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。     

图像重建算法FBP与OSEM在工业CT应用中的对比研究

滤波反投影法(FBP)与有序子集最大期望值法(OSEM)是图像重建中最为常用的两种方法,本文研究了这两种重建方法在工业CT中的应用,就不同的探测器数目、不同的旋转投影角度取样数、不同的噪声水平,对两种方法的重建效果进行对比与分析,结果表明在某些条件下迭代法OSEM重建图像质量明显好于解析法FBP。     

一种新的消除GPS互相关干扰的方法——Q路滤波法

在微弱GPS信号处理中,当接收到的信号中某颗卫星的信号能量比较强,而其他卫星信号都很微弱时,就有可能出现这颗能量比较强的卫星对其他卫星信号的捕获、跟踪产生干扰,这种干扰就是互相关干扰。通过研究现有的消除互相关干扰的方法,提出一种全新的方法——Q路滤波法,这种方法操作简单,并且可以完全消除互相关的影响。     

LaCoste&Romberg航空重力仪K因子的动态标定及其特性研究

摆杆尺度因子（K因子）是反映LaCoste&Romberg航空重力仪线性响应特性的最重要参数. 利用基于地面参考数据的外部标定法和基于交叉点不符值的内部标定法分别对其进行了标定，实测数据分析表明，K因子的内、外部标定结果非常一致，且利用新K因子计算的空中重力扰动，其精度较采用出厂值提高了02～04 mGal. 内部标定法具有较好的实际应用价值. 研究了K因子与滤波尺度的相关性，表明重力仪可能为一非线性响应系统，即K因子的大小与摆杆速度的变化有关.     

基于中值滤波和小波变换的天气雷达回波图像处理

本文提出了一种中值滤波和小波变换相结合的天气雷达回波图像处理方法,分别从目标回波的视觉角度和统计量的客观角度对处理后图像进行了分析。实验结果表明,本文算法实现了去除回波图像中高斯和脉冲混合噪声的目的,有效的保留了回波图像边缘细节,视觉效果好,层次感较为丰富,处理效果明显优于传统图像处理方法,为自动识别回波种类的研究提供了良好的基础。     

Comparison of Two Fading Filters anc Adaptively Robust Filter

Two kinds of fading filters and their principles are introduced. An adaptive robust filter is given with corresponding principle. The basic abilities of the fading filters and adaptively robust filter in controlling the influences of the kinematic model errors are analyzed. A practical example is given. The results of the fading filter and adaptively robust filter are compared and analyzed.     

基于自适应Kalman滤波的BP神经网络及其在高程拟合中的应用

针对传统BP神经网络容易发散、泛化能力差等问题，采用自适应Kalman滤波方法训练神经网络的连接权。与Kalman滤波训练连接权和传统的BP算法相比，该方法提高了BP神经网络计算精度，增强了泛化能力。实测数据的计算结果证明了该方法的可行性与有效性。     

机载Lidar数据快速滤波方法

机载Lidar是可以快速获取数字表面模型(Digital Terrain Model,DTM)的一种遥感技术。它能够快速获取大范围地面精确的三维坐标,得到高密度的点云。为了从点云数据中提取地形信息,必须对地面点和非地面点进行分类,称之为滤波。现有算法不适合用于处理大规模数据。本文提出一种快速滤波方法,实验结果表明该方法能够快速准确地提取地形点。与现有的滤波方法相比较,其最大的特点是将二维滤波问题简化为一维滤波,滤波速度快。     

逐次滤波方法在GPS单点定位中的应用研究

采用平差计算中得到的观测值的残差来估计指数函数经验模型中的参数，从而使随机模型更真实地反映观测值中的随机误差和偏差。由实际GPS观测数据厦广播里历，按以上的函数模型和随机模型采用逐次滤波方法进行解算。结果表明，此方法在未剔除和修复周跳的情况下，可以使单点静态定位的平面外符合精度达1．46m，高程方向的外符合精度为1．72m。     

一种应用于城市区域的自适应形态学滤波方法

数学形态学滤波是从激光雷达数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法,在应用中取得了较好的效果,但也具有一些明显不足。在分析现有方法优劣及城市地形特点的基础上,提出一种应用于城市环境的自适应形态学滤波算法。该方法采用分层识别策略：首先通过分割得到地面主体部分;之后利用正规化高度值寻找其余地面区域;最后估计地物覆盖区域地面点取值。采用三个不同分辨率、不同地形/地物特点的数据集进行了实验,结果表明该方法能有效识别地面和地物点,并解决了窗口尺寸限制、粗差误判等问题。