湛江数字地震台DDN与卫星传输对比分析

为解决湛江数字地震台自2000年1月正式投入运行以来一直存在的丢数、断记、误码率和故障率较高的问题,2002年该台站架设了卫星小站,并于2003年6月15日开始进行DDN传输与卫星传输的对比,通过139天的对比表明,DDN信号仍然很差,运行率只有96．50％;而卫星信号则无误码,中断较少,运行率高达99．65％。完全可利用卫星传输方式来替代DDN传输方式。     

基于改进卡尔曼滤波的卫星导航定位精度优化

为解决卫星导航定位信号因遮挡而出现非视距传播模式,导致定位精度低的问题,研究基于改进卡尔曼滤波的卫星导航定位精度优化方法。改进蛙跳算法寻优设置,优化支持向量机,分类提取存在遮挡信息的卫星导航信号;设计基于改进卡尔曼滤波的卫星导航定位精度提升算法,动态估计存在遮挡信息的卫星导航信号观测噪声协方差,自适应调节信号滤波增益,全面去除信号中的无效定位信息,获得精准卫星导航定位结果。研究结果显示：所提方法使用后,卫星导航定位结果实际位置高度匹配,定位精度明显提升。     

基于解析信号重构的同步挤压小波变换的时频谱影响因素分析

受测不准原理的制约,小波变换、S变换等时频分析算法无法同时获得高时间分辨率和高频率分辨率。为了满足更高的要求,出现了一种联合小波变换和时频谱重组的新方法—同步挤压小波变换。本文从同步挤压小波变换和基于解析信号重构的同步挤压小波变换的原理出发,通过模型分析算法中参数设置对时频分析结果的影响,包括小波母函数、小波母函数的参数选择和小波阈值等,分析瞬时频率变化率不为零的信号所存在的时频谱模糊现象,并通过控制小波母函数、小波母函数参数以及小波阈值有效地减轻瞬时频率变化率不为零的信号所存在的时频谱模糊现象,时频谱的质量得到一定程度的提高。研究结果对获取高分辨率地震时频谱具有一定的指导意义。      

使用宽频带地震记录研究2017年6月24日茂县新磨滑坡的动力学过程

北京时间2017年6月24日5时39分左右,四川省茂县叠溪镇新磨村发生大型岩质滑坡.体积约4.3×10⁶ m³的巨型岩体从山顶脱落,顺坡滑行约2.6 km后破碎沉积;碎屑物掩埋了整个新磨村,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.本文使用来自滑坡周围的10个地震台站的宽频带观测资料的长周期信号反演了这次滑坡的受力时间函数;同时使用逐步细化的格点搜索方法得到了滑坡的位置,与其真实位置一致;根据反演的受力时间函数计算了滑坡过程中滑体的运动学参数,得到的滑体运动轨迹与实际路径吻合.综合分析地震信号、受力时间函数和运动学参数表明,本次滑坡主运动的持续时间约为79 s;脱落岩体在5∶38∶50.2启动后持续加速,在5∶39∶37.2达到速度峰值,约为52.1 m·s^-1;这段时间内岩体没有明显的破碎;之后,岩体开始铲刮并裹挟古滑坡造成的碎屑沉积物,自身也开始破碎解体,总体开始减速运动,直到5∶40∶9.2主运动停止;此后,小规模的碎屑散落又持续了约10 s的时间.     

基于改进型BP网络的空间电场分类研究

空间电场信号异常识别是研究地震引起电离层扰动的重要内容。 将空间超低频电场电位数据看作随机数字信号, 以均值、 均方差、 偏度和峰度等四个指标进行描述, 采用“5·12”汶川大地震前空间超低频电场电位数据作为原始数据, 训练改进型BP神经网络, 建立了空间电场信号异常分类识别模型, 并以SOM神经网络进行验证。 计算结果显示, 空间超低频电场电位异常信号主要集中在5°~25°N, 88°~120°E之间的区域, 汶川大地震影响范围内的电离层扰动, 可能是汶川地震发生前引起的, 这与前人研究一致, 说明采用改进型BP神经网络异常分类识别模型研究地震引起的电离层扰动是可行的。     

蒸发波导对GNSS海面反射信号有效散射区域的影响

蒸发波导在海洋低空的发生概率高达90%,对舰船雷达、通信等电磁系统具有重要影响.为了分析利用GNSS卫星海面反射信号的时延-相关功率波形反演蒸发波导的可行性,本文提出了GNSS卫星海面反射信号的有效散射区域的概念,并将有效散射区域内的GNSS反射信号区分为GNSS标准反射信号和GNSS波导反射信号;然后,利用射线追踪方法,仿真分析了GNSS卫星海面反射信号的有效散射区域大小对蒸发波导的关键参数——波导高度的敏感性,并分析了在时延-相关功率波形上利用反射信号的传播时延将二者分离开的可行性.结果表明,GNSS卫星海面反射信号的有效散射区域对蒸发波导高度非常敏感,对于2～25m高的GNSS反射信号接收天线,当蒸发波导的高度由0m增加至20m时,GNSS反射信号有效散射区域半径的均值可由约14km迅速扩展至约160km;采用高度角足够大的GNSS卫星可以将有效散射区内的GNSS标准反射信号与GNSS波导反射信号在时延-相关功率波形上分离开.     

高铁震源地震信号的挤压时频分析应用

我国每天有数千趟高铁列车驰骋在纵横交错的高铁线路上,构成了十分理想的均布震源,但寻找适合高铁震源地震信号的处理方法是充分挖掘信息的关键.传统的频谱分析结果表明高铁震源所产生的地震信号具有明显的窄带分立谱特征,但无法精确获得高铁震源地震信号的时频变化规律.本文首次将挤压时频分析这种分析工具引入到高铁震源地震信号处理中,对中国南方某高铁沿线采集到的高铁震源地震数据进行了分析.处理结果表明:利用挤压时频分析能够更加精确地刻画频率成分随时间的变化,能够利用单检波器精确刻画高铁列车的运行状态(匀速、加速等);同时利用挤压时频变换还可高精度地重构出所需频带的信号,为提取高铁震源地震信号的特征成分提供了一种有力工具.     

基于LWPC和IRI模型的NWC台站信号传播幅度建模分析

频率为3~30 kHz的甚低频（VLF,Very Low Frequency）电磁波具有波长长、传播距离远的特点,能够沿地面-低电离层波导进行传播,在通信、导航等许多领域都被广泛应用.基于波导模理论的长波传播模型（LWPC,Long-Wavelength Propagation Capability）能够用于计算甚低频波的传播路径及幅度,进而研究耀斑、磁暴、地震等事件对电离层的扰动.本文利用国际电离层参考模型（IRI,International Reference Ionosphere）对LWPC中电子密度和碰撞频率进行改进,并将模拟结果与武汉大学VLF接收机实际观测到的NWC （North West Cape）台站信号幅度进行比较分析,结果表明改进后LWPC模型得到的幅度及变化趋势与实际值更加接近.LWPC模型给出的电子密度与IRI模型得到的电子密度在日间基本一致,但是在夜间存在差异,造成夜间部分区域NWC台站信号幅度的差异性,验证了电离层电子密度对于VLF信号传播具有的重要影响.传播路径上的晨昏变化也可以引起VLF信号幅度分布的突变,在日出和日落时间段内存在明显的过渡区域.基于IRI模型的LWPC,改善了VLF电波传播过程的预测分析效果,提供了一种长波导航通信质量的评估方法.     

基于可变因子的变分贝叶斯SINS海上动态对准

针对传统变分贝叶斯自适应滤波中,基于经验选取常值遗忘因子,不能自适应时变量测噪声的问题,提出一种基于可变因子的变分贝叶斯自适应滤波,并应用于船载捷联惯性导航系统(strapdown inertial navigation system, SINS)动态对准。首先利用变分贝叶斯方法近似噪声的后验分布,估计时变量测噪声和状态向量后验分布。其次通过噪声方差时变强度构造可变因子,实现自适应调整变分贝叶斯参数。最后给出了基于可变因子的GNSS/SINS海上动基座对准流程及算法。船载实测数据表明,所提算法在时变方差下,较卡尔曼滤波和传统贝叶斯滤波方位角误差收敛到0.5°范围内所需时间分别缩短了52%和44%;横滚角和方位角均方根误差分别降低57%、46%和13%、9%;东向和北向速度均方根误差分别降低56%、68%和51%、22%。