GPS动态数据处理中的快速Kalman滤波算法

根据GPS数据处理中的Kalman滤波状态转移矩阵和设计矩阵大量存在零元素的特点,将其构造成特定稀疏矩阵。再利用稀疏矩阵乘法,同时结合矩阵对称性、矩阵求逆降维等方法,可大大减少Kalman滤波的乘法次数。在非差C/A伪距情况下,该算法乘法总次数不到传统算法的1/3;在双差伪距P1,P2 双差载波情况下,该算法乘法总次数甚至不到1/6;其耗时也只有传统算法的1/3左右,因而大大提高了Kalman滤波的计算效率。     

Wiener optimal filtering of GRACE data

We present a spatial averaging method for Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravity-field solutions based on the Wiener optimal filtering. The optimal filter is designed from the least-square minimization of the difference between the desired and filtered signals. It requires information about the power spectra of the desired gravitational signal and the contaminating noise, which is inferred from the average GRACE degree-power spectrum. We show that the signal decreases with increasing spherical harmonic degree j with approximately j^−b, where b = 1.5 for GRACE data investigations. This is termed the Second Kaula rule of thumb for temporal variations of the Earth’s gravity field. The degree power of the noise increases, in the logarithmic scale, linearly with increasing j. The Wiener optimal filter obtained for the signal model with b = 1.5 closely corresponds to a Gaussian filter with a spatial half width of 4° (∼440 km). We find that the filtered GRACE gravity signal is relatively insensitive to the exponent b of the signal model, which indicates the robustness of Wiener optimal filtering. This is demonstrated using the GFZ-GRACE gravity-field solution for April 2004.     

JMD型滤池双层滤料的净水试验及比较

大量的试验数据表明石英砂和陶粒组成的双层滤料，其净水处理性能明显好于石英砂和无烟煤双层滤料以及单层石英砂滤料，特别是出水浊度、微絮凝作用，反冲洗周期、藻类的去除、絮凝剂的使用量等指标上具有明显优势，陶粒做为一种新的水处理滤料，正被应用于净水和污水处理。     

Comparison of Two Fading Filters anc Adaptively Robust Filter

Two kinds of fading filters and their principles are introduced. An adaptive robust filter is given with corresponding principle. The basic abilities of the fading filters and adaptively robust filter in controlling the influences of the kinematic model errors are analyzed. A practical example is given. The results of the fading filter and adaptively robust filter are compared and analyzed.     

基于自适应Kalman滤波的BP神经网络及其在高程拟合中的应用

针对传统BP神经网络容易发散、泛化能力差等问题，采用自适应Kalman滤波方法训练神经网络的连接权。与Kalman滤波训练连接权和传统的BP算法相比，该方法提高了BP神经网络计算精度，增强了泛化能力。实测数据的计算结果证明了该方法的可行性与有效性。     

一种应用于城市区域的自适应形态学滤波方法

数学形态学滤波是从激光雷达数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法,在应用中取得了较好的效果,但也具有一些明显不足。在分析现有方法优劣及城市地形特点的基础上,提出一种应用于城市环境的自适应形态学滤波算法。该方法采用分层识别策略：首先通过分割得到地面主体部分;之后利用正规化高度值寻找其余地面区域;最后估计地物覆盖区域地面点取值。采用三个不同分辨率、不同地形/地物特点的数据集进行了实验,结果表明该方法能有效识别地面和地物点,并解决了窗口尺寸限制、粗差误判等问题。     

基于局部条纹频率估计的二维高斯滤波方法

提出一种基于局部条纹频率估计的干涉相位图二维高斯滤波方法。该方法采用最大似然法估计局部条纹频率,并用相位噪声的局部标准差评价噪声强度,从而控制滤波器参数实现自适应滤波,并采用仿真数据和SIR-C/XSAR在意大利Etna火山的干涉数据进行试验,将本算法与均值滤波方法和中值滤波方法以及Goldstein滤波方法进行了比较。试验结果表明,该方法不仅能够有效抑制干涉相位噪声,还能够很好地保持干涉条纹的细节信息。     

广东省逐年初台登陆时间的变化特点

通过对广东省初始登陆时间资料的分析,发现其具周期变化的特点。根据循环阶段（周期）的划分,比较满意地解释了近３年广东省初始登陆时间明显偏迟的原因。     

TRES-Ⅰ型多分量瑞利波勘探仪的研究及应用

提出多分量瑞利波勘探的技术思想和方法,研制成功专用的防爆型多分量瑞利波勘探仪器,建立了在用极化分析对瑞利波勘探记录的多分量信号分析的基础上,用极化滤波提取有效瑞利波信号的方法。在煤矿井下及地面实际应用表明,多分量瑞利波勘探与单分量法比较,信号的信噪比、勘探深度和可靠性均有一定的提高。     

基于小波变换的信号突变检测滤波和瞬态谱研究

该文简述了小波理论产生的背景和发展过程,详细介绍了小波变换的概念、基本特性以及基于小波变换的信号突变检测、滤波及基于小波包变换的瞬态谱研究方法和结果。文后对小波变换在地震信号处理中的应用前景进行了讨论。