快速中值滤波方法及其在Doppler雷达资料处理中的应用

提出了一种适用于Doppler雷达信号处理的快速中值滤波方法,与传统方法相比,它的特点是考虑了相邻中值滤波窗口内信号数据的相关性。在滤波过程中,由于该方法保留了前面滤波窗口内数据的排序信息,作为下一个滤波窗口内数据排序的参考,减少了当前滤波窗口内比较运算的次数,因此,提高了运算效率。我们将该种方法应用于Doppler雷达信号处理中,进行了3点、5点和7点中值滤波试验。结果表明,5点中值滤波较为适用于Doppler雷达信号处理,它既较好地保留了Doppler雷达信号,又有效地滤除了随机脉冲噪声。同时,由于Doppler雷达观测特点,对于雷达信号不宜进行方位中值滤波。     

高温自流井最佳观测装置讨论

利用深井高温承压自流井、温泉区自流井水位动态预报地震的方法,已经被国内外地震学家所重视。经过地震专家认真调研堪选,这些井孔位于地质构造环境的灵敏部位,能够捕捉到地震异常信息。经过近期台站调查发现,最佳观测装置系统无疑是深井高温承压自流井、温泉区自流井记录地下信息量的关键环节。     

Comparison Between Four Methods for Data Fusion of ETM＋ Multispectral and Pan Images

Four data fusion methods, principle component transform (PCT), brovey transform (BT), smoothing filter-based intensity modulation(SFIM), and hue, saturation, intensity (HSI), are used to merge Landsat--7 ETMq- multispectral bands with ETM panchromatic band. Each of them improves the spatial resolution effectively but distorts the original spectral signatures to some extent. SFIM model can produce optimal fusion data with respect to preservation of spectral integrity. However, it results the most blurred and noisy image if the coregistration between the multispectral and pan images is not accurate enough. The spectral integrity for all methods is preserved better if the original multispectral images are within the spectral range of ETM pan image.     

广域差分参考站两种伪距平滑算法的再评估

广域差分GPS系统(WADGPS)参考站上,需要利用载波相位平滑伪距算法来减小多路径效应的影响.伪距平滑算法有Hatch滤波和加权Hatch滤波两种.文中基于我国WADGPS参考站的实际数据,对这两种平滑算法进行重新评估.实际数据显示,如果不能获得可靠的伪距观测值的方差,在抑制伪距中噪声的影响方面,Hatch滤波明显优于加权Hatch滤波.     

含有粗差观测值的自适应滤波

线性系统的标准Kalman滤波在模型不含有粗差的前提下是最优的,而在测量过程中,测量数据不可避免地存在着粗差,Kalman滤波很容易受到粗差的影响,致使滤波发散和偏倚.抗差Kalman滤波可以减少粗差的影响,对滤波值适时地加以补偿和修正可以使Kalman滤波值不发生大偏倚,但此时的滤波值一般不具有最优性.利用预测残差对粗差进行探测和估计,并对模型加以修正,然后通过Kalman滤波给出此时状态的滤波值.实例表明:通过模型修正来进行适时Kalman滤波的方法是可行的和有效的.     

基于Kalman滤波的大规模GNSS网参数估计方法

针对传统方法存在的缺陷,研究了利用Kalman滤波技术进行大规模GNSS网参数（主要包括测站位置参数、卫星轨道参数及极移参数）估计的理论方法与关键技术,并利用40个全球均匀分布的IGS站多天的观测数据对理论成果进行了验证。结果表明,本文估计得到的测站位置参数与IGS结果各分量较差的RMS值分别为0.85、1.1、1.21 cm,得到的卫星轨道参数外推1 h后与IGS最终星历各分量较差的RMS值分别为9.8、8.6、7.2 cm,得到的极移参数与IERS结果的较差基本在1 mas之内;该方法具有较高的估值精度,可有效地用于GNSS网各类参数的估计。     

LiDAR数据滤波中基于切片的断裂线优化方法

为了克服一般自动滤波算法对复杂地形的不适应性而产生大量误分的现象,提出了基于切片数据的LiDAR数据线分类滤波算法。该算法利用人眼对地形判断的先验知识,并使用多层次自适应高度阈值的滤波方法得到初始滤波结果,再利用三维空间中的角度特性进行优化,从而对断裂线地形能取得很好的滤波效果。最后采用VC++编程实现了本文提出的线分类算法,并经过试验分析比较,证明了该算法的适用性,能够适应高精度DEM的快速制作。     

基于CEEMD和自适应中值滤波的大地电磁数据去噪研究

为提高大地电磁数据的信噪比,笔者提出基于互补总体经验模式分解(CEEMD)和自适应中值滤波的去噪方法,利用CEEMD将大地电磁时间序列数据分解成多个固有模态函数(IMF)及趋势项,依据噪声的高低频特征有选择地利用自适应中值滤波对固有模态函数(IMF)进行去噪,再进行数据重构。对实测数据进行处理,该方法能较好地抑制大地电磁数据中、低频部分的噪声干扰,抑制突变点,提高数据的信噪比。     

基于车载点云空间分布的城区地物分类

城区车载点云数据包含建筑物、树木等不同的地物反射的点的总数,如何对无拓扑、盲目性的激光脚点进行分类成为点云数据后处理的难点。提出一种基于点云分散程度的分类方法:首先构建包围点及其k-邻域点集的最小包围盒,比较其在3个坐标平面的最大投影面积与最小包围盒体积的比值提取面状走势信息;其次比较点集在局部空间的分散程度提取树木点;最后以高程、点云密度作为约束条件进行分类。实例证明,该算法可较好地识别建筑物、树木等地物,具有一定的实用价值。     

共模误差PCA与ICA提取方法的比较

为消除共模误差CME,目前广泛应用的主成分分析法（PCA）基于观测数据的二阶统计量（方差和协方差）将观测网残差分解成一组不相关的随时间变化的模态和对应的空间响应,而GPS时间序列分布具有非高斯特征,二阶统计量不能完全描述其随机特性。本文假设区域网CME 与其他误差相互统计独立,则可以采用独立分量分析（ICA）法。采用模拟数据对ICA提取CME的精确性和有效性进行验证,并与PCA结果进行对比。结果表明,ICA能够有效地提取观测网CME。