多尺度带乘性噪声系统的最优状态平滑算法

针对多尺度带乘性噪声系统,在多尺度最优滤波融合的基础上,进行状态最优固定域平滑算法的研究.通过推广得到的平滑算法需要大量的局部传感器参数,而分布式多尺度滤波融合后不能保留这些信息.针对这一弊端对算法进行改进,推导出仅使用融合后的一步预测及滤波值的平滑算法.该算法在线性最小方差意义下是最优的.计算机仿真验证了算法的可行性.     

带乘性噪声广义系统状态最优估计算法

针对带乘性噪声广义系统,提出1种在线性最小方差意义下的状态最优估计算法.首先,采用标准分解将系统变换为2个子系统;其次,通过估计子系统的状态,获得原系统的状态最优滤波.同时,算法还给出了动态噪声与量测噪声的估计.仿真结果表明了该算法的有效性.     

GNSS变形监测网短基线时间序列噪声特性分析

利用时间跨度为5 a的GNSS短基线时间序列对噪声特性进行分析,发现长周期噪声分量(随机游走噪声)。选取最优噪声模型,评估不同噪声模型对测站周期振幅和线性速度估值的影响。结果表明,短基线时间序列中有色噪声应顾及闪烁噪声和随机游走噪声,对于表现出随机游走噪声的分量,可能与测站的真实运动有关;假设只有白噪声时求得的速度估值与最优噪声模型下求得的速度估值存在0.4～0.6 mm/a的偏差,对周期振幅的影响可以忽略。     

基于MATLAB的304不锈钢点蚀行为电化学噪声特征

【目的】研究304不锈钢在质量分数3.5%NaCl溶液中的腐蚀行为。【方法】基于MATLAB软件,利用分段多项式拟合、快速傅里叶变换和希尔伯特黄转换的方法设计电化学噪声信号分析模块,得到噪声信号的时域谱图、功率谱密度图和幅值-频率-时间三维分布图。【结果】时域谱图中有明显的4个阶段,分别对应于不同的点蚀发展过程;在频域分析时,白噪声水平与低频区PSD线性部分斜率的分析结果与时域分析结果具有较好的一致性;HHT时频谱图瞬时频率的分布与点蚀发展过程相对应。【结论】分析系统实现方法简单、数据处理速度快、处理方法灵活,可以实现噪声数据的处理与分析。     

日本“3·11”海啸引起的乐清湾共振研究

本文基于TELEMAC-2D模型建立太平洋区域海啸传播模型,模拟2011年日本“3·11”海啸事件下海啸波的传播。使用实测数据对该模型进行验证,在模型验证良好的基础上分析日本“3·11”海啸事件对乐清湾的影响。通过频谱分析得到“3·11”海啸激发的乐清湾内240、180和103 min这3个主导模态的幅值及其相位。通过白噪声实验对乐清湾的固有共振特征进行估算,进一步支持了乐清湾在上述3个模态发生共振这一结论。白噪声实验还表明,海啸等海洋灾害发生时会在乐清湾湾顶及湾口处产生较大的增水,该结论对乐清湾内海洋灾害风险防范具有指导意义。     

风暴对滨海湿地潮沟水沙输运的影响——以长江口崇明东滩为例

为了探知风暴事件对滨海湿地潮沟水沙输运的影响,分别于平静天气和风暴天气("摩羯"和"温比亚"台风)条件下,在崇明东滩一典型潮沟进行了现场水沙数据观测。结果表明:台风期间近岸平均风速较平静天气增大3～4倍,有效波高增大7～15倍,盐沼前缘光滩和潮沟遭受强烈侵蚀,潮滩表层沉积物粗化1～2.1倍,水体悬沙浓度增大3～11倍,潮沟潮周期单宽泥沙输运通量增大4～33倍,单宽泥沙净输沙量增大8～17倍。风暴天气下,潮沟水沙输运呈现"大进大出"的特点,在盐沼潮滩内受盐沼植被消波、缓流和捕沙作用下,潮周期内单宽泥沙净通量指向盐沼潮滩,促进了盐沼滩内部泥沙的淤积。     

GPS坐标时间序列分析研究

近20年来,以GPS为代表的空间大地测量技术观测精度不断提高,已累积了丰富的、高精度、全球覆盖的坐标时间序列数据。这些数据为研究不同时空尺度下的各类地球物理现象提供了重要的数据支撑和大地测量几何约束。然而,由于GPS坐标时间序列中同时包含了各类“信号”和“噪声”,而且噪声来源复杂,信号类型多样,水平和高程分量上信号与噪声的表现形式差异较大。如何从原始序列中提取可靠的“信号”、分离出“误差”是目前地学界研究的热点和难点之一。     

BDS3新试验卫星测距信号质量分析

中国的北斗卫星导航系统按照“三步走”的发展战略稳步推进,目前正处于第二代区域卫星导航系统向第三代全球卫星导航系统发展的关键时期。在郑州设置实验测站,实地采集BDS3新试验卫星的数据,分别从卫星可见数、信号频点、载噪比、伪距观测噪声值、多路径效应等方面分析BDS3试验卫星测距信号的质量。结果表明:对于相同频点,不同卫星的载噪比、伪距噪声、多路径效应变化略有不同,一般而言,倾斜同步轨道卫星(IGSO)的性能优于中轨道卫星(MEO)的性能;相同轨道类型的卫星,载噪比、伪距噪声、多路径效应水平相似,并且载噪比、伪距噪声、多路径效应在各个频点的相对大小关系基本一致。     

基于分数阶和二阶总广义变分的乘性去噪模型

针对总变分(TV)模型在去噪时会产生阶梯效应、纹理细节信息丢失的问题,提出一种新的乘性噪声去除模型。该模型采用分数阶变分(FV)和二阶总广义变分(TGV)的正则项。FV的正则项在去噪时可保留图像的纹理信息,TGV的正则项在去噪时可改善阶梯效应。为有效求解该模型,先采用分裂法和交替方向法将原问题转化为两个相关的子问题,再利用原始对偶和梯度下降算法分别对子问题进行求解。对仿真图像进行实验的结果表明,新模型不仅可以提高图像的信噪比,而且可以更好地保留图像的边缘和纹理细节信息,改善阶梯效应。     

顾及有色噪声的自适应粒子滤波UWB定位算法

传统卡尔曼滤波算法要求噪声模型符合高斯分布,在UWB室内定位中,由于载体本身的机制等干扰,观测噪声不仅仅是白噪声,也存在有色噪声的情况,而粒子滤波可以处理有色噪声的问题。本文通过增加似然分布自适应调整来改进粒子滤波用于目标跟踪的精度,同时研究在白噪声、有色噪声下似然分布自适应调整粒子滤波和拓展卡尔曼滤波在UWB中的优势与不同。试验结果表明：观测噪声为白噪声时,拓展卡尔曼滤波和粒子滤波均可以较好地实现对行人的定位跟踪;观测噪声为有色噪声时,自适应粒子滤波定位效果优于粒子滤波、拓展卡尔曼滤波。