一种基于变分优化的逐步订正法在海冰密集度分析中的应用

卫星遥感获取的海冰密集度观测资料中包含着空间多尺度信息。然而,多数传统的数据同化方法难以在海冰密集度变化较为复杂的海冰边缘区有效提取这些多尺度信息。为解决上述问题,本文设计了一种基于变分优化的逐步订正分析方法—空间多尺度递归滤波,该方法是逐步订正分析与最小化算法的结合,它能够从长波到短波依次提取观测中的各种空间尺度信息。与传统的客观分析相比,这种基于变分的多尺度分析方法不仅能够在最小化过程中一次性的提取出观测中的多尺度信息,而且能够方便合理的进行参数配置。单观测点同化试验的分析结果表明,空间多尺度递归滤波方法具有良好的观测信息空间传播能力。随后在二维海冰密集度的分析试验中,该方法能够较好的提取SSMI海冰密集度观测资料中的空间多尺度信息,进而获得高精度的海冰密集度分析结果。     

基于密集匹配点云的DEM生产可行性研究

无人机倾斜摄影直接生产的成果通常包括三维模型、TDOM、DSM等,然而规划设计通常不能直接利用倾斜数据输出的DEM,需要辅以人工编辑。作为倾斜摄影影像处理的过程成果,密集匹配点云未得到充分利用。其与激光雷达点云具备相似的结构,且点云密度可自由选择,在不考虑数据量的情况下,密集匹配点云的点密度可数倍于激光雷达点云。此外,密集匹配点云无需单独赋色,即具有纹理信息,对人工目视编辑自动分类后的地面点具有一定的辅助作用。本文对比分析了同一测区的密集匹配点云与激光雷达点云,验证了密集匹配点云用于房屋建筑区及稀疏林区地面点滤波并生产DEM的可行性。     

海洋重力辅助导航的研究现状与发展

海洋重力辅助导航是近几年舰船导航研究的热点和前沿问题,是下一代舰船高精度导航系统.本文在进行了一般性辅助导航方法的概述之后,详细介绍了与辅助导航相关的重力场基本概念、重力辅助导航系统的主要研究内容、基本原理;从重力传感器、重力图数据处理及重力图匹配理论与算法三个方面详细介绍了其国内外研究现状,重点介绍了重力梯度仪辅助导航、重力辅助惯性导航和通用重力模块三种系统的体系结构和研究成果;总结了重力辅助导航涉及的关键技术及其发展趋势;最后给出了我国开展海洋重力辅助导航研究的若干建议.     

用多道反褶积方法测定台站接收函数

本文提出了一种在时间域用多道反褶积测定台站接收函数的方法, 以提高台站接收函数的测量精度与分辨率.在单道反褶积的基础上,选取若干个质量较好的远震P波波形事件,构成多道信号,以垂直分量为输入,径向和切向分量作为期望输出,依据最小二乘,设计多道滤波器,提取接收函数.合成地震图与观测地震图的检验表明, 多道滤波方法能有效地测定台站接收函数,特别是多道反褶积能够有效地恢复地壳上地幔间断面所产生的弱转换波震相.     

Selection of noise parameters for Kalman filter

The Bayesian probabilistic approach is proposed to estimate the process noise and measurement noise parameters for a Kalman filter. With state vectors and covariance matrices estimated by the Kalman filter, the likehood of the measurements can be constructed as a function of the process noise and measurement noise parameters. By maximizing the likelihood function with respect to these noise parameters, the optimal values can be obtained. Furthermore, the Bayesian probabilistic approach allows the associated uncertainty to be quantified. Examples using a single-degree-of-freedom system and a ten-story building illustrate the proposed method. The effect on the performance of the Kalman filter due to the selection of the process noise and measurement noise parameters was demonstrated. The optimal values of the noise parameters were found to be close to the actual values in the sense that the actual parameters were in the region with significant probability density. Through these examples, the Bayesian approach was shown to have the capability to provide accurate estimates of the noise parameters of the Kalman filter, and hence for state estimation.     

通用助滤剂及其开发研究现状

助滤剂通常是以非金属为基本原料加工制成的粉末状产品。在工业生产过滤过程中,它是一种用来帮助被滤液体提高滤速、改善澄清度的助滤材料,广泛用于酒类、食品、化工、炼油、医药、环保、污水处理等工业部门。许多物质经加工后可以用助滤剂,如硅藻土、珍珠岩、纤维素、石棉纤维、碳粉、活性炭、滤棉、细粒硅胶、细砂和粉状离子交换树脂等。其中,硅藻土和珍珠岩助滤剂的用途最为广泛,用量也最大,是常见的通用助滤剂;纤维素、石棉、活性碳等也有它们特殊性能,为常见的辅助用助滤剂。１　硅藻土助滤剂近年来,硅藻土助滤剂的消耗量一直…     

“96·8”特大暴雨中低层流场的滤波分析

１９９６年８月特大暴雨过程中Ｔ６３模式资料的低层流场进行滤波分析发现：在台风低压的东北象限有一条东北￣西南向的辐合线,它的出现是台风低压北上过程中与西风带高压交绥,并相互作用的结果,其生命史与暴雨发生时段相当吻合,是造成“９６．８”暴雨的中尺度系统之一;该辐合线具有东风波的某些结构特征,暴雨区出现经的东南一侧。     

过滤池和吸附床水头损失的实验研究

实验研究了过滤池和吸附床水头损失实验测量的原理、方法及其装置,并比较了根据Ｃａｒｍ ａｎＫｏｚｅｎｙ 方程式计算的理论值与实测值的差异,结果表明理论值普遍小于实测值,但误差范围在２５％ 之内;随着填料颗粒的非均匀系数的增大,理论值与实测值的差异有增大的趋势。实验证明,该方法可为实际工程设计提供较为准确的水头损失数据。     

纯方位目标跟踪-直角坐标卡尔曼滤波算法

对于纯方位目标跟踪问题 ,在利用卡尔曼滤波算法进行处理时 ,首先要进行观测方程及状态方程的线性化处理 ,自然导致线性化误差 ,为减少它对目标跟踪的影响 ,该文利用衰减记忆的卡尔曼滤波算法 ,通过蒙特卡罗模拟仿真实验表明其跟踪效果在收敛速度和收敛率以及稳定性等方面有了较大的提高。