空中目标探测系统信号处理增益分析

针对利用全球导航卫星反射信号(GNSS-R)进行空中目标探测时,信号微弱无法可靠接收的问题,该文提出了一种计算信号处理增益的方法。通过合理设置信号处理算法参数,保证了对微弱信号的后续处理。首先对GNSS-R信号接收链路进行了分析,计算得到了当目标的雷达散射截面(RCS)变化时对应的目标回波功率范围;然后对空中目标上升、平飞和下降三种飞行状态双基地雷达系统几何模型进行了研究,给出了3种飞行状态下对应的有效探测时间,为接收机后续相干/非相干累加算法的处理时间提供阈值限制;最后在阈值范围内,选定合适相关时间,分析了经过相干/非相干累加处理后的反射信号输出信噪比范围。结果表明:在有效探测时间的限制下,相关处理时间取0.6s时,处理后的信噪比在10dB左右,满足一般码跟踪环所需的门限要求,可以保证接收机后续数据处理的顺利进行。     

利用HJ-1B模拟数据反演地表温度的两种单通道算法

针对HJ-1B热红外波段特点,采用修正型QK & B算法,反演广州市2013-01-14的地表温度（land surface temperature,LST）。建立偏微分方程得出,当辐射率误差为0.01时,引起的LST误差约为0.6 K,LST误差与大气透过率成反比,与大气透过率误差成正比,0.1的透过率误差引起LST误差约1 K。大气水汽含量w误差与LST误差成线性关系,当大气水汽含量误差为0.1 g/cm²时,引起LST误差约为0.2 K。LST反演误差与近地表气温误差和大气平均作用温度误差均成正比,1 K的近地表气温误差引起LST反演误差约1K。总的来说,LST反演误差与区间比值和大气平均作用温度误差和近地表气温误差相关。用算法反演出来的广州市地表温度与MOD11_L2温度产品具有较强的空间一致性,温度差值曲线呈正态分布,主要集中在-0.9~0.9℃区域,选取广州市6个观测点,得出修正型QK & B算法和实测地温平均值相差约为0.31 K,MOD11_L2与实测地温的温度平均值相差0.65 K,误差均小于1 K。通过对修正型QK & B算法偏微分方程的推导,可对HJ-1B/IRS中的LST反演进行更细致和精确的分析,为其他针对环境卫星热红外波段类似反演LST的算法提供一定的借鉴,也为后续提高LST反演精度提供科学依据。     

团体粒子群与最大能量串行融合算法转换波静校正

估计转换波的静校正量是一个复杂的非线性问题,常规的线性静校正方法无法取得好的效果.粒子群算法是一种很好的非线性全局最优化方法,但其缺点是"早熟"现象严重.最大能量法是一种常规求取静校正量的方法,局部寻优能力强且收敛速度快是其优点,但是当地震记录含有大的静校正量时易收敛于局部极值.本文在标准粒子群算法的基础上发展出了一种改进的粒子群算法:团体粒子群算法.并且通过对Rastrigin函数的寻优实验证明了其全局寻优能力优于标准粒子群算法.同时为了解决转换波静校正问题串行融合了团体粒子群算法和最大能量法.最后,建立了含一个水平反射层的模型并合成地震记录,加入随机值作为检波点静校正量.对合成的地震数据分别利用团体粒子群和最大能量的串行融合算法、标准粒子群算法和最大能量法求取静校正量并进行静校正.结果证明串行融合算法得到的静校正量与理论值误差很小,静校正后的叠加剖面连续性较好.     

基于邻域约束聚类的地球化学异常提取

通过分析地球化学数据的元素值属性和空间位置,提出一种基于邻域约束聚类的方法,使用该方法对地球化学元素聚类后,能提取矩形、环状、半环状等特殊形状,进而提取地球化学异常。选取河南崤山地区2个实验区的地球化学数据进行实验,实验一的结果表明,出现矩形的位置与已知钨矿矿点位置一致;实验二的结果表明,出现环形的位置与已知铜矿矿点位置一致。实验证明了基于邻域约束聚类的方法在提取地球化学异常方面的有效性。     

基于异步迭代算法的冲击地压预测

采用三层BP神经网络方法对冲击地压建立了数学模型。网络的训练算法采用具有松弛因子的动态异步迭代法,该算法在克服网络的麻痹现象及局部极小问题上都优于目前常用的训练方法,因而,采用此算法对网络进行了训练及震级的预报。基于新汶矿务局华丰煤矿1999～2000年的冲击地压现场监测数据,把冲击地压的能量、产生波的幅值、频次做为输入数据,相应期间的最大震级为输出数据,组成神经网络的训练样本及测试样本,对原始数据进行了数学预处理,网络结构采用了输入层3个结点,中间层7个结点,输出层1个结点的前向神经网络;网络最终的训练误差为0.06,预测结果的相对误差率平均为 9.2 %,预测效果比较理想。     

散射波积分方程的Adomian分解解法

在背景模型基础上,求解模型扰动后的地震波散射场,这是目前地震反演中的一个关键步骤.本文将计算数学中求解非线性积分方程的Adomian分解方法,应用到求解标量波散射场的Lippmann-Schwinger积分方程和Ricatti积分方程中,分别得到了散射场的Born序列解和Rytov序列解.通过一维和二维数值算例说明：在满足一定的条件下,散射场的这两种序列解稳定收敛,与传统的Born和Rytov近似解相比,引入散射序列中的高阶项可以更精确地描述地震波散射场.

     

不同闪电跃增算法在北京地区应用效果对比

基于S波段多普勒天气雷达基数据、北京闪电定位网全闪定位数据和北京地区降雹的人工观测结果,对比分析Gatlin和σ两种闪电跃增算法在不同配置下对北京地区2015—2018年共177次冰雹天气过程的预警效果。结果表明：不同倍数的σ算法预警结果差别很大,2σ（要求当前闪电频数变化率超过之前平均闪电频数变化率两倍标准差）在σ算法中的预警效果最佳;不同N（总闪频数变化率的数量）配置下的Gatlin算法的预警结果差别不大,其中当N=6时的预警效果最佳。2σ算法的命中率、虚警率和临界成功指数分别为80.2%,41.6%和51.1%,N=6的Gatlin算法的相应结果分别为82.5%,62.0%和35.2%。另外,详细分析了一次多单体雷暴过程和一次飑线过程中两种算法的应用情况,结果也表明Gatlin算法比2σ算法的命中率略高,但虚警率偏高很多,临界成功指数偏低。综合Gatlin算法和σ算法对冰雹预报结果评估情况,发现2σ闪电跃增算法更适于对北京冰雹天气的预警,对提升闪电数据在北京地区冰雹预报业务的可用度有一定参考价值。     

中国东海海平面长期变化与趋势研究

From the analyses of the satellite altimeter Maps of Sea Level Anomaly(MSLA) data, tidal gauge sea level data and historical sea level data, this paper investigates the long-term sea level variability in the East China Sea(ECS).Based on the correlation analysis, we calculate the correlation coefficient between tidal gauge and the closest MSLA grid point, then generate the map of correlation coefficient of the entire ECS. The results show that the satellite altimeter MSLA data is effective to observe coastal sea level variability. An important finding is that from map of correlation coefficient we can identify the Kuroshio. The existence of Kuroshio decreases the correlation between coastal and the Pacific sea level. Kurishio likes a barrier or a wall, which blocks the effect of the Pacific and the global change. Moreover, coastal sea level in the ECS is mainly associated with local systems rather than global change. In order to calculate the long-term sea level variability trend, the empirical mode decomposition(EMD) method is applied to derive the trend on each MSLA grid point in the entire ECS. According to the 2-D distribution of the trend and rising rate, the sea level on the right side of the axis of Kuroshio rise faster than in its left side. This result supports the barrier effect of Kuroshio in the ECS. For the entire ECS, the average sea level rose 45.0 mm between 1993 and 2010, with a rising rate of(2.5±0.4) mm/a which is slower than global average.The relatively slower sea level rising rate further proves that sea level rise in the ECS has less response to global change due to its own local system effect.     

基于DSP的水下图像传输系统研究

本文研究了基于高性能的DSP芯片TMS320C549的水下图像传输系统,并采用Goertzel算法进行信源编码和MFSK调制方式、运用Turbo码进行信道的编、解码,来实现水下视频图像高速数据传输的目的。     

高性能GIS研究进展及评述

互联网技术的发展使地理信息技术得到了前所未有的发展和应用,地理信息计算呈现出计算速度快、运行效率高、应用多样化的发展特征。而随着计算机硬件性能飞速提升,传统的GIS数据处理方式并不能与之匹配,各种缺陷与弊端逐渐显现,亟待更高效的数据处理方式。目前,以并行集群计算技术和分布式网络技术为代表的高性能计算的出现,为这些问题的解决带来了新思路,并逐渐发展形成了新一代的多核并行高性能计算系统。当前,如何利用新型硬件体系结构带来的计算能力,研究新一代高性能GIS计算系统,解决现在所面临的时空数据密集和计算密集问题成为重要挑战。高性能计算是基于一组或几组计算机系统组成的集群,通过网络连接组成超级计算系统以加强数据处理、分析计算性能的一种技术。在实际应用中,逐渐形成Hadoop,Spark和Storm 3大主流分布式高性能计算系统,它们三者各具优缺点。本文从高性能GIS算法、并行GIS计算、内存计算和众核计算4个方面梳理、归纳总结了高性能GIS的技术体系,分析了每类高性能GIS技术特征,综合分析、评述了近年来高性能GIS的研究进展,并对高性能GIS未来发展进行展望,为更完备、高效的高性能GIS体系的建立、发展和应用提供参考。今后,并行GIS计算、高性能计算模式和分布式存储仍然是GIS技术领域发展的重要方向,通过高性能GIS系统可有效地解决时空数据密集、计算密集和网络通讯密集等问题,大大提升GIS地理分析效率。