GPS/PWV时间序列特征提取方法的研究

针对GAMIT/GLOBK软件解算得到的4 a GPS/PWV时间序列的特征提取问题,提出基于滤波辅助的部分集成经验模态分解（PEEMD）与Hilbert谱分析相结合的特征提取方法。首先,在PEEMD方法的基础上,结合滤波辅助的PEEMD方法与Hilbert谱分析,建立GPS/PWV时间序列特征提取模型;然后,将所提出的方法应用于TNML测站4 a的GPS/PWV长时间序列和7 d的GPS/PWV短时间序列分析中,并将滤波辅助的PEEMD结果与传统的小波分解结果进行对比。结果表明,该特征提取方法能准确有效地提取出 GPS/PWV时间序列中的周年周期和日周期特征分量,滤波辅助的PEEMD分解结果与小波分解结果一致,且提取的特征分量与原始信号更加吻合。     

双偏振雷达差分传播相移的五种滤波方法对比分析

为了对双线偏振雷达的差分传播相移ΦDP进行滤波降噪处理,提高双线偏振雷达识别粒子、估测降水的能力。通过对C波段双线偏振雷达差分传播相移分别采用滑动平均、中值滤波、FIR滤波、卡尔曼滤波和小波分析5种不同方法地介绍,利用中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室移动式C波段双线偏振雷达(POLC)2013年外场试验观测资料,对比分析了经5种方法处理后的差分传播相移ΦDP径向数据,及其分别在降水估测中应用的效果。结果表明:采用FIR滤波方法、卡尔曼滤波方法和小波分析方法对ΦDP径向数据进行处理的效果比传统的滑动平均和中值滤波方法好;其中小波分析处理的ΦDP径向数据波动最小,再经过变距离法拟合的KDP数据的负值能够得到最有效地抑制,最后应用到R(KDP)降水估测中的精度最高。     

震后早期阶段余震预测研究进展

震后早期快速、准确的余震预测对震后灾害风险应对和采取有效的处置措施十分重要.震后早期阶段地震目录不完整性是影响现有余震预测方法快速、准确预测的关键因素.近年来,随着技术和模型的发展,使得震后早期数据缺失阶段的余震预测成为可能.本文针对震后早期数据缺失阶段难以开展有效的余震预测问题,分别从提升余震检测率角度阐述了匹配滤波技术和深度学习技术,从统计地震学的余震补齐角度阐述了双尺度变换技术,从最大限度利用余震信息实时预测角度阐述了Omi模型和Lippiello模型等研究进展,分析了各类方法的优劣势,并提出了综合解决震后早期数据缺失阶段余震预测“瓶颈期”问题的技术路线,为从事地震检测、余震预测以及震后趋势研判等相关工作的科研人员提供科学参考.     

均方根信息滤波和平滑及其在低轨卫星星载GPS精密定轨中的应用

从均方根信息滤波和平滑的基本原理出发,结合卫星定轨的实际特征,导出了其在精密定轨软件中实现的详细公式;针对均方根滤波的特点,提出了快速高效地探测和修复GPS观测数据中周跳的新方法。利用实测星载GPS数据验证了基于均方根滤波的质量控制算法的可靠性,得到了有益的结果。     

有色噪声作用下的卡尔曼滤波

利用GPS载波相位三差观测量进行动态定位(或精密导航),就必须研究有色噪声滤波的理论问题.根据需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的线性系统滤波公式,并证明白噪声卡尔曼滤波是有色噪声卡尔曼滤波的特例,或者说有色噪声的卡尔曼滤波是白噪声卡尔曼滤波的推广.     

一种新的消除GPS互相关干扰的方法——Q路滤波法

在微弱GPS信号处理中,当接收到的信号中某颗卫星的信号能量比较强,而其他卫星信号都很微弱时,就有可能出现这颗能量比较强的卫星对其他卫星信号的捕获、跟踪产生干扰,这种干扰就是互相关干扰。通过研究现有的消除互相关干扰的方法,提出一种全新的方法——Q路滤波法,这种方法操作简单,并且可以完全消除互相关的影响。     

经验模式分解的尺度阈值滤波在变形分析中的应用

本文将信号处理领域的经验模式分解算法应用于变形信息的提取中,通过引入阈值函数,建立了基于经验模式分解的尺度阈值滤波模型,采用优化模型确定了经验模式分解的次数。分别通过模拟试验和实测数据与小波阈值法和多项式拟合法进行了比对,分析表明:在低噪声情况下,三种方法都有一定的滤波效果;在高噪声情况下,经验模式分解的尺度阈值滤波法具有与小波阈值去噪法相等的精度,而且瞬时强噪声识别能力更好,优于多项式拟合法。     

基于强跟踪性能的QEKF组合导航自适应滤波研究

以低成本陆用航姿参考系统（AHRS）/GPS紧耦合系统为研究对象,建立了基于伪距、伪距率、航向角的组合观测数学模型。引入强跟踪滤波（STF）算法,利用渐消因子的作用,增强滤波器对状态快速变化的跟踪能力。同时,针对微惯性器件漂移过大的缺点,采用二阶EKF（QEKF）方法,通过对Hessian矩阵的求解,补偿系统观测方程线性化的二阶截断误差。仿真表明：STQEKF方法可高速准确地逼近系统非线性模型,实现陆地载体导航控制,在传感器精度有限的情况下,使姿态和位置的控制效果较标准EKF分别提高了约8.9%-38.2%和48.7%-54.4%     

基于小波变换与滤波的DEM简化方法

针对现有3维地形模型简化方法中的不足,提出了一种基于小波变换与滤波的规则格网简化方法。同时还在大量实验的基础上,给出了一般情况下需要的变换层数,分析了滤波门限与简化效果之间的关系。这里的研究不仅为3维地形的多分辨率合理建模与精度评估提供了理论和方法,而且也为今后开展类似研究及进行建模质量控制提供了科学的依据。     

机载Lidar数据快速滤波方法

机载Lidar是可以快速获取数字表面模型(Digital Terrain Model,DTM)的一种遥感技术。它能够快速获取大范围地面精确的三维坐标,得到高密度的点云。为了从点云数据中提取地形信息,必须对地面点和非地面点进行分类,称之为滤波。现有算法不适合用于处理大规模数据。本文提出一种快速滤波方法,实验结果表明该方法能够快速准确地提取地形点。与现有的滤波方法相比较,其最大的特点是将二维滤波问题简化为一维滤波,滤波速度快。