一种改进的SAR影像斑点噪声抑制方法

合成孔径雷达（SAR）影像的应用越来越广泛,但斑点噪声很大程度上影响了SAR的应用。本文首先研究了常用斑点噪声滤波方法,在此基础上,将中值滤波与常用的Lee,Frost,Kuan滤波结合。实验结果表明,该方法在斑点噪声抑制及边缘保持上明显优于传统的滤波方法。     

基于序列非线性滤波SAR影像水体自动提取

由于SAR图像中固有斑点噪声的强烈影响,某些对于光学图像有很好效果的目标提取区域分割的方法对于SAR图像来说效果不很好.针对水体目标的亮度及形状分布特征,不作阈值分割处理,而采用序列非线性滤波处理方法,可以快速有效地实现SAR影像水体目标的自动提取识别.     

用于SAR图像水域特征提取的斑点噪声压缩方法

本文介绍了合成孔径雷达（SAR）图像的特点,以SAR图像上水域的特征为基础,结合Lee—Sigma自适应滤波器的特点,提出了适合SAR图像水域特征提取的斑点噪声压缩方法,在试验中取得了良好的效果。     

均匀介质中的F-K反偏移:基本概念、基本公式及其在非均匀介质中的应用

从经典的常速度F-K偏移成像理论公式出发,通过由垂直波数到角频率映射的途径首先建立了常速度F-K反偏移的基本理论公式和基本实现算法,然后再将其用于解决非均匀介质中的反偏移问题。与同样条件下的Kirchhoff型反偏移理论相比,在建立常速度F-K反偏移理论时没有引入任何近似。因此,所提出的是一个在均匀介质中严格精确的反偏移理论。对于一般条件下的非均匀介质,利用了在现代反射地震偏移理论研究中常用的局部化处理方法和相移加插值(PSPI)偏移的基本思想。具体地讲,在处理非均匀介质中的反偏移问题时假设偏移场的形成完全由局部薄板(层)中的速度结构决定。此外,还假设偏移场是速度的连续函数。因此,可以在局部薄板(层)中利用关于垂直坐标的Fourier变换和均匀介质中的频散关系,以及一组均匀参考速度来近似地构造出在不均匀速度模型中任意一个给定深度上的反偏移场。在算法上,在均匀介质中的F-K反偏移是一个一步过程,而在非均匀介质中基于PSPI的F-K反偏移是一个多步递归过程。为了实现反偏移必须要从速度模型的最大深度开始逐层地进行插值和反向相移计算,直至到达地表为止。     

土地利用变更调查中的“精度偏移”问题研究

随着GPS等高精度仪器在土地变更调查中的广泛应用,新测得的变更数据同原土地利用现状图的数据不能很好地融合,使测量得到的高精度数据产生了"精度偏移",导致了土地利用变更调查数据的误差增大。本文就此问题在徐州市铜山县范围内进行实地研究试验,提出了利用最小二乘多项式拟合算法,解决了这两种不同精度数据的融合问题,削弱了"精度偏移"对土地利用变更调查的影响。     

非线性自适应抗差滤波定轨算法

讨论了应用卡尔曼滤波进行卫星精密定轨所遇到的一些问题,提出了一种新的非线性自适应抗差滤波定轨算法.该方法首先采用非线性滤波来提高定轨精度,避免了模型线性化误差的影响.另外,采用双因子方差膨胀模型来自适应地调节观测噪声的协方差阵,以控制观测异常对定轨结果的影响;通过自适应因子实时调节状态噪声协方差阵,以降低状态异常对定轨结果的影响.通过CHAMP卫星定轨计算,验证了新方法的可行性和有效性.     

有色观测噪声的随机模型级数表示及其补偿法

提出了有色观测噪声的随机模型级数表示及其补偿法,利用该方法能对随机模型进行修正.结合现代时间序列分析方法,并根据新息模型设计了状态最优滤波器.将本文方法与观测扩增方法进行了分析和比较,结果表明,利用该方法能有效控制有色观测噪声的影响.     

油气储层表征与随机建模的发展历程及展望

使用MEMS传感器及其配套技术,近源监测花岗岩样品的受压破裂过程。在岩样完全破裂前近360s的受压过程中,观测到四次微破裂相对集中发生。对岩样不同部位所记录到的微破裂产生的加速度及幅频特性进行了详细讨论。压机油泵产生的噪声在岩样内部的传递,可以很好地表征岩样内部物理状态的变化。预示MEMS技术在震源过程监测和微地震成像以及噪声成像领域有广阔的应用前景。     

利用方位角道集处理方法预测煤层裂隙

煤层瓦斯含量受多种因素影响,而煤层中的节理裂隙密集带则容易导致瓦斯聚积。在煤田地质勘探中,依据振幅随炮点和检波点入射角的变化可以预测裂隙的发育方向和发育密度。在对淮南地区张集西三煤矿的三维地震数据资料处理时,按不同的方位角增量抽取方位角道集,并对其方位角道集进行速度分析、NMO校正、叠加和偏移,得到6个方位偏移数据体。根据Malick等人的理论模型对其进行计算,获得d、A、B值,并据此预测裂缝发育方向与发育密度。将其预测成果与常规地震解释成果对比,发现两者之间非常吻合,可见利用方位角道集处理方法预测煤层裂隙具有可行性。     

天气雷达径向噪声估算及性能测试

雷达天线从外部各种资源中截获热辐射,噪声会随着时间以及天线的不同仰角和方位角位置而变化。传统的天气雷达噪声功率估计方法不能解释噪声在方位上的变化。本文介绍了天气雷达噪声功率估计的研究现状及基于径向的噪声功率估计算法(Radial-Based Noise power Estimation,RBNE),通过仿真实验详细描述了RBNE算法的基本步骤,并利用S波段天气雷达的实测数据对RBNE算法的性能进行了测试。结果表明RBNE算法可以实时地在每个天线位置相对较为准确地估计噪声功率,有利于消除某些类型的径向干扰,有助于提高天气雷达的数据质量。