浅剖数据解译中淤泥层层界提取方法

港口与航道淤泥层层界确定对于港航建设开发与工程实施有着重大意义。本文针对港口航道浅地层剖面仪原始采集数据模糊的问题,分析了影响原始数据真实性的主要原因,实施了中值滤波法多次波压制与消噪处理,取得了清晰可靠的真实数据图像文件,根据海底声波不同层界反射特征,对比分析了脉冲信号声强图像变化情况,探讨了基于浅剖数据声强图像提取淤泥层厚的方法。试验证明该方法可以达到当前钻孔资料所能达到的精度范围。     

联合区域叠加滤波法与小波变换去除GPS站坐标时间序列噪声

GPS站坐标时间序列中存在的周期性与非周期性误差严重影响了对测站运动特征的分析及其非线性变化的物理机制解释。因此,为削弱噪声的影响,本文首先利用区域叠加滤波法去除了南加利福尼亚地区16个测站时间序列的共模误差,以此削弱时间序列中存在的包括周年和半周年误差在内的周期性误差。为去除滤波后残留的噪声,对滤波后的信号进行静态离散小波变换,提取了周期为半周年以上的信号。结果表明,联合区域叠加滤波法与小波变换对GPS站坐标时间序列进行处理,既能够削弱周期性误差对信号的影响,又能较好地提取测站的非线性运动信号。     

GNSS空间信号法时差监测方法与结果分析

比较了3种基于GNSS空间信号进行时差监测的方法,其中,单站精密单点定位（PPP）时差监测法依赖于卫星轨道和钟差的精度,高精度PPP一般采用事后处理的方法;网解时差监测法受卫星轨道误差的影响较小,且不受卫星钟差误差的影响,因此能够用于高精度时差实时监测。为分析不同方法时差监测的差异,在距离不同的时间实验室之间进行了时差试验,试验中将外接相同原子钟的两个测站的时差用于评定时差监测的精度,而相距2000 km的测站用于验证高精度实时时差监测的精度。结果表明：①实时网解与事后PPP时差监测的精度相当,达到了0.16 ns;②采用PPP方法,是否固定站坐标时差结果差异的RMS为0.04 ns;③采用实时网解的方法,对于相隔数千千米的测站实时时差监测,其与PPP后处理结果的差异约为0.14 ns。     

地震电信号选择性数值模拟及可能影响因素

本文探讨了将商业有限元软件COMSOL Multiphysics应用于地震电信号选择性三维数值模拟方面可能面临的一些问题.在检验算法可靠性的同时,通过选取不同类型的边界条件、不同大小的计算区域、不同的介质电性参数以及地表介质电性非均匀性和地下特定导电通道等不同电性结构模型等,考察了影响地震电信号选择性数值模拟结果的一些可能因素.结果表明,在开展地震电信号选择性数值模拟研究时需对模型参数的选取进行必要的分析,而地表介质电性非均匀性以及地下特定导电通道等可以较好地解释地震电信号选择性现象,其贡献的大小与模型具体的电性结构和对比度等参数有关.     

电离层Alfven谐振器对地面观测到的地磁信号的影响初步研究

本文研究了0.1~10 Hz频率范围内的ULF波从磁层到地面的传播,得到了解析解,分析了电离层Alfven谐振器、磁倾角、电离层电导率、以及波频率对地面观测到的地磁信号的影响.数值结果表明:在磁层中剪切波在竖直方向有明显的谐振结构;地面观测到的信号在IAR谐振频率出现极大值,其谐振频率随磁倾角的增大而增大;电离层电导率的变化可以改变IAR的谐振频率,并能改变波的透射,从而影响地面地磁信号的频谱.     

基于递归高通滤波的经验模态分解及其在地震信号分析中的应用

将地震信号分解成包含频谱互不重叠的单主周期的分量有利于地震信号的分析.分析了经验模态分解(EMD)中模态混叠的内在原因和已有的解决方法,梳理了解决模态混叠的思路框架,进而提出了一种新的基于输入递归高通滤波的EMD算法.首先用递归高通滤波器将信号预分解成频率由高到低的多个分量,实现信号的等价带通滤波,再用EMD对各带通分量按频率高低逐级递归筛分,获得完备的经验模态分量.通过合成信号和地震信号的仿真实验表明,该算法较好地克服了模态混叠,获得了频谱互不重叠的单主周期分量,并成功用于震相分离和分析,为地震信号分析提供了一种新思路.     

Comparison of LiDAR waveform processing methods for very shallow water bathymetry using Raman,near‐infrared and green signals

Airborne light detection and ranging (LiDAR) bathymetry appears to be a useful technology for bed topography mapping of non‐navigable areas, offering high data density and a high acquisition rate. However, few studies have focused on continental waters, in particular, on very shallow waters (<2 m) where it is difficult to extract the surface and bottom positions that are typically mixed in the green LiDAR signal. This paper proposes two new processing methods for depth extraction based on the use of different LiDAR signals [green, near‐infrared (NIR), Raman] of the SHOALS‐1000T sensor. They have been tested on a very shallow coastal area (Golfe du Morbihan, France) as an analogy to very shallow rivers. The first method is based on a combination of mathematical and heuristic methods using the green and the NIR LiDAR signals to cross validate the information delivered by each signal. The second method extracts water depths from the Raman signal using statistical methods such as principal components analysis (PCA) and classification and regression tree (CART) analysis. The obtained results are then compared to the reference depths, and the performances of the different methods, as well as their advantages/disadvantages are evaluated. The green/NIR method supplies 42% more points compared to the operator process, with an equivalent mean error (?4·2 cm verusu ?4·5 cm) and a smaller standard deviation (25·3 cm verusu 33·5 cm). The Raman processing method provides very scattered results (standard deviation of 40·3 cm) with the lowest mean error (?3·1 cm) and 40% more points. The minimum detectable depth is also improved by the two presented methods, being around 1 m for the green/NIR approach and 0·5 m for the statistical approach, compared to 1·5 m for the data processed by the operator. Despite its ability to measure other parameters like water temperature, the Raman method needed a large amount of reference data to provide reliable depth measurements, as opposed to the green/NIR method. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

GPS软件接收机捕获方法研究

为解决GPS软件接收机中频信号的捕获问题,首先基于FFT的并行码捕获实现了对基带信号的粗捕,对粗捕的捕获判决进行改进,采用自适应门限值调整方法,即基于次高峰判决,同时对次高峰的寻找采用开窗原理;然后利用FFT的频域分析方法进行精捕。与传统相位差分精捕不同,利用FFT频域内对中频信号进行精捕,通过增大FFT变换的点数来提高精捕频率的分辨率,同时具体给出了粗捕和精捕的具体捕获步骤以及主要的技术问题;最后利用一组GPS实测数据对上述分析进行了计算,实验结果表明：基于FFT的GPS信号的粗捕与利用FFT的频域精捕方法非常有效,捕获快速准确,可以满足GPS软件接收机的要求。     

基于GPS信号和Klobuchar电离层模型反演地磁北极

基于地磁对电离层的影响,尝试利用GPS信号和Klobuchar模型估计地磁北极在地理坐标系中的位置,并建立了相应的数学模型。理论分析和数据验证了方法的可行性,如果进行Klobuchar模型的区域化改进和算法的完善,将更有利于地磁北极估计的可靠性和估计精度的提高。     

一种基于特征子空间的多用户盲分离算法

提出了一种基于特征子空间的多用户盲分离算法。算法首先估计出信号源的导向矢量,然后再利用ESB算法进行波束形成,解决了当存在多个用户时权值收敛于单一用户的问题,可以在不知道信号先验知识的情况下对来自不同方向上的独立信号进行有效的分离。算法不需要进行繁琐的Gram—Schmidt正交化处理,并且在盲分离信号的基础上还可以估计出信号的波达方向。计算机仿真结果表明,分离出来的信号与源信号的相关系数均大于0．99,证实了算法的有效性。