利用IGGIII模型的多模多频GNSS-MR潮位反演

潮位是保证沿海安全、监测海洋气候、维持高程基准的重要参数。近年来基于地基Global Navigation Satellite Systems (GNSS)反射信号的遥感方法被证实可以用于潮位监测。相较于传统的潮位测量方法,GNSSmultipath reflectometry (GNSS-MR)技术有成本低、连续跟踪、全天候等优势;但是目前技术的精度不高、时间分辨率较低。通过获取更多GNSS卫星系统的观测数据可以提高潮位监测结果的时间分辨率,本文利用GPS、GLONASS、Galileo和BeiDou的观测数据,采用基于IGGIII模型的稳健回归方法对四系统的潮位反演数据进行融合研究。测站选取BRST站和HKQT站,这两个测站均可接收四系统数据;实验结果表明,利用多模多频GNSSMR进行潮位反演,二个测站的反演精度分别优于13 cm和8 cm,相比于单系统单频精度有40%—70%的提升,而且能够大大提高时间分辨率。     

基于分布式光纤传感技术的渗流监测理论研究

从阐述多孔介质传热过程出发,逐一分析了在非渗流及渗流情况下,光纤与多孔介质之间的传热过程,详细分析了光纤与水流对流的传热过程,推导了多孔介质中渗流水和光纤之间的换热系数计算公式。在一定假设条件下,推导了导热系数（渗流流速）、加热功率和温升的非渗流情况与渗流情况监测理论方程,为分布式光纤传感技术监测渗流的应用提供了坚实的理论基础。     

融合车载影像与点云的道路边界提取与矢量化

车载激光点云的数据不完整和影像连续帧之间的地物重影现象给提取连续、完整的道路边界带来了巨大挑战。提出了一种融合点云与全景影像的道路边界提取与矢量化方法。首先,分别从点云和全景影像中提取初始道路边界点,然后基于非闭合Snake模型融合两种数据源中的道路边界点,实现结构化和非结构化道路边界的准确提取与矢量化。该融合过程首先基于点云中的道路边界构建特征图,并以车载影像中的道路边界提取结果为初始轮廓,然后基于道路边界的几何特性构建非闭合Snake模型,最后通过求解该模型实现多源道路边界点的融合,并完成道路边界线的矢量化。将该方法应用于2个城市场景数据集,结果表明：该方法可有效提取形状多样的结构化和非结构化道路边界,对由于遮挡导致的数据不完整和多帧影像中的地物重影具有较强的鲁棒性,对城区道路边界提取的精度、召回率、F1值分别优于95.43%、89.27%、93.38%。     

光栅Bragg地震检波器的传感特性研究(英文)

针对目前石油地震勘探的瓶颈—检波器性能差的问题,设计了一种新型光纤Bragg光栅（FBG）地震检波器,阐述了其工作原理,并从理论上给出了检波器的响应函数等参数。由于FBG的传感优势,这种新型地震检波器动态范围可达94dB,灵敏度高,重量轻,造价低,是理想的新一代地震勘探信号采集单元。     

基于分布式光纤传感技术的流速测量方法研究

简要介绍了分布式光纤传感技术的流速测量方法的主要仪器设备。在研究加热光纤与流水之间传热过程的基础上,推导了流速与光纤稳定温升、加热功率等参数之间的基于分布式光纤传感技术的流速测量方法的理论方程。设计了模型试验,对不同流速与加热功率下,光纤温升情况进行了试验研究。在试验数据分析的基础上,研究了静水与流水中光纤温升情况,结果表明：所有温升曲线都可以分为上升和稳定两个阶段,流水中的光纤温升明显低于静水中的光纤温升,两者的差值随着功率及流速的不同而不同。加热功率越大,两者温差越大;流速越大,温差越大。研究了加热功率对静水中光纤温升的影响,通过分析发现：静水中的光纤稳定温升与加热功率之间存在着良好的线性关系。重点分析了在一定功率下,流速与光纤稳定温升之间的关系,结果表明光纤稳定温升与水流速度呈非直线的反比关系。最后,对该方法进行了讨论,提出了下一步研究建议。     

光纤布拉格光栅波长解调系统的研制

光纤布拉格光栅波长解调系统利用光纤光栅的平均折射率和栅格周期对外界参量的敏感特性,将外界参量的变化转化为其布拉格波长的移动,通过解调布拉格波长的偏移来确定待测物理量的变化。采用波分复用技术构成光纤光栅传感网络,提出了由光源、布拉格光栅传感网络、光栅波长检测电路构成FBG波长解调系统的硬件设计方案。利用LabVIEW丰富的功能函数库,设计光纤布拉格光栅波长解调系统软件的各功能模块。最后在室内进行了FBG波长解调系统的调试实验。结果表明：在相同测试环境下,传感器的测试波长变化较稳定,数据的重复性较好,系统软硬件运行稳定可靠。     

基于多模态感知的水下目标检测应用构想

水下目标检测在海洋生物研究、考古探索、军事防御等多领域广泛应用,随着人工智能快速发展,水下目标检测也朝着无人化、智能化发展。深度学习采用神经网络挖掘信息特征,在速度和精度上均表现出优异的性能,成为了计算机视觉技术的主流算法,然而水下环境复杂,将其应用于水下图像目标检测仍存在较大的挑战。水下目标各模态信息互补,特征丰富,有利于目标检测识别,因此结合应用场景调研现有技术,然后设计基于深度学习的多模态水下目标检测系统,同时对比分析了现有关键技术的优缺点,最后对多模态目标检测系统未来发展进行总结与展望,具有重要意义。     

基于光纤光栅的高精度测温传感器研究

利用光纤光栅对温度和应变同时敏感的特性,我们设计制作了一款满足地震前兆观测中地温观测精度要求的双金属光纤光栅温度传感器,并首次对温度增敏后的光纤光栅传感器样品进行了精度分析,得到该传感器的精度达到士0.05℃,获得了现今光纤光栅温度传感器最高的分辨率0.0014℃/pm.该传感器的成功研制从实验上证明了光纤光栅用于地震前兆观测的可行性,为地震前兆观测的光学化打下了坚实的基础.     

一种RANSAC多模型拟合的隧道点云滤波算法

针对目前大多数点云滤波方法的不足,提出基于随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)多模型拟合的隧道点云滤波算法.与单模型拟合滤波方法不同,该算法在每个隧道横断面上使用多个圆模型进行分段拟合,多个模型具有不同的模型参数,将远离所拟合的各圆模型的点作为噪声点进行剔除.实验结果表明,相较于...