多尺度小波融合SAR影像边缘提取

本文在研究SAR影像地物边缘特征和灰度直方图分布规律的基础上,利用方向可调滤波器提取了边缘,并利用多尺度小波融合算法对提取的边缘进行了融合。实验证明,本方法在保持边缘连续性和准确性上取得了较为理想的结果。     

UKF在GPS/INS组合导航系统中的应用

扩展卡尔曼滤波(EKF)是GPS/INS组合导航系统工程实现中常用的一种数据融合方式.但EKF线性化误差在一定程度上影响了GPS/INS组合导航系统精度的提高.Unscented卡尔曼滤波器(UKF)是一种非线性滤波器,它能有效地减小线性化误差对GPS/INS组合导航系统精度的影响.基于四元数法建立了GPS/INS组合导航系统的非线性误差方程模型;最后通过数字仿真验证了UKF组合导航系统应用中的性能.     

Assimilating ASAR data for estimating soil moisture profile using an ensemble Kalman filter

Active microwave remote sensing data were used to calculate the near-surface soil moisture in the vegetated areas. In this study, Advanced Synthetic Aperture Radar （ASAR） observations of surface soil moisture content were used in a data assimilation framework to improve the estimation of the soil moisture profile at the middle reaches of the Heihe River Basin, Northwest China. A one-dimensional soil moisture assimilation system based on the ensemble Kalman filter （EnKF）, the forward radiative transfer model, crop model, and the Distributed Hydrology-Soil-Vegetation Model （DHSVM） was developed. The crop model, as a semi-empirical model, was used to estimate the surface backscattering of vegetated areas. The DHSVM is a distributed hydrology-vegetation model that explicitly represents the effects of topography and vegetation on water fluxes through the landscape. Numerical experiments were con- ducted to assimilate the ASAR data into the DHSVM and in situ soil moisture at the middle reaches of the Heihe River Basin from June 20 to July 15, 2008. The results indicated that EnKF is effective for assimilating ASAR observations into the hydrological model. Compared with the simulation and in situ observations, the assimilated results were significantly improved in the surface layer and root layer, and the soil moisture varied slightly in the deep layer. Additionally, EnKF is an efficient approach to handle the strongly nonlinear problem which is practical and effective for soil moisture estimation by assimilation of remote sensing data. Moreover, to improve the assimilation results, further studies on obtaining more reliable forcing data and model parameters and increasing the efficiency and accuracy of the remote sensing observations are needed, also improving estimation accuracy of model operator is important.     

重力卫星精密星间测距系统滤波器技术指标论证

本文基于重力卫星精密星间测距测量模式,从星间测距观测值与地球重力场频谱关系的角度,建立了距离观测值关于重力位系数的敏感矩阵,分析了各阶次重力场位系数对应的敏感矩阵的频谱特性,讨论了星间测距信息中能反应地球重力场信息的有效信号频带,给出了能最大限度保留地球重力场信息的低通滤波器的通带截止频率、通带增益波纹和频率采样率技术指标设计方案,可为我国首期卫星跟踪卫星重力测量计划的主要技术指标的初步设计提供参考.     

基于复曲波变换的一次波和多次波分离方法

多次波压制方法的研究一直都是地震数据处理中非常重要的一个课题.由于常用的多次波匹配方法主要针对多次波模型和实际多次波存在的振幅或相位的差异进行匹配校正,而无法直接校正多次波模型和实际多次波存在时移误差.本文构建了一种复曲波变换的算法,利用复曲波变换的时移不变性质,通过调整复曲波系数的振幅和相位实现对多次波模型振幅和时移误差的校正.为了更好地保护有效信号,在一次波和多次波分离前,引入一个非线性屏蔽滤波器,可以事先分离出大部分有效波,然后再将剩余部分数据作为输入数据,在复曲波域进行剩余一次波和多次波分离.最后通过模型试算和实际资料处理验证了本文提出的一次波和多次波分离方法的有效性.     

基于时变窄带滤波技术提取可控震源扫频信号方法研究

精密主动地震监测为我们主动探测地下介质结构, 并监视其动态变化提供了一条可能的技术途径。 由于精密控制震源释放的能量强度小, 随着传播距离的增加, 信号的快速衰减, 在离震源较远处有用的震源信号被掩盖在很强的噪声中, 这对于震相的识别与走时的拾取精度有着很大的影响。 本文设计了一种时变窄带滤波器进行更为精细的滤波, 期望进一步提高观测数据信噪比, 再结合匹配滤波方法实现主动震源信号的检测与波形变换。 另外, 由于不同震相有一定的到时差, 使用时变窄带滤波器提取一个震相波形信息时, 将压制其他震相的波形信号, 从而实现了震相分离的技术。 仿真计算与实际资料处理显示了该方法在提高观测资料质量、 震相识别分辨率及震相分离方面具有一定的有效性与优越性。 通过对广东省新丰江库区精密可控震源试验数据进行时变窄带滤波方法的处理, 在震中距为200 km左右处的台站记录中检测到主动源信号, 体现了对远台弱信号的提取能力。     

MATLAB软件在鹤岗地震台地震观测记录中的应用

随着数字化地震计的应用和发展,数字观测资料中不仅记录了宽频带地震信息,也包含了大量的干扰信号。在实际工作中,对地震信息的分析处理影响很大,有时还会造成地震波形记录不完整或地震信号淹没在干扰信号中,很难再进行深入的分析和应用。因此,利用MATLAB软件设计IIR数字滤波器对不同记录中的干扰波进行滤波器设计,达到消除干扰波的目的。实例表明,此方法在台站应用效果良好。     

CDSN台实时监视数字波形

成功开发的新软件,解决了新一代中国数字地震台站(NCDSN)无法实现地震波形的实时监视问题。它对于台站实时掌握地震仪器的工作状态、地震事件数据的流动情况起到了积极的作用,灵活使用滤波器则可极大地提高大震速报的工作效率。它的另一特点是可在程序的运行过程中直接修改任意参数而无需重新启动本软件,改动后的结果可立即看到,操作极为简单。     

一种基于改进的2D-Gabor纹理图像分类方法

针对多纹理图像分类的问题,本文提出了一种操作性强,通用性高的分类方法。借助人类视觉特性和纹理图像的尺寸,设计了一种快速简单的Gabor滤波参数设置方法。在多通道的滤波特征图像中应用顺序向前搜索策略选择特征,以J-M距离(Jeffreys-Matusitas distance)为判别因子进行特征空间的优化,最后通过SVM方法实现图像分类。实验表明,该方法有良好的纹理图像分类效果。较之传统的Gabor滤波图像分类方法,该方法具有参数设置简单,操作性强的特点。     

数值模式中地形滤波处理及水平扩散对降雨预报的影响

为克服高分辨率模拟中,对于具有陡峭山峰及深谷的区域,存在不真实降雨场预报问题,本文引入数字滤波器及水平扩散方案分别对地形及计算噪音进行处理.滤波器由不同的一维高阶低通隐式正切滤波器耦合而成,能选择性地过滤由地形坡度所引起的不同尺度的噪音.水平扩散方案是将一个通量受地形限制的线性四阶单调水平扩散项加到预报方程,去控制由数值扩散、非线性不稳定及不连续物理过程等引起的小尺度噪音.试验结果表明：地形滤波处理及水平扩散方案能消除山区降雨预报量集中在山顶,而同时山谷和背风面又无雨的现象.因而,降雨分布更真实.