一种CORS站高程序列噪声识别算法

针对能量密度谱判断噪声与信号主导模态分界点性能不稳定的问题,该文提出基于夹角余弦的分界点判断方法。该方法首先利用EEMD对CORS站高程数据进行分解,其次计算原始信号与各阶模态分量的夹角余弦值,最后根据夹角余弦值的首次逆向转折位置判定噪声主导模态和信号主导模态的分界点。以4个CORS基准站近20年原始高程时间序列信号为研究对象,对噪声与信号模态分量分界点进行判定,实验结果表明采用基于夹角余弦的判定方法可以一次判断出噪声和信号模态分量的分界点。该方法应用到CORS站高程信号与噪声序列的识别中性能更加稳定。     

GEO空间碎片光度测量标定方法的研究

基于GEO卫星、太阳和观测站的空间几何关系,建立了消除太阳赤纬角对地球同步轨道( Geostationary Orbit,GEO)卫星光学特性的影响的方法.以三轴稳定GEO盒状卫星缩比模型为研究样本,在不同太阳赤纬角下进行仿真实验光度测量,研究太阳赤纬角和相位角的空间几何关系,得出消除太阳赤纬角对其辐亮度值以及以相位角...     

“SZ-4”飞船高度计天线指向角反演方法

利用2003年2月7到8日“SZ-4”高度计的波形数据,经过波形数据预处理(波形为1 s的平均、去除热噪声和波形归一化)后,对海面回波波形后沿进行拟合,计算出了高度计天线的指向角,结果表明,“SZ-4”飞船高度计天线的指向角几乎全部在0.024°以内,天线指向在计算时间内比较稳定.     

随机介质模型的一种构造方法

为更好地描述真实的地下介质特点,提出了一种局部随机位置或固定位置任意形状截取法并结合多尺度建模技术来共同构造随机介质模型的新方法。从现有的随机建模理论出发,在有效的建模区域内产生或者给定局部扰动位置,以此作为局部扰动分布区的中心点,引入局部扰动半径R和局部随机或给定扰动角度θ两个模型特征量,采用局部位置任意形状截取法并充填各种随机介质,从而构造各种不同的随机介质模型。给出了局部位置任意形状截取法的基本步骤和应用实例。     

土壤铅含量高光谱遥感反演中波段选择方法研究

利用高光谱遥感数据进行了南京郊外土壤重金属元素铅的含量反演,由于高光谱数据波段众多,波段选择或变换至关重要。比较了基于次贪婪的前向选择模型的最小角度拟合和基于遗传算法进行波段选择的最小二乘和偏最小二乘拟合,结果发现基于遗传算法的偏最小二乘反演结果优于全波段的偏最小二乘,表明波段选择在高光谱反演重金属中是有益的。尽管采取了波段选择后的各方法在反演时均能达到70%以上的训练精度,但因遗传算法搜索的解空间范围更宽广,使得基于遗传算法的偏最小二乘优于前向选择模型的最小角度拟合。最后还比较了基于遗传算法的普通最小二乘和偏最小二乘拟合,结果表明偏最小二乘更优,因此在高光谱反演重金属含量当中,偏最小二乘精度较高,而在波段选择方法中,遗传算法更优。     

地层倾角对转换波动校速度分析的影响

动校正速度的求取是三维转换波数据处理的重要环节,其精度高低对转换波的叠加成像质量影响很大。理论上转换波的速度求取受包括界面倾角在内的多种因素影响,但实际应用时这些因素往往被忽略。为证明倾角对动校速度的影响程度,依据前人的研究成果,模拟倾斜地层计算了不同倾角条件下二维测线CCP道集、三维全方位CCP道集PS波动校正速度,并对由不同倾角引起的计算精度差异进行了研究。研究结果表明,对于二维转换波CCP道集,界面倾角不同,动校拉平的速度会差别较大,即使如此也总能实现很大倾角范围内的CCP道集的同相叠加,获得较好的成像质量;对于三维全方位CCP道集,当界面倾角超过一定范围,无论怎样进行精细扫描,得到的都只能是适合特定方位的速度,无法得到适合任意方位的动校扫描速度,随着界面倾角的减小,利用速度扫描的办法可以在一定的偏移距范围内将来自不同方位的记录较平,界面倾角越小,可以校平的偏移距越大;另外由于道集内的地震记录依赖视倾角的动校正速度,在反射界面倾斜的情况下,方位不同,动校正速度不同,致使二维反射PS波资料往往比三维反射PS波资料容易叠加成像。     

波束角偏差对多波束测量的影响及校正

波束角偏差是影响多波束系统测量精度的因素之一,严重时导致测量的海底地形成凸凹形状的伪地形。论述了波束角偏差产生的原因以及对多波束系统测量精度的影响,介绍了借用EM系列多波束系统配置的横向参数校准软件对波束角偏差进行校正的方法,经实际应用,该方法很好地校正了波束角偏差,提高了测量数据的精度。     

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基于BP神经网络的昆明天顶湿延迟模型

为了满足昆明市卫星定位综合服务系统(KMCORS)对高精度天顶湿延迟(ZWD)的需要,本文开发了适用于昆明地区的ZWD模型KM。KM模型是根据昆明探空站2015-2018年的探空资料,基于误差反向传播(BP)神经网络建立的,同时采用2019年的探空数据,验证了KM模型的预测性能。测试结果表明,与广泛使用的SA模型相比,KM模型的RMSE由4.0 cm降至2.2 cm,精度提升了45%;KM和SA模型的Bias分别为0和-3.1 cm。该结果表明KM模型对ZWD估计具有无偏性,而SA模型在高原区存在过度估计的问题,KM模型具有比SA经验模型更优的预测性能,其应用将有助于提升KMCORS的服务质量。