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本文开展了水下潜器重力匹配导航的匹配效率改善研究.第一,为克服传统TERCOM算法逐点遍历搜索效率较低的缺点,提出新型分层邻域阈值搜索法.其原理如下:首先,利用4格网间隔数进行粗搜索匹配;其次,为提高初始匹配点的选取标准设置4 mGal阈值(基准图上重力值与实测重力值之差),对选取的若干粗搜索行最佳匹配点周围24邻域点进行取舍并匹配比较;最后,获得搜索范围内最佳匹配点.第二,综合考虑了重力场标准差、峰度系数、坡度标准差、粗糙度、信息熵等重力场主要特征参数,将其作为适配区优劣的分析依据.第三,在适配性良好的区域内,在保证水下导航精度的前提下,基于分层邻域阈值搜索法,以本文参数设置为例,水下潜器重力匹配导航的匹配效率提高约14.14倍.
相似文献地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤,双稀疏字典提供了两层稀疏模型,比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示,然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA)对初始字典系数进行更新,接着采用数据驱动紧标架(data-driven tight frame,DDTF)在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数,最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数,并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明:与固定基变换去噪方法相比,该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示,在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比;与字典学习去噪方法相比,该方法不仅拥有较快的去噪速度,而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点.
相似文献精确获取震相到时是地震定位和地震走时成像等研究的重要基础.近年来,随着地震台站的不断加密,地震台网监测到的地震数量成倍增长,发展快速、准确、适用性强的震相到时自动拾取算法是地震行业的迫切需求.本文在前人工作基础上,发展了Pg、Sg震相自动识别与到时拾取的U网络算法(Unet_cea),使用汶川余震和首都圈地震台网记录的89344个不同震级、不同信噪比的样本进行训练和测试.研究表明,U网络能够较好地识别Pg、Sg震相类型和拾取到时,Pg、Sg震相的正确识别率分别为81%和79.1%,与人工标注到时的均方根误差分别为0.41 s和0.54 s.U网络在命中率、均方根误差等性能指标上均明显优于STA/LTA和峰度分析自动拾取方法.研究获得的最优模型可以为区域地震台网的自动处理提供辅助.
相似文献天山地区地质构造复杂,地震活动频繁,其壳幔变形和深部结构一直受到学者们的高度关注.然而,由于天山地区地震台站资料较少,致使壳幔变形研究结果与解释存在诸多争议.本研究利用在天山地区(40°N-46°N,78°E-92°E)新布设的11个流动宽频带地震台站和该地区39个固定台站的观测资料,采用接收函数与面波联合反演方法,获得了研究区地壳厚度及壳幔S波速度结构.反演结果显示天山地区(41.5°N-44°N,78°E-88°E)平均地壳厚度为56 km,塔里木盆地(40°N-41.5°N,79°E-90°E)、准噶尔盆地(44°N-46°N,82°E-90°E)和吐鲁番盆地(42°N-43°N,88°E-90°E)具有较厚的沉积层,地壳平均厚度为43 km、53 km和46 km,整体表现为天山厚、盆地相对较薄的特征;在研究区南天山的最高峰(42°N,80.5°E)及北天山的最高峰(43.5°N,86°E)附近,中下地壳存在较厚的低速层,我们认为在强烈挤压作用下低速、低强度的中下地壳强烈变形可能是导致该区域快速隆升的主要原因.在研究区中部,位于塔里木盆地与准噶尔盆地之间的天山地区,中下地壳及上地幔均存在低速层,且盆地莫霍面向天山倾斜明显.结合前人的研究成果推测,在南北向构造挤压应力作用下,塔里木盆地与准噶尔盆地发生了向天山造山带方向的双向壳幔层间插入俯冲.在研究区东部,塔里木盆地东北缘与天山东部接触带的地壳内没有明显的低速层,推测应处在早期挤压变形状态,该区域的壳幔边界为缓变的速度梯度带,可能与上地幔热物质侵入或渗透有关.
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