卡尔曼滤波融合多源排放清单算法下的粤港澳大湾区FFCO2排放时空演变格局研究

在卫星碳观测用于区域减排存在技术壁垒的背景下,全球尺度的高分辨率化石燃料二氧化碳(FFCO₂)排放清单成为区域FFCO₂排放研究的主要数据来源,但现有的全球尺度FFCO₂排放清单用于区域研究仍存在显著的不确定性。为此,本研究定量分析3种全球尺度的高分辨率FFCO₂排放清单(ODIAC 2020b, EDGAR v6.0, PKU-CO₂-v2)用于区域尺度研究的差异性和变异性,然后基于卡尔曼滤波将3组数据进行特征融合,探讨了粤港澳大湾区FFCO₂排放的时空演变格局。结果表明：(1)当前FFCO₂排放清单数据间存在着显著的差异性和变异性特点,以大湾区为例,在最佳表征空间分辨率3 km×3 km下,区域内网格单元的平均差异性达到140%,变异系数达到16.3%,单一的全球尺度FFCO₂排放清单数据用于区域或城市的FFCO₂排放研究结果不准确;(2)经卡尔曼滤波融合重构的2000—2018年长时间...     

卡尔曼滤波在GPS精密单点定位中的应用研究

GPS精密单点定位是对非差观测值进行各项系统误差的改正,利用相应的模型直接得到测点在ITRF框架下的坐标。本文研究并采用卡尔曼滤波方法对经过各项改正后的非差观测数据进行处理,详细阐述滤波模型中各种参数与噪声矩阵的取值方法,并说明GPS接收机钟的稳定性对模型误差的影响,给出描述接收机钟差的状态转移模型。采用C#语言编制基于卡尔曼滤波的数据处理程序,对IGS站24 h的观测数据进行处理与分析,得到厘米级的定位精度。     

智能车辆中MEMS/BD组合导航数据融合算法

智能车辆技术已成为国家优先发展的高新技术,以智能车辆组合导航数据融合算法为研究背景,利用无迹卡尔曼滤波(UKF)处理组合导航系统模型的非线性问题。在卡尔曼滤波过程中加入区间平滑技术,对既定区间的状态估计量进行平滑处理,校正滤波运算数据,提高非线性系统的导航精度。通过仿真实验验证了新算法能够较好地解决系统非线性问题,利用区间平滑技术得到更高精度的状态估计,提高导航精度,具有更好的鲁棒性。     

基于S变换的软阈值滤波在深地震反射数据处理中的应用

深地震反射原始单炮数据是非平稳的弱能量反射信号, 信噪比较低. 如何提高信噪比一直是深地震反射数据前处理中的一大难题. S变换是一种适用于分析非平稳信号的时频变换方法. 同其他分析时变信号的方法相比, S变换的基本小波不必满足小波在时间域均值为零的容许性条件, 它的时频分辨率与分析信号的频率有关, 且其在时间域的积分可以得到傅里叶频谱,其反变换也简单. 因此, S变换容易表示深地震反射信号复杂的时频特性. 本文在S变换的基础上, 利用软阈值滤波方法对深地震反射数据进行处理, 实验结果表明, 该方法有效地提高了信噪比, 压制了有效频带范围内的混频干扰, 突出了弱反射信号, 使得波组信息更加丰富, 有利于连续追踪有效反射波组和识别薄地层, 特别是提高了深部Moho界面反射层位的分辨率, 为深地震反射剖面后续处理和准确解释奠定了基础.     

一种考虑滞后影响的井水位气压改正的新方法

本文给出一种用褶积滤波处理井水位对气压响应滞后的新方法,考虑了气压对井水位“记忆”影响的特点,对水位的气压改正采用了非线性的处理方法。用新方法对鲁03井进行气压改正后的平均中误差为0.65cm,而用一般相关方法则为1.96cm。最后讨论了褶积滤波积分区间长度与水井含水层系统性质的关系。含水层的导水系数越小,井孔截面积越大,则这个区间越长。     

基于改进的主成分分析法提取GRACE时变重力场信号

针对主成分分析法提取时变重力场模型信号中存在信号泄漏和去条带噪声不明显的问题,提出对球谐位系数主成分分析的改进方法。首先对球谐位系数进行主成分分析,提取主要的模态,再对不同模态根据其自身噪声特点选择合适的滤波方法和参数,最后在此基础上进行信号提取。以CSR发布的2005-01~2013-12(108个月)GRACE时变地球重力场模型进行实验,提取2006-06和2006-12等效水高数据和改进前的主成分分析进行比较,表明此方法在有效地剔除条带误差的同时又使得信号泄漏减小。     

中国市级人口增长的多因素空间建模分析

本文以中国市域单元为研究对象,利用1990-2010年人口普查数据,采用探索性空间数据分析的方法,分析了过去20 年间中国市级人口增长率的空间分布特征和多变量的空间依赖关系。使用空间计量模型和空间滤波后的经典线性回归模型分别探究了经济、气候、地形、社会文化等因素对中国市级人口增长率的影响。模型对比结果显示,经过空间滤波后的经典线性回归模型能够更好的模拟中国市级人口增长率的变化。在该模型中,经济因素是影响中国城市人口增长率的主要因素,例如代表城市经济发展水平的城市夜光指数密度。气候因素对人口增长率也有着不可忽视的作用,如七月热指数随着等级的提升对人口增长率有着越来越强的负向影响。研究结果表明：人口的区域增长模式是多要素综合作用的结果,在相关建模研究和政策制定中需要重点考虑经济发展水平和气候条件因素对人口增长趋势的不同影响。     

顾及时变非高斯噪声的高斯和滤波及其导航应用

高斯和滤波可利用高斯混合模型精化非高斯嗓声随机模型来提高估计精度,但导航测量环境的动态性和复杂性使非高斯噪声具有时变性特征,若GMM不随之调整会导致滤波解算失真.针对该问题,本文提出一种基于位移参数自适应估计的高斯和滤波算法.首先分析GMM位移参数对非高斯噪声拟合精度的影响,然后利用位移参数自适应技术修正GMM,进而改...     

基于线段检测算法的倾斜摄影直角像控点目标检测方法

针对航空摄影测量中空三加密时数据内业精校正的人工刺点效率低下,误差较大等问题,本文提出了一种基于线段检测(Line Segment Detector,LSD)算法的直角像控点目标检测方法.该方法首先通过Retinex算法增强影像彩色信息;再对影像进行双边滤波,在去除噪声的同时能很好的保留边缘信息;然后使用LSD算法提取...     

GPS动态变形分析中的傅里叶级数恒星日滤波

针对恒星日滤波中计算GPS卫星轨道运行周期提前时间的问题,提出一种基于傅里叶级数曲线拟合的提前时间估计方法。根据跨度达8 526 d的广播星历计算每天中所有可用卫星运行周期相对于前1 d的平均提前时间,将此平均提前时间作为采样点,以8阶三角函数形式展开的傅里叶级数进行曲线拟合,将卫星运行周期的提前时间拟合成关于时间的单一变量函数,免去了繁琐的计算步骤。实验结果表明,傅里叶级数恒星日滤波法缩小了监测点N、E、U三个方向坐标残差序列的均方根值,有效消除了GPS动态变形监测分析中的多路径影响,提高了复杂工程环境下动态变形监测中变形信息提取的能力。