观测值含有粗差的抗差粒子滤波算法

作为非线性滤波的代表,粒子滤波得到广泛应用。该算法通过随机生成的具有权重的样本（粒子）来计算后验概率密度。其中赋权的过程需要综合系统信息和观测信息,当观测值含有粗差时,会使粒子错误赋权影响滤波结果。提出一种新的基于抗差估计的抗差粒子滤波算法,通过计算粒子等价权,抑制观测值粗差的影响。模拟计算分析表明,当观测值含有粗差时,与标准粒子滤波相比,该方法能有效提高滤波精度。     

基于噪声随机模型的加权观测融合方法

信息融合技术中,在各局部传感器的有色观测噪声为一阶AR模型的情况下,可以利用观测扩增方法消除有色噪声的影响,得到最优加权观测融合方程,从而实现状态的最优滤波解。对于有色观测噪声为MA或ARMA模型的情况,观测扩增方法不再适用。提出了基于有色观测噪声随机模型级数展开的方法,求解出各局部传感器有色观测噪声的方差,并利用该方差对加权观测融合滤波器进行了构造。通过计算实例证明,该方法不仅适用于观测噪声为AR模型,同时适用于噪声MA或ARMA模型。     

基于惯导/天文高精度定姿方法

研究了利用惯性导航系统与天文导航系统进行组合定姿的方法;构造了惯导/天文组合导航系统的状态方程和量测方程;采用卡尔曼滤波技术设计了惯导/天文组合定姿算法。设计飞行器的典型飞行轨迹,通过数学仿真对该算法的有效性进行了验证。结果表明,天文导航能够有效地补偿惯性导航因陀螺漂移带来的误差,非常适用于飞行器的高精度定姿。     

改进Frost算子在SAR图像斑点噪声抑制中的应用

针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声滤波的重要性以及存在的问题,对Frost滤波算法参数进行分析,指出了该算法等权滤波器在处理含有细节结构特征时存在盲目平滑的缺点,进而提出了改进方法。利用灰度差值计算权值,综合考虑滤波窗口内的强度信息,在一定程度上解决了盲目平滑的问题。实验验证了改进算法的有效性,并以斑点噪声指数和边缘保持指数为评价准则,通过与Frost算法比较,对改进算法在去除噪声和边缘保持方面的性能做了客观评价。     

Walsh列率域中多维分形模型与GIS环境下地球物理信号处理

地球物理信号通常在多个尺度段表现尺度不变性,这些不变性起因于不同的地质、地球物理或成矿过程的自相似性. 利用这种在多个尺度段的尺度不变性可以设计多维分形滤波器,滤波所得信号表征了具尺度不变性的地质地球物理或成矿过程,可以用于成矿预测或环境评价. 本文研究了Walsh变换列率空间地球物理信号的列率功率谱密度与列率之间的分形与多维分形关系, 试验证实了大洋钻探、石油以及煤系地层地球物理测井资料在Walsh域的多维分形性质,提出了用于分解地球物理场,提取有用信号并用于矿产资源勘探或环境评价的多维分形W-A模型. 利用波列率域中的多维分形关系构造了W A图解(W-A Plot). 借助W-A图解可以确定最小平方误差（LS）意义下Walsh功率谱变化的不同自相似性的频率分界点,从而用于设计W-A分形滤波器. 这种滤波器可将地球物理场分解成具有不同自相似性的局部场,并且保留原场的各向异性结构. 与通常使用的基于Fourier变换的滤波技术相比,W-A模型具有许多优点：W-A适用于检测地球物理信号中的突变、线性、环状、局部与纹理结构等弱信号. 同时,由于Walsh变换中只有简单的变号(加法与减法),其计算速度远快于建立在复数乘法之上的Fourier变换,所以W-A计算速度远快于Fourier域的滤波方法,可以用于地球物理信号的现场实时处理. 用加拿大Nova-cotia省西南地区的布格重力异常进行了W-A方法的试算,处理结果反映了地质、矿产分布规律,能够很好地进行矿产预测.     

利用LAU效应测定干涉滤光片的中心透过率波长值

本文提出一种利用LAU效应测定干涉滤光片中心透过率波长值的理论和实验方法,这一方法不但具有精度高、装置简单、方法简便等优点,而且由该方法所获得的实验结果,可以作为当前有关平面周期物体LAU 效应新理论的一种实践检验。     

快速序贯算法

本文讨论了序贯算法的基本原理，与ｋａｌｍａｎ滤波的关系，和序贯算法的渐近性态，得到无先验信息的序贯算法不受初值的影响。实例分析表明，此序贯算法可适于方程系数阵的求逆、求解和病态方程的快速解算。     

Exploratory spectral analysis of hydrological times series

Current methods of estimation of the univariate spectral density are reviewed and some improvements are made. It is suggested that spectral analysis may perhaps be best thought of as another exploratory data analysis (EDA) tool which complements, rather than competes with, the popular ARMA model building approach. A new diagnostic check for ARMA model adequacy based on the nonparametric spectral density is introduced. Additionally, two new algorithms for fast computation of the autoregressive spectral density function are presented. For improving interpretation of results, a new style of plotting the spectral density function is suggested. Exploratory spectral analyses of a number of hydrological time series are performed and some interesting periodicities are suggested for further investigation. The application of spectral analysis to determine the possible existence of long memory in natural time series is discussed with respect to long riverflow, treering and mud varve series. Moreover, a comparison of the estimated spectral densities suggests the ARMA models fitted previously to these datasets adequately describe the low frequency component. Finally, the software and data used in this paper are available by anonymous ftp from fisher.stats.uwo.ca.     

基于误差准则和循环迭代的时移地震匹配滤波方法

分析了用于时移地震互均衡处理中的传统匹配滤波算法适用范围，结果表明该方法在滤波算子的反算子为最小相位时效果最好.对该方法难以解决的混合相位问题，推导出通用公式，并提出基于最小平方误差准则和循环迭代的求解方法.理论和实际数据都验证了该方法较已有方法的优越性.