基于自适应松弛Picard法的高效非饱和渗流有限元分析

有效地模拟非饱和渗流过程对土质边坡稳定性分析、土石坝渗流、污染物迁移等众多领域有着重要的意义。描述非饱和渗流的Richards方程是具有强烈非线性的偏微分方程,通常需要采用有限元等数值方法并结合有效的迭代方法进行求解。Picard迭代法是实用的非线性计算方法,在非饱和渗流领域应用广泛,但经常会出现收敛震荡、速度缓慢和精度降低的问题。为提高计算性能,结合有限元法提出了一种高效的自适应松弛Picard法。通过模拟一维和二维渗流算例,并与传统方法的结果进行对比,对算法和程序的准确性、高效性和鲁棒性进行了验证。测试结果表明,该方法可以在保证计算精度的同时有效地减少数值震荡,提高收敛速度。研究成果对非饱和渗流有限元程序的开发和应用有一定的参考价值。     

双感应测井资料自适应正则化反演

为了准确获得地层真电阻率,确定地层侵入关系,将非线性反演理论与Morozov偏差原理结合,建立双感应测井(Dual-Induction Log)资料的自适应正则化全参数反演算法。首先根据Tikhonov正则化反演理论,将双感应测井资料反演问题变为含稳定泛函非线性目标函数极小化问题;再利用Gauss-Newton算法确定极小化解。在测井资料的最佳拟合迭代过程中,将Morozov偏差原理及Cholesky分解技术结合,建立一套自适应选择正则化因子方法;最后对大庆油田的实际测井资料进行反演处理。反演结论与试油结果表明,该算法在处理薄层、薄互层时能够取得更为满意的效果。     

赵各庄矿地下水位时间序列数字滤波分析

为了更好地了解煤矿地下水位的变化趋势,结合工程实例,运用递归和非递归2种滤波技术进行分析,通过对比2种滤波技术的滤波效果,可以得到地下水位的变化规律和成因机理。结果表明:滤波系数的调校对滤波效果的影响至关重要。根据平滑度指标、均方根误差和信噪比对现有观测数据进行计算的结果可知,当b=0.5时递归滤波效果相对较好,当q=5时非递归滤波效果相对较好。滤波结果可以作为预测未来该地区地下水位变化趋势的依据,也可以为安全生产提供参考。     

一种基于数据质量分析的改进TurboEdit方法

针对TurboEdit方法中Geometry-Free(GF)组合拟合窗口、Melbourne-Wübbena(MW)组合中误差求取窗口过大造成小周跳探测不敏感的问题,通过对观测数据进行质量分析自适应设置GF组合和MW组合窗口,重新构造周跳检测量进行周跳探测,并利用搜索法解决修复失败历元的周跳修复问题。利用GPS和BDS实测双频数据对改进方法进行验证,实验结果表明本方法能准确探测到1周的小周跳,经搜索后周跳修复成功率提高至100%。     

基于近岸GPS RTK技术的潮位和波浪提取算法研究

由于潮汐和波浪的周期相差甚远,对实时海面高程数据进行相应的低通和带通滤波即可提取潮位和波浪信息。通过对仿真的实时海面高程数据进行平滑滤波、中值滤波、小波滤波等低通滤波,以及椭圆、巴特沃斯等带通滤波结果分析表明:近岸GPS RTK技术可用于潮位和波浪同步测量;对于潮位信息的提取方面,平滑、中值、小波等低通滤波均能很好的提取出潮位信息,其中平滑滤波最佳,且工程中易于实现;对于波浪信息的提取方面,椭圆滤波、巴特沃斯、切比雪夫Ⅰ型等带通滤波均能很好提取出波浪信息。     

盾构隧道点云典型要素分割

针对盾构隧道点云及其几何特征构建八叉树索引,使用体素化网格降采样进行点云降采样,利用统计特征滤波器达到精简点云,继而实现典型要素自动分割。结合点云精简算法,提高了随机抽样一致性(RANSAC)算法效率,通过拟合模型的几何特征,设置合理阈值,自动分割隧道典型要素。实验结果表明,该方法可以精确地分割出相邻距离阈值较小的盾构隧道典型要素,拟合的隧道半径与设计半径误差仅为3 mm;相比传统RANSAC算法,该算法运行速度提高了17倍,实现了相邻距离阈值达1.0 cm精度的目标分割。     

改进粒子滤波器的室内地磁匹配精度研究

针对粒子滤波算法在室内地磁分布的连续性变化中会发生滤波发散,加之算法中重采样步骤使该现象恶化,直接导致室内定位过程中目标丢失的问题。该文受Hausdorff距离度量法中点集匹配思想的启发,提出了一种利用初定位误差作为最大粒子匹配距离的约束思想,通过缩小匹配空间的区域范围的方法来解决传统算法的发散问题。最后实验表明,此方法解决了粒子滤波器在地磁匹配中出现的滤波发散现象,同时使得定位结果更加快速收敛。     

利用零相位Kaiser窗滤波器改善MEX多普勒数据定轨精度

精密轨道确定在深空探测中至关重要,而定轨数据中的白噪声会影响定轨性能。基于零相位分析,比较了FRR（forward-filter reverse-filter reverse-output）、RRF（reverse-filter reverse-filter forward-output）和Matlab中的filtfilt这3种滤波器的优劣,设计了一种零相位Kaiser窗低通滤波器。利用火星快车号（Mars Express,MEX）的仿真数据和实测数据验证了零相位Kaiser窗低通滤波器的性能,结果发现滤除白噪声后MEX数据的定轨精度有了显著改善。双程测速数据残差均方根（root mean square,RMS）减小为原来的1/3左右,达到了0.031 mm/s;轨道位置和速度与欧空局（European Space Agency,ESA）精密轨道的差异明显变小。该滤波算法作为定轨前的数据预处理可以提高定轨精度,从而为中国火星探测器的轨道数据处理提供一定的参考。     

一种基于加表零偏稳定性的GNSS/SINS组合导航异常探测方法

在地面车载组合导航中,全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）的观测值容易受地面复杂环境的干扰,导致其定位结果出现异常,严重影响GNSS/捷联惯性导航系统（strap-down inertial navigation system,SINS）组合的滤波解算。从惯导系统误差特性的角度,研究了一种基于加表零偏稳定性的组合导航异常探测新方法。该方法从加表零偏解算的异常来发现GNSS位置、速度等观测值中的粗差,并采取剔除和降权的抗差方法抵御粗差影响。通过一组车载数据的分析表明,观测粗差对加表零偏解算的影响十分显著,以此为判别条件能够准确地发现观测粗差。采用该方法后,位置误差、速度误差和姿态误差的均方根分别减小了70.8%、87.9%和77.7%,显著提高了组合导航的解算精度和鲁棒性,为组合导航数据的抗差处理提供了一种新思路。     

一种自适应三维核回归的遥感时空融合方法

时空融合是解决遥感数据高重访周期与高空间分辨率矛盾的一种有效方法。发展了一种综合利用遥感数据空间与光谱信息的三维自适应核回归反射率模型（three-dimensional adaptively local steering kernel regression fusion model,3DSKRFM）,通过提取每个像元的三维控制核（steering kernel）的局部信息,使时空融合过程中的权重自适应调节,提高遥感时空融合的精度。利用两组ETM+和MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）数据进行实验测试,结果表明3DSKRFM相比STARFM和2DSKRFM模型具有两方面的优势:一是充分利用遥感影像多波段的优势,提高融合精度;二是具有更强的鲁棒性,满足实际影像时空融合的需求。