使用量化器件获得高精度测量方法的几点讨论

本文从列车器件测量精度的估计公式出发，推出导了用低精度Ａ／Ｄ变换器伯获得高精度测量结果的一般性证明，还讨论了这种方法的若干可能应用。     

Helmert方差分量估计严密公式与简化公式等价性的证明

在分析了Helmert方差分量估计严密公式与简化公式迭代收敛结果一些统计性质的基础上,导出了关于收敛结果共同的求解方程,从理论上证明了两种结果的等价性,为使用简化公式提供了依据。     

GPS／GLoNASS组合定位的抗差Helmert方差分量估计模型

GPS和GLONASS存在系统差异,组合定位时,采用Helmert方差分量估计可得到更加准确的结果。但GNSS观测值常受到衍射信号和多路径效应的影响,使观测值存有粗差,从而导致Helmert方差分量估计的失真。为此,将抗差Helmert方差分量估计应用于GPS／GLONASS组合单点定位,实验结果表明：抗差Helmert方差分量估计可以有效地抑制组合系统粗差观测值的影响。     

坡度随水平分辨率变化及其空间格局研究

以黄土丘陵沟壑区的县南沟流域为研究区,基于1∶1万地形图,利用ANUDEM软件生成5m到200m分辨率DEM,并利用Arc/Info中计算坡度的方法提取了各种分辨率的坡度。研究表明,随着DEM分辨率的降低,单个样点坡度值表现出不确定性,但同一坡度级所有栅格点的坡度均值呈现一定的规律性,低坡度段表现为先升高后降低,中坡度段呈现微弱变化,陡坡度段呈现对数降低趋势;沟沿线上坡度值呈比较剧烈的下降趋势、分水线和流水线上坡度缓慢下降。     

GPS在轨卫星原子钟的稳定性分析

导航卫星星载原子钟的相位或频率数据,作为导航系统应用研究的基础,将直接影响导航系统时间尺度建立以及定位的精度和准确性。本文针对由IGS官网提供的四种GPS卫星钟的钟差数据,采用修正阿伦方差进行了稳定性分析,得到了一些有益的结论。     

一种确定联合反演中相对权比的两步法

提出确定联合反演中相对权比的两步法。第1步是不考虑相对权比,建立两类或多类数据的联合反演模型,通过赫尔墨特方差分量估计使得两类或多类观测数据的单位权方差相等（或单位权方差的比值接近1）,从而理论上确定观测数据合理的权阵,同时对不同种类数据进行归一化;第2步是在获得合理的观测数据权阵之后,建立顾及相对权比的联合反演模型,...     

蚂蚁属性优化断层识别技术

在地震地质勘探领域,蚂蚁属性越来越普遍地用于断裂系统的快速识别,而在实际应用过程中,基于三维地震数据提取的蚂蚁属性,不论是沿层切片（平面）还是剖面上往往显示杂乱无章,对断裂系统的刻画与地震同相轴的分布特征并不对应,致使实际应用效果较差。针对此普遍存在的现状,研发出一套蚂蚁体断层快速识别的技术系列:首先,根据地质目标,优化蚂蚁属性的终止标准值,应用蚂蚁细线体的信息素二值化技术使蚂蚁体聚焦和收敛;然后,通过断层自动分离对断面的尺度与偏角等参数进行分析,有效定义生成断面的规则及断面间的关系;最终,利用三维可视化平面-立体联立解释技术,直观判断出研究区断裂系统空间分布的合理性,进行断面细化编辑与调整,自动按所需间隔提取断棱数据,从而实现断层的自动追踪解释。通过应用此技术系列,在研究区断裂系统识别,尤其是大尺度断层快速自动追踪方面取得了很好的效果,快速、准确地建立起了研究区断层解释格架。应用蚂蚁属性进行断层识别是一套技术系列,利用典型剖面进行试验、优化计算参数是关键,遵循这一思路计算出的全区蚂蚁属性,才能获得良好的断层识别效果。      

雷州半岛玛珥湖区玄武岩的年代、地球化学特征及其意义

我国南部雷州半岛是亚洲季风影响的核心区,区域内田洋、青桐洋和九斗洋这3个干玛珥湖沉积序列可为揭示低纬地区亚洲季风的轨道尺度变化提供关键证据。查明这些玛珥湖的形成年代、基底玄武岩的地球化学组成及其风化产物特征,为进一步获得沉积序列的年代控制、揭示沉积物替代指标的古气候意义提供了基础。本研究对3个干玛珥湖基底的玄武岩进行了K-Ar测年、地球化学成分和玛珥湖周围风化剖面粘土矿物的测试分析,得出了以下结论:1)田洋玛珥湖湖盆的形成年代为0.73~0.87Ma,首次报道的青桐洋和九斗洋湖盆的形成时代分别为0.82 Ma和0.81~1.08 Ma,它们均属于早更新世晚期到中更新世早期的石峁岭期火山射气喷发形成的。2)田洋、青桐洋和九斗洋玛珥湖基底玄武岩均属于石英拉斑玄武岩。同一时期喷发的石英拉斑玄武岩广泛分布在玛珥湖的周围,这些玄武岩风化的产物以高岭石、三水铝石以及赤铁矿为主,在降水较为充沛的时期,物理或化学风化的产物随地表径流汇入湖盆,是玛珥湖沉积的主要来源。本研究为正在进行的低纬地区更新世轨道尺度季风降水重建提供了基础。     

采用方差-协方差分量估计GPS时间序列噪声特性

本文采用方差-协方差分量估计分析GPS残差时间序列噪声特性。介绍了该方法如何运用于GPS时间序列分析,详细的推导了函数模型,建立了数据处理流程。对比传统的极大似然估计,该方法可以定量计算各噪声分量的大小,并且具有计算速度快,数学模型严谨等优点。