一类小波基函数的构造及其在测量数据处理中的应用探讨

Shannon函数有很好的滤波性能,但向两端衰减速度缓慢;Gauss“窗”函数有很好的控制小波衰减的特性,但其低通滤波效果较差。根据这两个函数各自的优点构造了一类新的小波基函数,分别为满足低通的父小波和带通的一阶、二阶母小波,讨论了它们的正交性、完备性和紧支集性等性质,以GPS资料为例,分析其信号平滑和压缩效应、边缘效应和奇异点检测,得出一些有益的结论,为大地测量数据处理提供一种小波分析方法。     

机械滤波器的设计

本文概述了海上测量用机械滤波器的设计原理,给出了它的基本结构,并推导出了它的幅频特性。     

一种实时场地校正方法及其在地震预警中的应用

地震预警系统对地震数据处理的实时性要求极高。其系统数据来源除布设在基岩的测震台站外,还有大量非基岩场地的强震动台站和地震烈度仪台站,其场地影响不容忽视。为了考虑震级估算和地震动场预测中的场地影响,需实时对各种场地条件下的地震波形进行校正。目前处理一般使用某个标量来表征场地放大效应。本文采用一种实时的场地校正方法,首先计算目标场地与参考场地的谱比,然后通过最小二乘法、双线性变换将谱比转化为因果递归的无限冲激响应(IIR)时域滤波器,之后可以应用该滤波器进行实时场地校正。该方法考虑了场地放大系数的频率依赖性,相比于标量校正提高了准确度。应用我国四川和日本部分强震动台站记录,验证并讨论了这种实时场地校正方法在地震预警中的应用效果。     

GOCE卫星重力梯度数据反演重力场的滤波器设计与比较分析

地球重力场和海洋环流探测（gravity field and steady-state ocean circulation explorer,GOCE）卫星重力梯度数据有色噪声和低频系统误差的滤波处理是反演高精度地球重力场的一个关键问题。针对GOCE卫星重力梯度数据的滤波处理,基于移动平均（moving average,MA）方法和CPR(circle per revolution)经验参数方法设计了两类低频系统误差滤波器,并分别将这两类滤波器与基于自回归移动平均（auto-regressive and moving average,ARMA）模型设计的有色噪声滤波器组合起来形成级联滤波器。为了分析滤波器处理的实际效果,基于空域最小二乘法采用70 d的GOCE观测数据,并联合重力恢复与气候实验（gravity recovery and climate experiment,GRACE）数据分别反演了224阶次的重力场模型GOGR-MA(MA+ARMA级联滤波)和GOGR-CPR(CPR+ARMA级联滤波)。将反演模型与采用同期数据求解的第一代GOCE系列模型及GOCE和GRACE联合模...     

高光谱分辨率激光雷达(HSRL)大气温度测量模拟

激光雷达探测大气温度通常采用探测大气分子瑞利散射的方法,这种方法由于低层气溶胶的存在,一般只能探测高空（约12km以上）的大气温度,而探空气球又存在不能获取连续数据和定位性差的问题.文章给出了利用高光谱分辨率激光雷达探测大气温度的方法,并对此方法作了理论模拟.结果表明此方法可用于低层大气温度垂直剖面探测.     

用福建连续重力资料研究台风“麦德姆”活动特征

福建省地处我国东南沿海,每年5—10月都会受到台风的侵袭,目前建有厦门、漳州、福州三个连续重力观测台站。以2014年第10号强台风"麦德姆"为例,利用重力观测资料研究:(1)台风引起的地脉动信号的强度和卓越频率的变化规律;(2)台风卓越周期与台风强度和移动速度的关系;(3)连续重力资料非潮汐信息提取。结果表明:(1)台风靠近台站时地脉动信号增强,登陆后迅速减弱,福州台记录的信号卓越频率要比其他台站高;(2)台风卓越周期与台风强度和台风移动速度的关系比较复杂;(3)用现代滤波器能有效滤除长期存在的干扰信号。     

基于双卡尔曼滤波器的高精度POS算法研究

高精度的位置姿态系统(POS)在测绘领域发挥着重要的作用,数据处理算法是其核心技术之一。本文首先介绍了数据处理流程,提出了一种基于双卡尔曼滤波器的紧组合模式,并详细推导了其状态方程和量测方程,然后利用实测跑车数据对该算法进行了验证,并与IE(Inertial Explore)8.4的处理结果进行了对比分析。结果表明该方法能够达到较高的位置速度和姿态精度,是一种有效的数据处理算法。     

瞬时极化滤波在波场分离中的应用

多波多分量勘探技术已逐渐成熟,波场分离作为提取有效信息的处理环节,也变得愈发重要。这里通过复地震道等方法构建了瞬时极化滤波器,提供了极化滤波器构建的瞬时途径,并有效地压制了该方法带来的噪音影响,在滤波速度上也得到了显著提高。     

改进的均衡滤波器在位场数据边界识别中的应用

边界识别是进行位场数据解释时一项必不可少的任务.现有的边界识别滤波器存在识别边界发散和深部地质体边界模糊的缺点.本文提出增强型均衡滤波器,可有效地改善上述缺点.该滤波器是利用不同阶导数之间的组合来进行地质体边界的识别,并在运算中引入一种计算高阶垂直导数的稳定算法.通过理论模型试验证明增强型均衡滤波器能使浅部与深部地质体的边界同时清晰地显示,且相对于其它边界识别滤波器能更加准确和清晰地识别出地质体的边界.最后将增强型均衡滤波器应用于实测位场数据的解释,根据其识别结果可容易地划分出断裂的水平位置及不同地层之间的界线,并能发现更多的细节信息.     

用于地震观测的瞬态滤波研究

目前,地震数据采集器使用的最后两级数字滤波器相位有最小相位和线性相位两种,相位特性直接影响着记录的地震数据波形质量.最小相位滤波的优点是:地震波形没有“前缀”波形出现,不会干扰分析人员对震相的判读;其缺点是:通带边沿频率附近不同频率分量群时延差异较大,导致最小相位滤波会带来波形失真,对初动半周期的波形影响显著.