基于构造导向的叠后处理技术——以渤海湾盆地A油田为例

对地震资料进行叠后解释性处理时,往往只是单纯的数学运算很少受到地质条件的约束。当地下岩层为水平地层时,这种方法会获得较好的效果。但地下岩层具有一定的倾角,这时就可能会发生分辨率降低、信噪比下降或资料失真等现象。针对这个问题,引入构造导向体来约束叠后资料的处理过程。首先根据原始地震资料生成包含倾角和方位角信息的构造导向体;其次在构造导向体的控制下以相似性为判断条件对原始地震资料进行构造导向的中值滤波或扩散滤波;最后通过原始地震资料和相干体等对处理前、后的资料品质进行了综合的分析对比。方向信息的引入使运算沿着构造的走向进行,消除了地层倾斜的影响,最大程度保证资料真实性的同时使资料的品质得到极大地提高,有效指导了A油田井位的设计和实施。     

基于粒子滤波的行车轨迹路网匹配方法

行车轨迹是一种时间序列的地理空间位置采样数据,而传统的轨迹—路网匹配方法主要以全局或局部寻优的方式建立轨迹—路网匹配关系,影响了时空场景中数据的匹配计算过程的相对独立性。针对这个问题,本文基于粒子滤波（Particle Filter,PF）原理建立行车轨迹与道路网络之间的匹配关系。首先,沿轨迹中车辆运动方向在道路网络中搜索邻近道路节点,在与道路节点拓扑邻接的道路弧段上初始化随机生成粒子,根据轨迹中车辆运动模型将粒子沿所在道路弧段移动;然后,基于PF原理计算各时刻粒子运动状态及与行车轨迹采样点之间的距离误差,根据高斯概率密度函数计算粒子权重并利用随机重采样方法进行粒子重采样,迭代更新粒子运动状态;最后,计算与搜索到的道路节点拓扑邻接的每条道路弧段中累计粒子权重,通过各道路弧段累计权重计算轨迹—路网匹配关系。以行车轨迹进行实验表明,利用本文方法可以通过粒子时空变化反映采样点的移动,行车轨迹—路网匹配结果的正确率大于85%,能够实现行车轨迹和路网的准确匹配。     

观测卫星不足时的GPS/INS紧组合抗差自适应滤波

常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。     

Yamaguchi分解Notch滤波的全极化SAR图像舰船目标检测

极化合成孔径雷达数据蕴含了丰富的地物极化散射信息,已广泛应用于海上舰船目标检测研究。针对极化相干矩阵无法直接用于分析特定散射体物理特性的缺陷,利用Yamaguchi极化分解改进了极化Notch滤波器。将基于模型的极化分解方法引入Notch滤波器,利用表面散射、二次散射、体散射和螺旋体散射等散射机制的能量构造散射矢量代替极化相干散射矢量,并加入功率能量因子,构造新的极化SAR图像Notch滤波器。Radarsat-2全极化SAR图像实验结果表明,改进算法有效增强了舰船目标与海杂波背景间的对比度,检测性能优越。     

利用波形去噪算法的森林最大冠顶高估测研究

针对大光斑激光雷达回波信号噪声影响森林冠顶高估测精度,且回波分析法判定回波位置受限于平坦地区的问题,利用高斯低通滤波和小波去噪两种方法对GLAS波形进行去噪处理,提出了结合均方根倍差法和回波分析法来判定回波位置的有效算法。经小波去噪后信号的信噪比23.360 704,均方根误差为0.000 233 3,经均方根倍差法和回波分析法相结合来判定回波位置估测的冠顶高结果与实测结果相关性系数r值为0.864,效果均优于高斯低通滤波去噪。基于GLAS回波数据实验结果表明:小波去噪较好地实现了对回波信号的去噪处理,均方根倍差法和回波分析法相结合,实现了对坡度相对较大地区的GLAS波形的回波开始位置和地面回波位置的准确判定,对森林冠顶高的精确估算具有重要意义。     

Smart 3D数据的三维模型重建

针对Smart 3D生成的实景三维模型是一个三角网集合,并不能直接应用于数字城市建设、土地利用管理与城市规划的问题,该文提出了Smart 3D数据三维模型重建的方法:研究了基于分割过滤方法,提取高精度数字高程模型;基于参数化建模、纹理重建方法构建了建筑物三维模型。利用敦化市的倾斜影像进行了实验。实验结果表明:三维重建模型精度高、效果好、提高了自动化的程度,实现了城市建筑物模型的单体化。     

一次由列车效应引发的暴雨过程分析

利用自动站资料、探空资料、NCEP再分析资料以及雷达资料,对2016年6月26日浙西地区一次暴雨过程的列车效应特征、物理量特征以及中尺度特征进行诊断分析。结果表明:暴雨产生于中低层暖切及地面低压倒槽的背景场中。强降水时段内回波在江西地区生成并沿同一路径东移影响浙西地区,产生列车效应,同时雷达速度场的低层辐合区有利于列车效应中东移回波增强并产生强烈降水。中低层湿度增加、垂直上升速度增大以及暖式切变线的加强有利于水汽辐合抬升的加强,使得列车效应增强,有利于降水的增大。26日11时以后衢州中北部地区列车效应的产生与维持与中低层正涡度和水汽通量辐合在这个区域的持续作用密不可分。Barnes滤波显示中尺度辐合线的维持和移动与列车效应的维持和生消有较好地对应关系,同时地面加密风场中稳定的低压环流有利于列车效应回波源地的维持,实际业务中应加强对地面加密风场和低层中尺度辐合线的分析。     

Tower-Based Greenhouse Gas Measurement Network Design——The National Institute of Standards and Technology North East Corridor Testbed

The North–East Corridor(NEC) Testbed project is the 3rd of three NIST(National Institute of Standards and Technology) greenhouse gas emissions testbeds designed to advance greenhouse gas measurements capabilities. A design approach for a dense observing network combined with atmospheric inversion methodologies is described. The Advanced Research Weather Research and Forecasting Model with the Stochastic Time-Inverted Lagrangian Transport model were used to derive the sensitivity of hypothetical observations to surface greenhouse gas emissions(footprints). Unlike other network design algorithms, an iterative selection algorithm, based on a k-means clustering method, was applied to minimize the similarities between the temporal response of each site and maximize sensitivity to the urban emissions contribution. Once a network was selected, a synthetic inversion Bayesian Kalman filter was used to evaluate observing system performance. We present the performances of various measurement network configurations consisting of differing numbers of towers and tower locations. Results show that an overly spatially compact network has decreased spatial coverage, as the spatial information added per site is then suboptimal as to cover the largest possible area, whilst networks dispersed too broadly lose capabilities of constraining flux uncertainties. In addition, we explore the possibility of using a very high density network of lower cost and performance sensors characterized by larger uncertainties and temporal drift. Analysis convergence is faster with a large number of observing locations, reducing the response time of the filter. Larger uncertainties in the observations implies lower values of uncertainty reduction. On the other hand, the drift is a bias in nature, which is added to the observations and,therefore, biasing the retrieved fluxes.     

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。     

城市复杂环境下GNSS/INS组合导航算法研究

针对城市环境下GNSS车辆导航存在卫星信号易受影响的问题,利用GNSS/INS组合算法提高复杂环境下城市车辆定位性能。基于城市环境下实测GNSS数据评估分析定位结果,使用GNSS/INS组合的常规卡尔曼滤波算法实现卫星失锁区域导航。同时,提出一种基于新息的自适应卡尔曼滤波算法,可有效增强卫星数较少及信号干扰严重区域的车辆导航定位能力。该方法利用量测与预测的关系构造自适应因子,改善定位精度。结果表明,常规卡尔曼滤波可在20 s卫星信号失锁情况下保证亚m级导航精度,自适应卡尔曼滤波算法在卫星信号受到严重干扰时,其定位精度相比于常规卡尔曼滤波算法提高30%,可满足在城市复杂环境下的高精度、高可靠性车辆导航定位服务需求。