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511.
512.
地形匹配定位(terrain aided position,TAP)的似然函数反映了AUV(autonomous underwater vehicle)的位置在空间中的分布概率,由于地形的强非线性、随机性以及测量误差的非高斯分布使得似然函数也表现出非高斯分布的特点。TAP的误差与局部地形特征和地形测量误差密切相关,由于现有的方法未考虑局部地形特征,仅考虑了测量误差的统计置信区间,使得TAP置信区间的估计结果明显偏小。为解决TAP置信区间的估计问题,建立了TAP定位点的跳变模型。设TAP定位点Xp可以向搜索区间内任一点跳变,且向某一点的跳变概率与该点的似然函数值正相关,Xp向某一点跳变的置信度小于α时,认为xα不会向该点跳变,该点设为置信区间的边界点。另外,设地形匹配定位点的置信区间内匹配残差平方和函数为二次曲面,而Xp视为该曲面的待估计参数,则可以通过曲面参数的置信区间估计方法获得1-α置信度下的置信区间。新方法得到的置信区间范围大于现有的估计方法,试验结果表明,测量波束较少时,置信区间估计会出现异常,增加测量波束可以提高潮差和测量误差的估计精度,从而提高置信区间的估计精度,但测量误差非高斯分布条件下的补偿方法仍然需要进一步研究。 相似文献
513.
514.
515.
本文将现代信息科学中的重要基础理论——信息论引入到地震信号的分析和处理中,提出了一种利用互信息量检测地震信号并进行初至提取的方法,给出了该方法的基本原理和具体算法.计算结果表明,互信息量随滑动窗口移动的变化情况可以明确标示出待测地震信号的存在,通过提取互信息量的突变点或峰值点,能够有效拾取地震波的初至时刻.这种方法还可以特别针对非传统的地震信号,如连续随机信号、随机脉冲序列等进行处理.在这些信号条件下,往往信噪比很低,波形随传播距离发生较大变化,传统的信号检测方法效果不佳,而这种以随机信号检测为基础的互信息量探测方法具有很好的性能,很有发展前景. 相似文献
516.
PKP震相包含了下地幔底部P波速度结构的重要信息.中国地震台网(CSN)台站记录到的南美洲地震的PKP波的射线,对中太平洋下的D″层有很好的采样.本研究采用这些PKP波的AB和DF两个分支的走时差,研究了中太平洋下地幔底部P波速度的小尺度变化.AB DF的走时差减小了上地幔横向不均匀性的影响,而对下地幔底部P波速度的横向变化十分敏感.与此同时,AB DF的走时差也减小了地震定位误差的影响,消除地震发震时间测定误差的影响.本研究的结果表明,在中太平洋的地幔底部存在着大范围的AB DF走时正残差,也即低速异常区,这可能是太平洋下超大地幔热柱的源处.观测到的P波速度异常的空间分布总体上与Grand通过层析成像得到的CMB的S波的速度异常相一致,并在变化的幅度上很好地相关,P波速度的扰动值(在D″层大约为2%)是Grand 速度模型中的S波异常的36%.这一结果有助于太平洋下超大地幔热柱的结构和性质的进一步研究. 相似文献
517.
反射地震走时层析本质上是一个病态问题,而正则化是改善问题病态程度的有效手段.反射地震走时层析最终可归结为线性方程组的求解,本文讨论了在线性方程组求解过程中正则化的作用和方式.正则化的作用有:(1)用超定分量约束欠定分量和零空间分量;(2)用先验信息约束欠定分量和零空间分量;(3)对射线的不均匀覆盖进行阻尼;(4)对数据的不准确性进行阻尼.正则化的加入方式有:(1)加法型(将正则化矩阵补在层析矩阵后面,包括导数型正则化和零阶正则化,一阶导数型正则化对应最平坦解,二阶导数型正则化对应最光滑解,零阶正则化对应紧约束解);(2)乘法型(将正则化矩阵与层析矩阵相乘,主要包括阻尼型正则化).并利用简单的模型对正则化的效果进行了试验,发现经各种正则化约束后,与未加任何正则化约束得到的速度模型比较,尽管恢复的异常体的幅度不如后者大,但得到的速度剖面要平滑得多,更利于后续的射线追踪正演和层析反演. 相似文献
518.
本文利用华北地区测震台网1993~2001年所记录到的地震到时资料,对华北地区进行联合走时反演,获得了该区分辨率为0.5°×0.6°的三维速度结构图像.其结果表明:不同深度上的速度分布反映出华北地区深部构造的一些重要信息,为进一步研究该区的活动构造及地震参数计算提供了科学依据.在地壳速度结构与强地震活动的关系上,再次显示出强震多发生在速度结构高速单元与低速单元的过渡带附近,说明强震的孕育与震源区周围介质的不均匀性有关. 相似文献
519.
走时计算广泛应用于地震数据处理中,其中对复杂地表地形的处理一直是走时计算的关键和难点.相比于传统的规则网格,贴体网格的建模方式可以完美地刻画地表的起伏形态.然而,目前常用的方法在利用贴体网格变换解决复杂地形问题的同时,需要针对性地发展适应贴体网格的特殊求解方法,这导致算法复杂且在网格扭曲较大的地方易造成精度损失.基于物理信息约束的神经网络是一种无网格方法,它对程函方程的求解不受具体网格形态的限制.为此,本文中我们将基于物理信息约束的神经网络和贴体网格结合,提出一种有效计算复杂模型中地震波走时的方法;用贴体网格构建任意复杂地质体,然后用基于物理信息约束的神经网络求解该复杂地质体上的地震波传播的走时.另外,我们使用残差神经网络替换了原有的神经网络架构,这在一定程度上提高了神经网络的学习能力.我们利用三组模型的数值模拟结果来验证方法的有效性和高精度;同时讨论了训练替代模型和迁移学习等神经网络技术在复杂模型中计算走时的应用,这极大地加速了实际问题的求解过程,有望在具体问题的求解中得到广泛应用. 相似文献
520.
论真误差拟准解的基本特性 总被引:6,自引:0,他引:6
本文将回答这样一个问题:为什么拟准检定法能准确地定位粗差并估计出粗差大小?首先从理论上论证真误差的估值的重要特性:真误差拟准解的大小完全由它对应的观测值中的粗差决定,因此它能直接反映粗差的位置和大小。本文还用算例验证了这一结论。 相似文献