高频地波雷达海杂波背景下的船只目标检测研究进展

针对海杂波对高频地波雷达目标检测的干扰问题,分目标处于海杂波谱区之内和之外两种情况综述了海杂波背景下的目标检测方法。对于海杂波内目标检测的难题,介绍了一种基于现场海态同步观测信息的检测新思路以及初步验证结果。对国内外相关研究进展的归纳总结和新思路的提出,为提出更加有效的海杂波干扰下的目标检测方法提供了重要的参考。     

双感应测井资料自适应正则化反演

为了准确获得地层真电阻率,确定地层侵入关系,将非线性反演理论与Morozov偏差原理结合,建立双感应测井(Dual-Induction Log)资料的自适应正则化全参数反演算法。首先根据Tikhonov正则化反演理论,将双感应测井资料反演问题变为含稳定泛函非线性目标函数极小化问题;再利用Gauss-Newton算法确定极小化解。在测井资料的最佳拟合迭代过程中,将Morozov偏差原理及Cholesky分解技术结合,建立一套自适应选择正则化因子方法;最后对大庆油田的实际测井资料进行反演处理。反演结论与试油结果表明,该算法在处理薄层、薄互层时能够取得更为满意的效果。     

pH、亚硝酸盐和氨氮对双齿围沙蚕耗氧率和排氨率的影响

在实验室条件下研究不同pH(5.0、6.0、7.0、8.0、9.0)、亚硝酸盐浓度(0、0.036、0.357、0.714、1.429mmol/L)和氨氮浓度(0、0.036、0.357、0.714、1.429 mmol/L)对双齿围沙蚕(Perinereis aibuhitensis)耗氧率和排氨率的影响。结果表明,在不同p H条件下各组双齿围沙蚕的耗氧率差异无统计学意义(P0.05);pH为7.0时,沙蚕的排氨率较低(2.37±0.51μg·g~(-1)·h~(-1)),pH为9.0时,排氨率最低(0.44±0.13μg·g~(-1)·h~(-1))(P0.05)。随着亚硝酸盐氮浓度的升高,其耗氧率仅在0.714 mmol/L组升高,与其他各组差异无统计学意义(P0.05),而排氨率0.036 mmol/L组升高,之后急速下降,1.429 mmol/L组最低,差异有统计学意义(P0.05)。随氨氮浓度的增加,双齿围沙蚕耗氧率呈下降趋势,当氨氮浓度0.714~1.429 mmol/L时差异有统计学意义(P0.05)。     

利用GPR天线-目标极化的瞬时属性分析方法探测LNAPL污染土壤

轻非水相流体(LNAPL)泄漏后会对土壤和地下水造成严重污染,为了准确探测出LNAPL泄漏范围,本文将GPR天线-目标极化的瞬时属性分析方法应用于轻非水相流体污染土壤探测的研究中。采用注入柴油的石英砂砂箱在实验室建立污染土壤模型,利用探地雷达对该污染土壤分别进行天线方位为0°、90°的测量。LNAPL土壤污染物形状、大小、结构并不规则,因此可以通过0°和90°方位天线测量来分析天线-目标极化特征,了解目标物的走向、形状等地下介质信息。通过对预处理后的包含天线-目标极化特征的信息进行瞬时属性分析,LNAPL污染范围可以被清晰地识别,提高了GPR探测能力。     

额济纳旗灰石山东北铌多金属矿床成矿规律及成因浅析

通过对灰石山东北铌多金属矿床地质特征综合分析表明,矿床的产出受地层和构造的双重制约。矿区的二叠系双堡塘组是矿源层,矿体具有明显的层位控制性;北东东向断裂构造提供了热液通道并进行了叠加改造;矿床成因类型属于沉积变质-热液叠加型。     

结合Ka和X波段双偏振雷达对北京一次锋面降雪过程雪带的观测分析

本文设计了中国科学院大气物理研究所位于同一观测站内的一部单发双收Ka波段双偏振雷达和一部双发双收X波段双偏振雷达高效结合观测的方法,并首次将Ka和X波段双偏振雷达结合应用在降雪过程的观测中,对2019年2月14日锋面气旋系统在北京地区降雪过程中雪带的形成、发展、消亡过程的宏微观结构进行了分析。结果表明,雪带的垂直结构符合以往对层状云垂直分层的物理认识,类似但不同于雨带由凝结增长层、丛集层、淞附层、融化层组成的四层结构,雪带只包含由上层“播种”至下层的冰晶形成的凝结增长层、丛集层和淞附层三层。由于各层水平风速不同,雪带的三层结构并非垂直排列。多个雪带不断生成发展维持降雪,直至冰晶凝结生长层变空,云从冰晶凝结生长层分裂为多层云后各自消散。证明了Ka和X波段双偏振雷达结合的必要性和高效性,丰富了对锋面气旋系统雪带的认识,补充了Ka波段和X波段雷达对降雪的观测研究。     

Ka/Ku双波段云雷达反演空气垂直运动速度和雨滴谱方法研究及初步应用

在Ka波段云雷达上升级改造建成的Ka/Ku（Ka和Ku波段波长分别为8.9 mm和2.2 cm）双波段云雷达2019年用于华南云降水垂直结构观测,以改进云内动力和微物理参数探测能力。为了利用该双波段云雷达研究华南降水微物理和动力结构,本文提出了基于双波段云雷达回波强度谱密度（S_Z）数据和最优估计技术的云内空气垂直运动速度（V_air）、雨滴谱（DSD）、含水量（LWC）、雨强（R）的反演方法（DWSZ）,雨区衰减的订正方法。利用2019年在广东龙门观测的一次降水过程数据,对比分析了云雷达反演的微物理参数与雨滴谱直接观测量,并检验了云雷达反演的低层空气垂直运动速度,利用反演结果分析了一次混合云过程的V_air与这些微物理参数的垂直结构和相互关系。结果表明:Ka/Ku双波段云雷达合理反演了微降水微物理和动力参数及其垂直分布,经过衰减订正的Ka和Ku波段回波强度偏差明显减小。该双波段云雷达数据可以用于分析0～30 dBZ回波强度的云降水垂直结构。本次过程为混合云降水,对流单体前部存在明显的上升气流,后部存在下沉气流;从平均垂直结构来看:V_air和粒子平均直径（D_m）在2 km高度层到达最大,粒子数密度（N_w）、LWC和R在2 km以下明显增强,粒子直径却减小,水汽凝结过程、雨滴碰并云滴是本次过程的主要机制。这一工作验证了Ka和Ku波段组合的双波段云雷达的可行性,为Ka/Ku波段云雷达技术的推广,单波段云雷达反演算法进一步改进,云降水精细结构分析等提供了基础。     

一种融合单目视觉SLAM与GPS的无人机视频目标定位方法

提出一种融合单目视觉SLAM与机载GPS信息的无人机视频目标定位方法。首先利用单目视觉SLAM实时估计相机相对位姿,融合机载GPS数据,得到WGS84坐标系下的相机位姿估计;其次利用融合后的相机位姿将已知GPS路标投影到像平面,实现GPS路标与无人机监控视频的叠加显示;最后通过关键帧间的极线搜索匹配确定目标像素点的匹配点,并将其反投影到三维空间得其对应的GPS坐标,实现无人机监控视频中的GPS位置查询。实验验证了该方法的有效性、精确性与实时性。     

一种新的六自由度测量方法

针对空间中运动目标的六自由度测量,在研制的新型光笔基础上提出了一种六自由度测量方法。该方法既可以对目标进行六自由度测量,也可以进行单点测量。测量前,只要将光笔安装于被测目标上,利用激光跟踪仪技术和视觉测量技术分别获取光笔的位置和姿态;再将其位置与姿态融合于激光跟踪仪坐标系下的目标六自由度测量值。文中描述了六自由度测量系统的基本原理,并推导了测量系统中涉及到的关键算法。实验结果表明,该方法六自由度测量精度达到国外同类产品水平,基本满足高精度六自由度测量的需要。     

改进的GOTURN算法

随着基于深度学习的算法在计算机视觉领域中的应用不断拓展,GOTURN(Generic Object Tracking Using Regression Networks)算法是第1个满足目标跟踪实时性要求的深度学习算法(达到100 fps),但是该算法的跟踪精度有待提高。针对此问题,采用基于运动估计的卡尔曼滤波算法与基于卷积神经网络的深度学习算法相结合的方法,将卡尔曼滤波算法融入GOTURN算法进行目标跟踪。为了验证该算法的有效性,在ILSVRC2014数据集和ALOV300++数据集中进行了训练和评估。实验结果表明,该算法不仅能够满足目标跟踪的实时性要求,而且能够提高线性系统的跟踪精度。