小波阈值消噪在大坝变形数据处理中的应用

为了克服硬阈值函数不连续,软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,更好地改进滤波效果,提高去噪质量,须采用一种新的阈值处理策略。新阈值函数表达式简单易于计算,克服了硬软阈值的缺点。实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论是在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及Matlab的阈值优化算法,充分体现出其优越性。     

短周期面波的自动检测算法

给出了一种短周期瑞雷(Rg)波的自动检测器,其目的是用于三分量台站所记录到的区域(<2.5°震中距)事件。该检测器以17～22s的瑞雷波自动检波方法为模型;我们已经修改了用在近距离和短周期的算法。我们对该检测器在印度中部一群定位很好的矿山爆破和该地区一组地面实测事件进行了检验。Rg波检测器结合了半自动的事件检测系统和定位算法,并被用在连续数据上。为进行前置滤波,对傅里叶方法和基于小波的方法进行了评估。在小波前置滤波后,我们看到了用Rg波检测器估算的后方位角标准偏差的样本,它与系列事件fk3CP波的后方位角相当。结果表明,用Rg震相后方位角定位与用小信噪比的初至震相后方位角定位这两种方法是兼容的。相对于傅里叶前置滤波而言,我们更推荐小波前置滤波,因为在近距离上,在低信噪比的背景上检波,小波前置滤波的一致性更好。     

GPS参考站网络的多路径误差建模技术研究

通过研究多路径误差的周日重复性特征,将参考站网络多路径历史数据用于减弱参考站网络基线解算中的多路径效应影响,以提高网络解算(尤其指低高度角卫星和新升卫星)的初始化进程及可靠性。通过分析多路径误差的产生机理,研究多路径误差与信噪比信息的强相关关系,建立信噪比相关网络内插模型(SNRIM),用于流动用户位置高精度多路径改正数的实时计算。最后通过四川GPS观测网络实验,验证上述方法在网络高精度实时定位领域应用的有效性及可靠性。     

基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演

基于大地测量型GNSS接收机获取的反射信号反演土壤湿度是GNSS领域的研究热点。为克服常规线性回归和BP神经网络算法等的缺陷,本文提出了一种基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演方法。试验结果表明,基于该方法得到的决定系数、土壤湿度平均绝对误差和均方根误差分别为0.909 8、0.017、0.021,与线性回归和BP神经网络算法相比,与实测数据吻合度更高,可有效提高土壤湿度反演精度,证明了方法的有效性和可靠性。     

GNSS-R海面测高现状及其常用方法研究进展

全球卫星导航系统(GNSS)不仅具有导航定位、测速以及授时等功能,且因其反射信号能被接收,可用于海面风场、海面高度反演，由此开辟了一个新的研究领域GNSS反射(GNSS-R)技术，GNSS-R技术用于海洋遥感是一个新的研究领域；文中主要介绍了GNSS-R遥感技术和海面测高的研究进展,并从基于信噪比(SNR)数据测量法、基于 C／A码相位测量法、基于载波相位测量法及基于载波频率测量法等方面分析和总结了GNSS-R在海面高度测量的常用方法.      

VLBI观测双线极化条纹拟合方法

提出了一种可用于下一代VLBI观测系统(VGOS)的双线极化条纹拟合方法。现有的VLBI观测模式采用的是右圆极化(RCP),而VGOS系统采用的是双线极化。本文方法包括校正和组合条纹拟合两部分。校正部分选择一颗强源作为参考源,分别得到不同极化方式下的通道时延及相位校正数据,用于目标源的校正。组合条纹拟合部分将4种极化分量的可见度数据组合成伪Stokes分量,通过搜索差分星位角使伪Stokes分量的幅值达到最大,从而获得最终的时延观测量。与单极化条纹拟合相比,组合极化获得的条纹具有更高的信噪比(SNR)及更小的条纹相位弥散度。     

北斗二代双频数据质量分析

对北斗二代卫星的双频观测数据进行了质量分析,包括伪距多路径误差和信噪比两个方面。大量实测数据测试表明:北斗GEO、IGSO和MEO三类卫星的多路径误差逐渐增大,且B1频点小于B2频点,GPS与北斗MEO卫星的伪距多路径误差相差不大;另外,北斗三类卫星均表现出载波B2的信噪比略大于B1,而GPS卫星则表现出L1载波信噪比要大于L2。     

GLONASS卫星SNR信号的雪深探测

利用GNSS-MR(Global Navigation Satellite System Multipath Reflectometry)技术反演积雪深度是近年来一种新兴的卫星遥感技术。目前大多数研究仅使用GPS(Global Position System)数据限制了该技术的发展,为了扩展GNSS-MR算法的应用,介绍了基于GNSS-MR算法的雪深反演模型。首先,通过多项式拟合分解GLONASS观测数据获取高精度的信噪比残差序列;然后,利用Lomb-Scargle谱分析法对其进行频谱分析可解算雪深值。选取IGS中心的YEL2站2015年11月到2016年6月共243天的GLONASS卫星L1波段反射信号的SNR数据进行实例分析,并以美国国家气象数据中心提供的加拿大Y-H (Yellowknife Henderson)气象站的实测雪深数据为真值,将反演雪深与实测雪深进行对比验证。所得实验结果如下:(1)与GPS卫星的反演值相比,基于GLONASS-MR(GLONASS Multipath Reflectometry)技术反演积雪深度的精度同样能达到厘米级,RMSE仅3.3 cm,反演值与实测值的空间分布趋势一致且相关性较强,其相关系数R2高达0.969;(2)不同的积雪深度对信噪比的振幅频率与垂直反射距离具有直接影响;(3)对同一卫星而言,信噪比的频谱振幅强度峰值与其对应的反演值存在线性相关;(4)在相同条件下,采用多颗GLONASS卫星数据比单颗GLONASS卫星数据反演雪深的效果明显更优。基于反演的高时间分辨率产品,分析该地区雪深日变化的情况,实验结果表明基于陆基CORS站的GLONASS-MR技术在用于实时、连续的雪深变化监测方面具有良好的潜力和可行性。     

空中目标探测系统信号处理增益分析

针对利用全球导航卫星反射信号(GNSS-R)进行空中目标探测时,信号微弱无法可靠接收的问题,该文提出了一种计算信号处理增益的方法。通过合理设置信号处理算法参数,保证了对微弱信号的后续处理。首先对GNSS-R信号接收链路进行了分析,计算得到了当目标的雷达散射截面(RCS)变化时对应的目标回波功率范围;然后对空中目标上升、平飞和下降三种飞行状态双基地雷达系统几何模型进行了研究,给出了3种飞行状态下对应的有效探测时间,为接收机后续相干/非相干累加算法的处理时间提供阈值限制;最后在阈值范围内,选定合适相关时间,分析了经过相干/非相干累加处理后的反射信号输出信噪比范围。结果表明:在有效探测时间的限制下,相关处理时间取0.6s时,处理后的信噪比在10dB左右,满足一般码跟踪环所需的门限要求,可以保证接收机后续数据处理的顺利进行。