基于优化包络相关法的罗兰C天波延迟估计算法

针对低信噪比条件下,罗兰C天波信号延迟时间估计的准确性和有效性问题,提出基于优化包络的相关系数时域法。通过分析标准罗兰C信号包络的特征,分别采用微分和二次微分方法对罗兰C信号包络进行优化,形成陡峭的包络信号上升沿;利用相关系数法对接收信号包络和参考信号包络进行匹配,形成的匹配峰值分别对应地波和天波信号到达的时刻,由此可获得天波信号的延迟时间;通过仿真分析和实测信号试验验证,证明该方法能满足数字化接收机的实际要求,并具有更高的抗干扰能力、估计准确性和自动识别功能的特点。估计的结果还可以作为判别相位跟踪和周期识别正确率的辅助依据。     

实数编码遗传算法在大地电磁测深二维反演中的应用

作为全局非线性优化的新方法之一的遗传算法,近年来已从生物工程流行到大地电磁测深资料解释中.然而,大地电磁反演问题具有不适定性,解的非唯一性.通过结合求解不适定问题的Tikhonov正则化方法,本文采用实数编码遗传算法求解大地电磁二维反演问题.此算法在构建目标函数时引入正则化的思想,利用遗传算法求解最优化问题.常规的基于局部线性化的最优化反演方法易使解陷入局部极小值,而且严重的依赖初始模型的选择.与传统线性化的迭代反演方法相比,实数编码遗传算法能够克服传统方法的不足且能获得更好的反演结果.通过对大地电磁测深理论模型进行计算,结果表明:该算法具有收敛速度快、解的精度高和避免出现早熟等优点,可用于大地电磁资料解释.     

一次过冷层状云催化云迹微物理特征的卫星遥感分析

为了优化地面人工增雨作业技术,提出了区域多参量动态对比法(以下简称K值法),并使用该方法对2015—2017年选取的26次地面增雨作业,从不同参量、不同作业工具、不同作业剂量和不同作业方式等方面进行效果统计检验。结果表明：地面催化作业有较好的增雨效果,作业后3 h内的增雨率为14.4%,2 h时增雨效果最好;不同作业工具比较,火箭增雨速度快且增雨率大,增雨效果比高炮好;不同作业剂量比较,单次高炮作业剂量N≤35发、单次火箭作业剂量2 < N≤5枚为充分播撒;不同作业方式比较,连续多次作业(两次作业时间间隔1 h之内,作业点距离5~7 km)比单次作业增雨率高11.2%,连续作业增雨效果更好;在2018—2020年13次地面增雨作业中应用了上述优化技术,与2015—2017年选取的26次作业相比,平均K值提高了30.6%,增雨率提高了6%,与同期7次未应用优化技术的作业相比,平均雨量K值高0.85,K>1的时效延长1 h,技术优化效果明显。

     

小波分析在地震资料去噪中的应用

本文阐述了小波变换和去噪的基本原理,根据模拟信号和实际地震信号的频谱分析,讨论了如何选择小波基,及去噪中的阈值问题,从小波分解出发,利用多尺度分解对地震资进行分析,并基于MATLAB语言和小波工具箱,实现了对地震资料的去噪.     

河北曹妃甸岛区工程地质环境稳定性评价研究

港口区工程地质环境安全关系着国计民生,对稳定社会和促进港口经济发展具有重要意义,因此研究和探讨港口区工程地质环境稳定性并进行综合评价就显得尤为重要.本文在总结相关研究成果并分析曹妃甸岛区地质环境数据的基础上,构建了工程地质环境稳定性评价指标体系,并采用专家打分法进行了综合评价.评价结果与研究区地质环境变化规律和后期观测结果基本一致,稳定性较差的地区主要分布在岛区东部及西南部曹妃甸深槽区域,主要为大规模的吹沙造地、工业建设,改变了原有的海洋动力系统,从而引起港区周围洋流、地貌特征、冲淤过程、泥沙运动的改变,导致航道的冲於,特别是深槽冲刷的加剧是影响地质环境稳定的主要因素.评价结果可作为研究区工程维护的参考依据,也为我国其它沿海港口重大工程地质环境稳定性评价提供了借鉴.     

临城县集中式饮用水水源保护区划分及保护对策

通过分析临城县地质构造、水资源补给方式、水资源供需能力及水资源污染方式,利用经验法和水质模型法计算分析出临城县水源准保护区、一级保护区等划分范围、水资源监测频次等,并对水源保护区提出保护措施和建议。     

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再论纬向正常密度假说与内波假说的比较

本文对“纬向正常密度假说”和“内波假说”再次进行了讨论,进一步比较了二者的联系和区别.根据岩石圈板块概念和地幔对流假说的基本观点、以及“纬向正常密度假说”和“板块运动重力机制”的基本观点,提出了“软流圈板块”概念.     

吃水不忘挖井人——韶山纪行

荷花盛开的季节,我终于到了韶山,圆了半个世纪的梦。细想起来,像我这样生在新社会,长在红旗下,学习着毛泽东思想、沐浴着红太阳光辉一路走来的共和国同龄人,哪一个不是对韶山充满深情和向往?遗憾的是,由于种种原因,我的双脚始终没能踏上韶山的土地。这次由于赴岳阳考察     

利用卷积自编码器重建含噪重力数据

卷积自编码器融合了适于处理相同维度数据映射的自编码器神经网络,以及近年来在图像处理领域取得广泛应用的卷积神经网络。基于深度学习处理重力观测数据图像, 利用卷积自编码器从含噪声的重力图像中重建重力观测图像。首先,随机建模生成大量不同参数的重力异常体,正演其重力异常, 将加入噪声的重力异常和原始重力异常分别作为卷积自编码器的输入和输出进行训练;然后,模拟数据测试表明训练得到的神经网络重建效果良好;最后,用Kauring实验场实测重力数据测试该神经网络的泛化性能,并与快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)滤波、db小波(Daubechies wavelet)滤波方法进行了比较。结果表明,训练好的卷积自编码器重建实测重力数据的平均误差小于FFT滤波方法及db小波滤波,且能避免重力异常特征过度滤波而消失,受噪声干扰小于db小波滤波,综合效果理想。