GPS第三频载波及民用码的信号质量分析

介绍了L5载波的特点,分析了L5载波对GPS测量的影响,用实测数据分析了三频载波的信噪比及各个民用码的噪声水平。     

面向单脉冲信号分类的集成特征选择与评价

受大量射频干扰信号影响, 快速从海量观测数据中准确识别出单脉冲信号已成为天文数据处理的一项重要任务, 而设计和提取有效数据特征, 是利用机器学习进行单脉冲信号高效识别的决定因素. 针对如何选择最优特征, 进而提升单脉冲信号的分类精度这一关键问题, 设计了面向单脉冲信号分类的集成特征选择方法. 方法首先混合单脉冲信号的参数特征、统计特征和抽象特征, 然后分别利用5种单一特征选择方法选出各自的最优特征集, 最后利用贪心策略对5种单一方法获取的最优特征集进行集成筛选, 获取最优集成特征集. 实验表明, 最优特征集合既包含统计特征也包含抽象特征. 在相同特征数量下, 利用集成特征选择比单一特征选择能获得更高的模型精度, 可使F1值最高提升1.8%. 在海量数据背景下, 集成特征选择对减少特征数量、提升分类性能和加快数据处理速度具有重要作用.     

Discussion of user-defined parameters for recursive subspace identification: Application to seismic response of building structures

Structural damage assessment under external loading, such as earthquake excitation, is an important issue in structural safety evaluation. In this regard, an appropriate data analysis and system identification technique is required to interpret the measured data and to identify the state of the structure. Generally, the recursive system identification algorithm is used. In this study, the recursive subspace identification (RSI) algorithm based on the matrix inversion lemma algorithm with oblique projection technique (RSI-Inversion-Oblique) is applied to investigate the time-varying dynamic characteristics. The user-defined parameters used in the RSI-Inversion-Oblique technique are carefully discussed, which include the size of the data Hankel matrix (i), model order to extract the physical modes, and forgetting factor (FF) to detect the time-varying system modal frequencies. Response data from the Northridge earthquake from the Sherman Oaks building (CSMIP) is used as an example to examine a systematic method to determine the suitable user-defined parameters in RSI. It is concluded that the number of rows in the data Hankel matrix significantly influences the identification of the time-varying fundamental modal frequency of the structure. An algorithmic model order selection method using the eigenvalue distribution of RSI-Inversion can detect the system modal frequencies at each appending data window without causing any abnormality.     

基于Seislet-TV双正则化约束的地震随机噪声压制方法

人工地震数据总是受到随机噪声的干扰,地震数据时-空变的特性使得常规去噪方法处理效果并不理想,容易导致有效信号的损失.目前广泛应用的预测滤波类方法存在处理时变数据能力不足的问题.随着压缩感知理论的不断完善,稀疏变换阈值算法能够解决时变地震数据噪声压制问题,但是常规的稀疏变换方法,如傅里叶变换,小波变换等,并不是特殊针对地震数据设计的,很难提供地震数据最佳的压缩特征,同时,常规阈值算法容易导致去噪结果过于平滑.因此开发更加有效的时-空变地震数据信噪分离方法具有重要的工业价值.本文将地震数据信噪分离问题归纳为数学基追踪问题,在压缩感知理论框架下,利用特殊针对地震数据设计的VD-seislet稀疏变换方法,结合全变差(TV)算法,构建seislet-TV双正则化条件,并利用分裂Bregman迭代算法求解约束最优化问题,实现地震数据的有效信噪分离.通过理论模型和实际数据测试本文方法,并且与工业标准FXdecon方法进行比较,结果表明基于seislet-TV双正则化约束条件的迭代方法能够更加有效地保护时-空变地震信号,压制地震数据中的强随机噪声.     

Application of a cascading filter implemented using morphological filtering and time–frequency peak filtering for seismic signal enhancement

Inspired by the idea of the iterative time–frequency peak filtering, which applies time–frequency peak filtering several times to improve the ability of random noise reduction, this article proposes a new cascading filter implemented using mathematic morphological filtering and the time–frequency peak filtering, which we call here morphological time–frequency peak filtering for convenience. This new method will be used mainly for seismic signal enhancement and random noise reduction in which the advantages of the morphological algorithm in processing nonlinear signals and the time–frequency peak filtering in processing nonstationary signals are utilized. Structurally, the scheme of the proposed method adopts mathematic morphological operation to first preprocess the signal and then applies the time–frequency peak filtering method to ultimately extract the valid signal. Through experiments on synthetic seismic signals and field seismic data, this paper demonstrates that the morphological time–frequency peak filtering method is superior to the time–frequency peak filtering method and its iterative form in terms of valid signal enhancement and random noise reduction.     

山西临汾台大地电场典型干扰与地震异常信号识别

本文通过对山西临汾中心地震台大地电场资料分析,给出了农田灌溉、雷电、高压直流输电、铁丝网接地等几种常见自然因素引起的典型干扰曲线形态,以及河津、洪洞2次地震前的异常电信号图像特征,为今后观测数据处理、日常会商及异常跟踪分析等工作提供参考。     

高速铁路地震监测系统中降低信号远程传输失真的技术探讨

当前信号远程传输方法,没有实现传输通道能量与传输通道信号并行,导致信号远程传输失真性较高。为提高地震信号远程传输的效率,提出新的高速铁路地震监测系统中信号远程传输技术。采用信号传输通道中地震信号能量的并行方法,通过信号传输通道中信号并行传输结构,实现信号在传输通道中双向传输;利用高频阻波电路阻断信号的高频载波通过谐振补偿电容,确保传输通道能量传输不受干扰;根据通道能量传输结构与信号传输过程,实现传输通道能量、信号并行,完成高速铁路地震信号远程传输中的失真控制。实验结果表明,所提方法丢包率较低,均值约为3%,远程传输时延仅为0.9s,是一种低误差、高效率的高速铁路地震信号远程传输方法。     

西南区域持续性干旱事件的行星尺度和天气尺度扰动信号

以2009-2010年发生在中国西南地区的持续性干旱事件为例,通过干旱和大气变量的物理分解得到了一些干旱事件发生的新认识.气象干旱多为年循环的气候干季与干旱扰动的叠加所致.一次干旱扰动大约为30-50天,而一次持续性干旱事件是由几次干旱扰动组成的.大气高度场和风场中存在三种时间尺度的扰动.一种是年际行星尺度的大气扰动,与ENSO冷暖事件有关,起源于赤道并传播到中高纬度地区需要2-4年.另一种是季节内行星尺度的大气扰动,与来自赤道地区的30-50天振荡有关.此外,大气中还存在天气尺度的扰动.利用行星尺度大气扰动向赤道外传播与天气尺度扰动的叠加,区域持续性干旱事件能够找到前期预报信号.     

牡丹江地区夏季旱涝特征及前兆信号初探

利用牡丹江地区7个测站35年(1967～2001年)夏季(6～8月)平均降水资料,用修订过的正态化Z指数变换方法,对牡丹江地区夏季降水旱涝等级进行了划分,并分析La Nina事件对夏季旱涝的影响。结果表明：牡丹江地区夏季旱涝特征明显,具有阶段性和群发性特点,较重旱涝发生的几率较大;而且对La Nina事件有明显的响应,表现在事件的增长型期间牡丹江地区夏季易发生偏旱,而在减弱型期间易发生雨涝,并认为La Nina事件可以作为预测未来牡丹江地区夏季旱涝的一个重要参考因子。     

CINRAD/CB脉冲多普勒天气雷达数字中频接收机

介绍CINRAD/CB脉冲多普勒天气雷达数字中频接收机的主要功能和技术性能.CINRAD/CB雷达接收机的主要特点是高灵敏、采用了数字中频采样、带AGC的大动态接收范围、低相噪频率综合器、在线测试、系统在线定标和整机性能的测量等技术,采用了高稳定频率源和全相干技术体制.简述了CINRAD/CB雷达接收机的组成和工作原理,给出接收系统的组成框图,对该系统接收机的灵敏度、噪声系数、动态范围等性能指标进行了分析.