北斗与其他星座在GNSS变形监控系统中的数据对比分析

以某露天煤矿排土场边坡GNSS变形监测项目为例,在设计变形监测系统的基础上,利用华测HCMonitor变形监测系统专用软件,对监测数据采用不同卫星监测系统数据进行了组合定位,分析和对比了解算数据,探讨了北斗卫星导航系统（BDS）的应用效果并提出了合理的建议。     

一种电离层活跃期的三频TECR周跳处理算法

针对电离层活跃期现有三频周跳处理方法难以正确探测与修复周跳和阈值设定不合理的问题,借鉴双频TECR算法,提出一种能够削弱电离层延迟影响的三频TECR算法。三频TECR组合与三频码相无几何无电离层组合均能有效削弱电离层延迟对周跳探测的影响,并能自适应地确定合理阈值。利用三频实测数据对算法进行验证的结果表明,该方法能够有效消除电离层延迟影响,实现电离层活跃期周跳的动态探测与修复。     

不同数据预处理方法对北斗卫星精密定轨精度的影响

提出综合利用高次差法和多项式拟合法对COMPASS MEO卫星进行周跳探测的原理及实现方法,并采用COMPASS监测站实测数据使用不同的数据预处理策略对COMPASS MEO卫星进行精密定轨试验。结果表明,根据实测数据情况,合理选择周跳探测方法和预处理策略,可以改善定轨精度。     

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黄土路基沉降量预测方法的研究

归纳对比了评估指南所提出的几种常用沉降预测模型的优缺点,提出检验任一拟合方法是否是通过实测沉降数据预测最终沉降量的最优方法,除检验其拟合精度外,还必须检验其预测精度,并基于所提出的拟合指标及预测指标,分析郑西客运专线实测数据后提出了适用于黄土路基沉降预测的预测方法。并根据组合预测的思想,通过加权系数调整各单一预测模型的比例,基于最小二乘法进行求解,建立了组合预测模型。探讨了其拟合及预测精度,指出使用组合预测模型可综合利用各种方法所提供的信息,有效地减少单个预测模型受随机因素的影响,较大地提高预测精度,其拟合精度比任何单一预测模型高得多。但用其预测之前,必须将参与组合的模型进行筛选,预测精度与所选取的筛选准则是否合理息息相关,如何选择一个比较合理的筛选准则使得在保证被筛选用于最优组合模型的预测模型其权系数均大于0的前提下,误差平方和最小,仍需进一步研究。     

水库大容量气枪震源激发条件优化实验研究

通过人工拾取震相,统计记录台站数、台站最远观测距离、接收能量等3个参数,自主研发了最优工况处理软件来研判工况激发效果,并确定棉花滩水库最优工况为水深25m,枪阵沉放深度9m,枪阵尺寸7m×7m。对定点300次激发的每10次累计叠加结果进行分析后发现,叠加1090次时激发效果快速增强,100150次时缓慢增强,160240次时快速增强,250300次时缓慢增强,即随着叠加次数的增加,激发效果增强,传播距离和记录台数也逐步增加。     

历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检测方法

高空间分辨率遥感影像为地表变化监测提供了大量细节信息,这使得基于高分辨率影像的变化检测技术成为当前遥感领域的研究热点之一。本文提出了一种历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检测方法。首先,通过分割前后时相的组合影像构建空间位置一致的对象,并在提取对象光谱和纹理特征后,引入前期土地覆盖专题图指导2类图谱特征相似度的DS证据融合;然后,利用其历史存档图斑所属区域的优势地类标签指示不同特征相似度的证据差异融合;最后,基于GMM（Gaussian Mixture Mode）模型的二值化方法提取最终的变化区域。实验结果表明,该方法能充分利用历史解译知识指导不同时相高分辨率影像对象特征相似度组合,一定程度上提高了变化检测正确率。     

川中地区上三叠统须四段砂体成因及对油气运移影响分析

川中地区上三叠统须四段砂体沉积过程中,由于构造活动强弱的变化,导致物源供应速率与可容纳空间增长之间关系的变化,须四段厚层砂体自下而上由水退式、加积式和水进式3种不同成因类型的砂组纵向叠合而成.水退式砂组主要由高能削截式河道、削截式河口坝和远砂坝组成,加积式砂组主要包括冲蚀下切式河道和高能削截式河道,水进式砂组主要包括低能河道、低能削截式河道、完整式河口坝和下缺式河口坝.不同砂组中砂体类型不同,颗粒大小分异不同,水动力强弱的差异,不同成因砂体间形成了不同的成岩相和储集相,加积式砂组以绿泥石衬边和溶蚀成岩相为主,物性好,为好的储集体;水进式砂组由压实和胶结相为主,物性较差;水退式砂组中溶蚀相和胶结相发育,物性较好,为中等的储集体.须四段三种成因砂组中,加积式砂组中发育高能削截式河道,形成了在平面上广泛分布的高能水道,砂体厚度大,延伸长,发育有利的成岩相,物性较好,为油气的富集提供了足够的空间;同时加积式砂组与水退式砂组呈沉积不整合相接触,呈现相嵌关系,对天然气的运移起到通道作用,加积砂组向上的水进式砂组容易发生储层致密化,形成有利的盖层,使加积式砂组发育区成为川中天然气富集的有利部位.     

An adaptive over/under data combination method

The traditional ＂dephase and sum＂ algorithms for over/under data combination estimate the ghost operator by assuming a calm sea surface. However, the real sea surface is typically rough, which invalidates the calm sea surface assumption. Hence, the traditional ＂dephase and sum＂ algorithms might produce poor-quality results in rough sea conditions. We propose an adaptive over/under data combination method, which adaptively estimates the amplitude spectrum of the ghost operator from the over/under data, and then over/under data combinations are implemented using the estimated ghost operators. A synthetic single shot gather is used to verify the performance of the proposed method in rough sea surface conditions and a real triple over/under dataset demonstrates the method performance.