GPS软件接收机跟踪通道信号统计分析

传统的基于硬件的接收机由于芯片的封装性很难用来进行通道信号的分析研究,而基于软件无线电技术的软件接收机则很容易做到。软件接收机的跟踪通道信号统计分析可用于接收机算法的测试与比对以及卫星信号性能的分析与评估。这里搭建了GPS软件接收机L1中频数字信号处理平台,对跟踪通道输出的I、Q支路信号进行了均值、标准方差以及均方根(RMS)统计。分析了各统计值与通道对应卫星的高度角、信号强度以及噪声之间的关系。基于统计结果提出了一种估计信道信噪比的方法。最后比较了不同信号采样频率对相关三角形和导航定位解算精度的影响。     

一种新的BOC调制无模糊跟踪鉴别器设计

建立了导航接收机码跟踪延迟锁定环的数学模型,讨论了DP和EMLP鉴别器在不同信号、不同前端滤波器带宽的鉴别曲线特性,阐述了BOC调制模糊跟踪产生的原因。针对BOC调制信号的模糊跟踪问题,从BOC调制的机理出发,将BOC调制分成伪码和副栽波两部分分析,阐述了一种新的鉴别器设计。实验表明：新鉴别器设计,鉴别曲线线性跟踪区域斜率最高为9,可实现BOC调制的无模糊跟踪。     

海上试验场目标监测系统设计及应用研究

为提高海上试验场的安全保障能力,本文以国家海洋综合试验场浅海试验场区(威海)为平台设计了海上试验场目标监测系统,采用小型连续波雷达和热成像双光谱云台摄像机联动的监测方式,开发了基于小型连续波雷达的目标检测与数据融合算法,建立了针对海上试验场监测目标的异常行为分析模型,并结合显著性检测和核相关滤波算法实现了目标跟踪取证。系统应用结果表明:海上试验场目标监测系统能够准确识别设备在位运行状态,并对可疑船只目标进行跟踪取证。通过该系统能够及时准确获取海上试验场设备运行与周边态势,为海上试验场安全保障提供有效技术支撑。     

基于卡尔曼滤波强干扰和瞬间遮挡目标跟踪方法

针对空间目标与恒星的近距离强干扰和瞬间遮挡干扰,不易精确捕获目标位置的问题。提出用卡尔曼滤波预测目标位置并跟踪目标,跟踪波门用改进自适应的可变波门。同时设计新的强干扰和瞬间遮挡目标的预判和跟踪方法,当预判到此类目标时,将卡尔曼滤波的预测值作为观测值跟踪目标,并用目标预测质心对波门质心进行限定修正,从而捕获有用的观测数据。实验发现,该方法能稳健跟踪强干扰和瞬间遮挡目标,提升空间目标的跟踪精度,降低数据错误率,提高数据质量,为捕获轨道位置提供更多更有用的数据。该方法程序运行速率快,具有一定的适用性和科学价值。     

2020年2月3日四川青白江5.1级地震总结

针对2020年2月3日四川青白江5.1级地震发生前的地震活动和地球物理观测异常、构造背景、震源物理参数,以及地震序列特征等进行系统总结。结果表明,青白江5.1级地震发生前存在小震调制比高值、地磁低点位移、重力固体潮高噪声等中短期异常;地震序列活动特征显示,此次地震为一次孤立型地震序列,序列参数计算结果与当前余震活动水平基本相符。另外,青白江地震发生在龙泉山断裂带上,震源机制计算结果显示为一次逆冲型破裂事件,与龙泉山断裂构造性质一致。同时,此次地震发生在四川盆地的少震弱震区,对于川滇及川滇藏交界地区后续7级以上地震的发生具有一定预测意义。     

强震临震微波动现象跟踪试验研究

强震临震微波动是强震临震阶段优势频率集中在11~16 Hz、频谱形态较为整齐的临震异常脉动记录,在汶川、玉树、青川等不同强震前有重现,可用于强震临震判定。为了对强震临震微波动现象进行跟踪检验,利用"兰州地脉动实时监控技术系统"分析2015—2016年间发生在青藏块体和新疆的4次5.5级以上地震震前3个月地脉动连续记录,通过临震微波动事件活动度异常幅度变化和持续时间验证临震微波动现象的重现性,跟踪检验结果符合杨立明等基于临震微波动提炼的震情跟踪指标。     

承德地震前兆台网数据跟踪分析

简要介绍承德地震前兆台网2014—2017年数据跟踪分析工作,对常见典型干扰事件进行分类统计,分析影响制约承德前兆台网观测数据质量的主要因素,为进一步提高数据分析能力与观测资料质量提供有效的技术参考及应对措施。     

顾及声线高度角的水下定位随机模型优化

先验随机模型本身的误差会给参数估计带来随机性影响,水下定位等权随机模型简单却不符合实际。基于这一事实,在水下声纳定位模型和随机模型基础上,讨论了随机模型不完善对参数估计的影响。考虑了影响定位主要误差源与高度角之间的关系,结合统计经验提出了基于声线高度角相关的水下定位随机模型。试验表明,优化后的高度角相关随机模型在定位精度上较等权随机模型有所提高。因此,在水下定位中,应减少低高度角观测值的权重,利用提出的随机模型可以减小高度角观测误差对定位精度的影响。     

水面运动目标跟踪监控系统的设计与实现

本文围绕海上无人值守平台周界安防技术需求,以800 m范围内的快艇、渔船、客轮和商船为航行目标构建运动目标跟踪监控系统,并集成开发了基于水下被动声学检测和水上云台控制的光学视频系统为一体的声光一体化监控系统,设计了一套基于深度学习的目标检测算法,实现了对水面航行目标的跟踪检测与分类识别。本文在目前基于单一方法进行水面目标跟踪的基础上进行了突破,系统综合了水听器远距离目标监控跟踪和近距离的水面视频监控目标识别,当两者同时确认目标,由声警器发出警报驱离可疑目标,系统将水下声学监控和水面视频监控有效结合,极大地降低了平台的误报概率,同时实验测试结果表明该系统可有效实现对4类水面航行目标的跟踪检测和特征提取,且改进后的算法可有效提升目标检测效果与识别精度,具有较好的鲁棒性和有效性。     

Experimental modelling of flocculation processes-the case of Paraiba do Sul Estuary

The aggregation dynamics of fine sediments was analysed through laboratory tests using Couette and disk flocculators.It was shown that floc sizes tend to increase as concentrations grow both in fresh and salt water,in agreement with the aggregation theory,and that equilibrium diameters are slightly greater in salt environments for flocs developed either under shear stress or by differential sedimentation.Their transport and the aggregation processes were preliminarily studied in the estuary of the Paraiba do Sul River using a particle tracking model and field data.The floc breakup process by shear stress was included in the model.Yield stresses,which were determined by fractal dimensions and differential density,were accounted for.After the calibration of the collision efficiency coefficients,the numerical model was able to predict floc sizes comparable with those measured at the Paraiba do Sul estuary,which,in turn,were similar to those obtained during the laboratory experiments in the Couette flocculator.