求,可有效支撑海底管线铺设后状态评价工作。     

气相色谱测定沉积物中多氯联苯的样品处理方法研究

通过比较密闭微波萃取、超声波萃取、索氏提取3种方法对沉积物中多氯联苯(PCBs)提取效率,对比浓硫酸和Florisil小柱两种净化方式的净化效果,在实验基础上建立了密闭微波萃取-Florisil小柱净化-气相色谱(ECD)测定沉积物中多氯联苯的分析方法,加标质量比为0.2ng/g时,其相对标准偏差(RSD)为2.19%～8.71%,回收率为77.3%～94.6%,检出限为0.027～0.064ng/g。采用该方法对威海湾养殖区沉积物中PCBs进行了监测,结果表明本方法适用于海洋沉积物样品中PCBs的测定。     

Artificial intelligence-based hull structural plate corrosion damage detection and recognition using convolutional neural network

With the support of big data and GPU acceleration training, the artificial intelligence technology with deep learning as its core is developing rapidly and has been widely used in many fields. At the same time, feature extraction operations are required by the current image-based corrosion damage detection method in the field of ships, with little effect but consuming the large amount of manpower and financial resources. Therefore, a new method for hull structural plate corrosion damage detection and recognition based on artificial intelligence using convolutional neural network is proposed. The convolutional neural network (CNN) model is trained through a large number of classified corrosion damage images to obtain a classifier model. Then the classifier model is used with overlap-scanning sliding window algorithm to recognize and position the location of corrosion damage. Finally, the damage detection pattern for hull structural plate corrosion damage as well as other types of superficial structural damage using convolutional neural network is proposed, which can accelerate the application of artificial intelligence technology into the field of naval architecture & ocean engineering.     

Applying chaos to radar detection in an ocean environment: anexperimental study

Ship navigation through ice-infested waters is a problem of deep concern to the oil exploration industry of Northern countries. Conventional marine radars do not perform satisfactorily in detecting small targets such as small pieces of iceberg. This paper reports a new method for detection in an ocean environment. The approach is based on the recent observation that sea clutter, radar echoes from the sea surface, can be modeled as a nonlinear deterministic dynamical system which can be used as an alternative to the conventional stochastic process. Based on this model, detection in sea clutter is considered as dynamical system classification instead of statistical hypothesis testing. Two dynamical detection methods are proposed. The first one uses a dynamical invariant called the attractor dimension to distinguish a target from a pure clutter process. The second approach tries to detect the existence of a target by observing the “difference” of the motion of the target and the clutter process. To show the validity of the idea of dynamical detection in sea clutter, real sea clutter, and target data were used in this study     

高分影像砂质海岸线精细提取及校正方法

通过遥感影像稳定获取大范围、连续性海岸线数据,是开展海岸带研究的重要手段之一.针对传统边缘检测算法处理高分辨率遥感影像存在的噪声敏感性、阈值不稳定性等问题,引入一种强鲁棒性的结构森林边缘检测(Strected?Forests?Edge?Detection,?SE)算法,对海口市西海岸砂质岸线进行识别,并提出基于Bruu...     

海底管道超声内检测器开发与工程测试

目前国际上应用较为普遍的海底管道内检测技术主要有漏磁检测技术、超声波检测技术、涡流检测技术。与漏磁内检测技术相比,超声波内检测技术可以直接定量测量管道的剩余壁厚,检测精度较高。本文针对超声内检测器系统开发与缺陷识别量化问题,引入闸门检测超声智能检测方法,对超声内检测器的通过性、检测精度进行工程测试,完成超声内检测器整机系统开发与技术定型。实验结果表明：该系统能够有效发现针孔类缺陷,金属损失类缺陷检出率均大于90%,80%置信度深度精度为±0.04～±0.18 mm,能够满足实际工程应用需求。     

热毯式海底热流原位探测系统设计

针对海底热流探针无法对基岩海底或其他硬质海底进行热流探测的难题,基于傅里叶热力学第一定律提出了非插入式海底热毯原位探测方法,介绍了热毯式热流原位探测系统的设计。通过试验选择了合适的热毯盖层材料、对热毯的形状和设计尺寸等参数进行了设计优化,分析了热毯的工作方式并对布放技术进行了评价。热毯式海底热流探测系统为大洋中脊区域海底的热流探测提供了有效的方法,对于研究板块的热状态及板块的构造活动提供了广阔的应用前景。     

基于高分辨率再分析海流数据的三种涡旋识别方法在南海的评估

本文基于南海11 a逐日高分辨率再分析海流数据,利用三种涡旋识别方法——缠绕角（Winding Angle,WA）法、速度矢量几何（Vector Geometry,VG）法和OW (Okubo Weiss)参数法对南海中尺度涡进行识别和追踪,对比了三种方法对中尺度涡的探测能力,并分析了在高分辨率再分析产品中的适用性。研究表明,产品空间分辨率的提高能够放大OW方法的W参数噪声,使该方法存在涡旋过量检测和涡旋分割现象,导致识别的涡旋数量偏多、半径偏小,涡旋平均成功探测率最低（76.2%）;与OW方法相比,WA方法在一定程度上降低了涡旋过量探测率和漏判率,涡旋平均成功探测率提高至85.1%,但涡旋识别时间较长;与前两种方法相比,VG方法的涡旋平均成功探测率可达93.2%,综合评估参数（过量探测率×漏判率÷成功探测率）优势显著（4.5%）,且计算高效。因此,在基于高分辨率再分析产品进行中尺度涡识别时,VG方法具有更加合理的涡旋探测结果和更强的适用性。