有色噪声作用下的抗差卡尔曼滤波

根据用GPS载波相位三差观测量进行动态定位或精密导航的需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的抗差卡尔曼滤波公式。白噪声的抗差卡尔曼滤波是有色噪声的抗差卡尔曼滤波的特例,有色噪声的抗差卡尔曼滤波为白噪声的抗差卡尔曼滤波的推广。     

中国1950年代初地质科学发展的历史研究——李四光致章鸿钊书札整理

章鸿钊、李四光二位大师,都是中国地学界举足轻重的人物。新中国建立初期,为更好地服务国家经济社会发展,以李四光为代表的老一辈地质人,推动了新中国地质事业的艰难起步。本文收录了这一时期李四光致章鸿钊的六通书札,略做考释,个别书札附有章鸿钊回函,其中一则为其回函时所书写的底稿/草稿,更为难得。内容主要涉及建国初期地质机构设置等,可为此一时期研究提供一手珍贵历史资料。     

GPS结构振动监测数据滤波方法及其性能实验研究

使用GPS监测结构振动的目的在于提取振动信号特征,但GPS观测量受多种误差源的影响,因此,选用合理的数据处理方法有效地分离各误差项,对于提高GPS的监测精度具有重要意义。将Vondrak滤波、小波滤波、自适应FIR滤波和卡尔曼滤波等四种方法应用于资料序列中振动信号的分离,通过对模拟振动实验观测资料的分析表明:运用滤波法可提高GPS测量微小动态变形和变频振动信号的检测能力;4种滤波法均能有效地提高GPS监测结构振动的精度,其中,Vondrak滤波和小波滤波的性能相当,且优于自适应FIR和卡尔曼滤波。同时,在对各滤波法参数选择的优缺点进行分析的基础上,提出不同情况下选择滤波器的建议。     

基于中值滤波的灰色预测模型及其在大坝变形预测中的应用

在大坝变形监测中,当用GM(1,1)模型对稳定变化的变形数据序列进行预测时,效果较好。但是,影响坝体变形的因素多种多样,且处于动态变化之中,观测数据中将不可避免地存在着一些随机扰动,这些扰动使大坝的变形曲线发生异常波动。此时仅用GM(1,1)模型进行预测,其精度和可靠性就会下降。为此,本文提出一种基于中值滤波的GM预测模型,即先用中值滤波算法对发生波动的原始变形监测数据进行滤波处理,而后再建立GM模型进行灰色预测。实例证明,基于中值滤波的GM预测模型可以有效地提高大坝变形的预测精度。     

卡尔曼滤波在山西省西山煤田地面沉降GNSS监测中的应用

本文以山西省西山煤田某一工作面为试验区,在分析地面沉降全球卫星导航系统（GNSS）监测数据特征的基础上,利用两种卡尔曼滤波方法（普通和总体卡尔曼滤波）对矿区地面沉降GNSS监测数据进行了处理与评价,同时对比了两种卡尔曼滤波方法的均方根误差分布情况。试验结果表明,两种滤波方法的滤波结果与观测值趋势大致相同,但存在少数异常点。下沉量越大的监测点,滤波结果与观测值的差异越大,但总体卡尔曼滤波的差异明显小于普通卡尔曼滤波,特别是对于下沉量较大的监测点。下沉量越大的监测点,其均方根误差越大,总体卡尔曼滤增大的速度远小于普通卡尔曼滤波,总体卡尔曼滤波均方根误差的最大值小于0.1 m,普通卡尔曼滤波的则接近0.4 m。     

GRAPES的新初始化方案

四维变分同化由于引入预报模式作为一项约束,理论上它的分析场已经具有较好的平衡性,但实施时还会有诸多因重力波导致的高频振荡过程,因此,四维变分同化(4DVar)分析仍需要初始化。文中描述了GRAPES全球四维变分同化系统(GRAPES-4DVar)的新初始化方案的科学设计、公式演绎以及试验结果。GRAPES-4DVar的新初始化方案采用数字滤波方案作为代价函数的一项约束控制重力波引发的不平衡结构,约束强加在分析增量上与极小化迭代过程同步进行。新的初始化方案是变分同化系统的一部分,数字滤波的积分时间与4DVar的同化时间窗一致,不会对4DVar产生额外的计算资源消耗;并能适应长时间窗的同化,不会因为时间窗的延长而削弱慢波过程。新初始化方案中,模式轨迹的光滑程度可在变分同化中通过重力波控制项的权重系数方便控制。GRAPES全球四维变分同化的理想和循环同化批量试验都表明,在四维变分同化中,重力波的控制依然非常重要,具有初始化的GRAPES试验,无论分析还是预报技巧都较无初始化的有明显优势。与以前分析和滤波独立实施的旧初始化方案相比,新方案的分析和预报效果略优,同时有效地节省循环同化系统的运行时间,这对四维变分同化来说非常重要。     

Comparative analysis of interdecadal precipitation variability over central North China and sub Saharan Africa

本文对比分析了1951–2016年华北与北非降水的年代际变化,及其与全球大尺度海温和环流型的关联性。结果发现二者呈现出相似的年代际干湿演变特征。自上世纪70年代以来,华北与北非降水均由正异常转为持续负异常。90年代以后,北非降水虽仍是负异常,但呈现出显著地增加趋势。北非降水与大西洋多年代际振荡(AMO)、太平洋年代际振荡(PDO)和北大西洋(NAO)均显著相关,华北降水与PDO和NAO显著相关。通过经验正交分解,发现华北与北非降水的第一模态均与NAO关系密切,且二者第一模态所对应的时间序列呈现反位相变化。     

全吸力范围内土-水特征曲线的快速测定方法

传统的宽（全）吸力范围内的土-水特征曲线（SWCC）测量方法动辄耗时数月。为了更好地使非饱和土力学理论指导工程实践,SWCC的快速测定显得尤为关键。为开发宽（全）吸力范围内SWCC的快速测定方法,联合压力板法、并行滤纸法、露点水势仪法进行了两种不同土体的宽吸力范围内SWCC的测定试验。试验结果表明：（1）并行滤纸法与串行滤纸法的试验结果能较好地吻合,故可采用并行滤纸法代替串行滤纸法以缩短测量时间;（2）当测量的试验数据满足SWCC的大致形状时（或满足工程设计需求时）,可适当减少试验数量,以提高测定效率,联合测定方法测量一条完整的SWCC仅需要10～12个点即可完成;（3）联合测定方法可将SWCC测量时间由数月缩短至7～10 d。所提出的联合测定方法实现了宽（全）吸力范围内SWCC的快速、精准测定,有望使得SWCC的测量成为常规的土工试验。     

基于预测滤波的层间多次波衰减方法

在地震勘探中由于与反射信号时差小,层间多次波在近偏移距难以完全去除。地震剖面道集上近偏移距多次波的存在增加了反演的多解性,此外多次波在叠加剖面上形成的假反射也增加了解释的误差。提出一种基于预测滤波的层间多次波衰减方法,首先通过倾角滤波衰减中远偏移距的多次波,然后将含有残留的层间多次波的道集按照随机顺序排序,最后应用预测滤波方法按照随机干扰去除剩余的层间多次波。经实际数据检验,本方法对近偏移距小时差层间多次波具有良好的衰减效果。     

基于Kalman滤波的高耸建筑物沉降预测模型研究

为了提高高耸建筑物沉降监测数据的可信性与实时预测的准确性,利用小波分析与Kalman滤波在数据处理方面的优势,采用小波分析先对沉降数据进行去噪,并采用Kalman滤波理论进行预测。通过实验数据的对比分析,结合小波去噪分析与Kalman滤波理论对原始沉降变形量进行沉降预测,能克服只使用单一Kalman滤波方法进行沉降预测中噪声处理的不足,验证了小波分析及结合Kalman滤波理论进行沉降预测的可行性,且预测精度比较高。