利用水准数据的天津市地面沉降时空特征分析

地面不均匀沉降可能对城市的发展与人民的安全造成危害,天津市的地面沉降情况尤为严重。针对该问题,本文收集天津市2005—2012年、2016—2017年水准观测数据,以固定水准点位的沉降量、沉降速率、沉降加速率为状态向量,构建卡尔曼滤波模型,对天津市历年的水准观测数据进行滤波;根据滤波后的结果,本文利用多项式加权内插的方法,以距离、沉降速率、沉降加速率信息确定权值大小,对地面沉降情况进行内插;并以中误差作为精度评定参数,比较多种内插方法的精度。通过对内插结果的试验分析发现,2005—2017年天津市地面累计平均沉降量为394.477 5 mm,最大沉降量为1 143.5 mm;主要沉降区域为北辰、大港、塘沽等地区,且随着时间的增长,这些区域呈现漏斗式下沉。试验证明本文结合卡尔曼滤波与多项式加权内插的方式能够较好地反映地面沉降的时空特征分布情况并对未来一段时间的沉降情况进行预测,对天津市的城市发展及建设有一定的参考意义。     

滤食性贝类在对虾综合养殖生态系统中的作用

就混养虾池中滤食性贝类如何影响虾池整个生态系统这个问题，综合了国内外这方面的文献，从滤食性贝类对混养虾池的水质、底质和其中的浮游植物、浮游动物的影响，以及混养对养殖效益的影响这几个方面作了探讨。     

基于扩散滤波的多尺度三维变分研究

将扩散方程引入三维变分分析,揭示了传统3D-VAR不能有效提取多尺度观测信息的根本原因,即观测导致的目标函数梯度在空间的不连续分布.将扩散滤波融入基于梯度的最优化算法,发展了基于扩散滤波的多尺度3D-VAR.海表面温度数据同化试验结果表明,新方法可从长波至短波有效地提取多尺度的观测信息.     

捷联式航空重力扰动矢量解算及误差补偿

介绍捷联式航空重力矢量测量的基本原理,利用波数相关滤波（WCF）、比力线性校正的方法对重力扰动的水平和垂向分量进行误差补偿,评定内符合精度。对国产捷联式航空重力矢量仪的某次试验数据进行处理,以验证和评估航空重力矢量仪的性能。结果表明,在半波长分辨率为7.5 km时,6条重复测线的重力扰动水平分量经波数相关滤波处理后,东、北向分量的平均内符合精度分别从9.77 mGal、9.18 mGal提高到5.95 mGal、3.83 mGal;对比力的垂向分量线性校正后,将解算的重力扰动垂向分量再用WCF方法处理,其平均内符合精度从1.27 mGal提高到0.59 mGal。     

一种基于OpenMP的高效GPS卫星钟差实时估计方法

提出基于单观测值的Kalman滤波快速计算方法,并引入共享存储并行编程（OpenMP）技术实现协方差快速更新,从而实现非差GPS卫星钟差的快速实时计算。均匀选取55个IGS参考站,计算2017-03-20~03-30采样率为60 s的卫星钟差。与IGS事后30 s钟差相比,两者具有很好的一致性,RMS互差优于0.5 ns。选取未参与钟差解算的10个IGS参考站进行精密单点定位,结果表明,实时静态PPP水平方向精度优于2 cm,高程方向精度为2~4 cm;实时动态PPP水平方向精度为2～4 cm,高程方向精度为4～6 cm,能够满足实时PPP的精度要求。该方法在主频1.2 GHz服务器上8线程并行模式下单历元耗时4 s,相比串行模式效率提升1/3。     

基于Gabor变换和支持向量机的手写体字符识别算法

针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

集合卡尔曼滤波在流域水文模型流量预报中的应用

针对流域降雨入渗过程,引入集合卡尔曼滤波(EnKF)理论,视整个边坡流域为一个随机动态系统,将边坡流域流量观测值作为系统的输出,用集合卡尔曼滤波模型来描述系统的状态;结合流域流量计算方法,实现水文模型参数的随机动态估计,在有效获得待估参数的同时还给出估计值的不确定性.通过数值算例表明,集合卡尔曼滤波可以有效地对含噪声的量测数据进行处理,能够跟踪水文模型的动态变化.相对于常用最优化算法,集合卡尔曼滤波同时给出反演结果和先验知识的后验分布,显示出更好的实时性和可靠性.     

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基于灰关联分析方法卡尔曼滤波器的精度效能评估

针对综导系统卡尔曼滤波器的特点,深入研究了灰关联分析法在滤波器精度效能评估中的应用。给出卡尔曼滤波器进行灰关联分析的方法和步骤,并对某一类型的滤波器进行精度效能评估。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

Consideration of time-correlated errors in a Kalman filter applicable to GNSS

An algorithm for considering time-correlated errors in a Kalman filter is presented. The algorithm differs from previous implementations in that it does not suffer from numerical problems; does not contain inherent time latency or require reinterpretation of Kalman filter parameters, and gives full consideration to additive white noise that is often still present but ignored in previous implementations. Simulation results indicate that the application of the new algorithm yields more realistic and therefore useful state and covariance information than the standard implementation. Results from a field test of the algorithm applied to the problem of kinematic differential GPS demonstrate that the algorithm provides slightly pessimistic covariance estimates whereas the standard Kalman filter provides optimistic covariance estimates.