气象卫星混合像元分解研究综述

介绍目前气象卫星混合像元分解的几种主要方法，探讨各种方法的适用性，提出几点改进建议。     

基于X射线衍射法对天然气水合物测试分析研究概述

天然气水合物（下称“水合物”）是由烃类气体和水分子组成,主要赋存于具有低温高压环境的海底沉积物和陆地永久冻土区,形成固态类冰的笼型结晶化合物（Sloan,1998）,又称“可燃冰”或者笼形包合物。水合物储载气体的能力极强,是一种超高密度的能源贮藏体,理论上1 m3水合物,储载了164 m3的甲烷气体（施伟光,2015）,据估计水合物全球储量是全球化石燃料的2倍,可以说是潜力巨大的高效清洁能源。     

基于光学技术的水下气泡探测实验研究

热液/冷泉溢出含有硫化氢、甲烷、二氧化碳等化学成分的气泡。实验室模拟海底热液/冷泉资源溢出气泡环境搭建了实验平台,以甲烷气体为实验气体,在黑暗环境下用高速光电探测器对气泡后向散射光进行接收,用拉曼光谱仪实现甲烷气体气泡后向散射光的拉曼检测,并与计算拉曼光谱比较。由结果可知激光拉曼光谱可以探测到气泡后向散射光,并识别气泡中含有的气体成分。通过探测气泡成分,从而判定这些气泡是否来自海底热液/冷泉等甲烷资源溢出。这样的探测方式,探测准确率高,缓解探测深度,同时避免探测设备直接与海底资源直接接触而造成的寿命缩减,为将来的海洋探测与实际应用打下了良好的基础。     

海洋CSEM法探测二维海底天然气水合物响应特征

针对海底天然气水合物开展了可控源电磁探测法(Controlled-source Electromagnetic Method,CSEM)响应研究,根据实际地质资料设计二维地电模型并进行正演计算,讨论了频率变化对CSEM响应结果的影响以及海底地形起伏时的CSEM响应特征。综合天然气水合物二维正演模拟结果,论证了海洋CSEM探测海底天然气水合物的可行性,研究成果可为今后的海底天然气水合物勘探提供技术支持。     

稀疏反演求解基追踪降噪问题的地震谱分解方法

谱分解描述为一线性反演问题,由于该问题欠定性,需使用稀疏反演算法,然后将该问题转化为基追踪降噪问题(BPDN),引入谱投影梯度(SPGL1)稀疏反演算法提高反演谱分解(ISD)分辨率,并进一步研究其潜在优势。结果表明:基于基追踪降噪问题的反演谱分解方法 (ISD-BPDN)在烃类检测中有更高的时频分辨率,分层更准确,精细地指示了烃类的存在。     

时间域可控源电磁法探测海底天然气水合物可行性分析北大核心CSCD

海底天然气水合物储层和低阻沉积围岩之间存在明显的电阻率差异,观测这种电阻率差异所产生的电磁异常,有可能确定天然气水合物的分布范围和饱和度。通过建立不同孔隙度和天然气水合物饱和度的一维地电模型,分析时间域海洋可控源电磁(CSEM)响应和有效异常的特征,探讨时间域海洋CSEM法探测海底天然气水合物的可行性。     

基于小波分析的海洋平台实时结构健康监测

由于海洋平台结构长期处于恶劣的海洋环境中,并受到各种载荷的交互作用,结构容易产生各种形式的损伤。因此,对海洋平台进行实时监测有着十分重要的现实意义。以单筒简易导管架平台为例,主要在结构损伤的判定和定位两方面对海洋平台的实时结构健康监测进行研究,结果表明通过对结构响应信号进行小波分析,小波变换系数和小波包能量分布可以很好地定义损伤识别指标。     

改进LM模型在机载小光斑LiDAR数据分解中的应用

机载小光斑Li DAR是近年来遥感领域的新兴技术,它对回波脉冲进行全数字化的记录,通过分解返回波形能够得到更加丰富的信息。针对传统LM波形分解算法容易陷入局部最优的问题,引入改进LM模型,采用信赖域技巧使得参数解全局收敛。实验证明,该方法相比传统LM能够得到更加可靠的波形分解结果,并且对城区、郊区和山地区域适应性好,具有较强实用价值。     

基于GPU的全波形并行LM分解算法

波形分解是机载激光雷达全波形数据处理的重要基础工作,通过求解波形函数模型的参数,将波形数据利用具体的函数模型拟合出来,实现对全波形及其中各个子波形函数表达。LM(Levenberg-Marquardt)算法及其改进的算法是波形分解中对参数进行拟合求解的常用方法。针对LM算法在参数拟合计算的过程中存在大量迭代和矩阵运算,提出了基于线程块组和线程两级并行粒度的并行计算方案。将串行多次循环迭代求解参数改为单次并行计算取最佳值实现对参数的选择,将矩阵运算进行线程块的协同并行计算,实现了LM算法在通用计算图形处理器上的并行计算。实验证明,在规定阈值条件下,并行LM降低了算法的迭代次数,提高了波形分解LM算法的计算效率,为提高波形分解的处理效率提供了研究思路。     

辅助模型辨识方法(3):输入非线性输出误差自回归系统

输入非线性系统包括输入非线性方程误差类系统和输入非线性输出误差类系统.针对输入非线性输出误差自回归系统,分别基于过参数化模型,基于关键项分离原理,基于数据滤波技术,研究了相应的基于过参数化模型的辅助模型递推辨识方法、基于关键项分离的辅助模型递推辨识方法、基于数据滤波的辅助模型递推辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性输出误差系统、输出非线性输出误差系统、反馈非线性系统等.并给出了几个典型辨识算法的计算步骤、流程图和计算量.