卡尔曼滤波粗差修正方法应用

基于标准卡尔曼滤波,提出对含有粗差的观测值进行整体修正和局部修正。最后,通过工程实例验证,两种修正方法均能够有效抵抗粗差的影响,并可获得比标准卡尔曼滤波更准确的滤波结果。     

多分量瑞利波勘探系统和试验效果

鉴于目前瑞利波勘探用单分量,存在着信号不易区分和干扰不易滤除的缺陷,采用多分量瑞利波勘探和资料处理技术,经多分量极化滤波、压制体波等干扰,增加了解释的可靠性和精度,试验中亦取得了明显的效果。      

小波包变换空间滤波法分离信号研究

利用小波包分析在时域和频域同时具有良好的局部化特性,对信号进行小波包变换后,用谱矩阵法计算质点的空间运动特性,构造相应的滤波函数,对分解后的信号进行滤波,将滤波结果用逆小波包变换进行重构,实现了滤除干扰、保留有用信号的目的,取得了非常满意的效果。      

航空重力测量数据向下延拓基于信噪比的正则化方法的研究

本文研究了正则化方法在航空重力测量数据向下延拓问题中的应用。首先对这种不适定问题的线性模型,分析了设计阵的复共线性结构与其对参数估计危害之间的关系,利用参数LS估计的信噪比提取了各个参数是否受到复共线性严重危害的信息,从而在一定程度上揭示了设计阵复共线性结构的特征。然后提出了基于信噪比的正则化方法（SNR）,以信噪比为依据构造正则化矩阵,以极小化均方误差为目标选取正则化参数。本文构造正则化矩阵无需利用附加物理或先验信息,这对于在缺乏此类信息的情况下运用正则化方法提供了新的手段。最后进行了数值试验,结果表明,本文提出的新方法（SNR）比普通的正则化方法（OR）在滤噪和保真方面表现更佳。     

基于GPS双频原始观测值的精密单点定位算法及应用

本文提出一种基于GPS双频原始观测值的PPP算法,与基于消电离层组合观测值的传统PPP算法不同,新算法通过参数化站星视线方向的电离层延迟以消除其对PPP估值的不利影响;该新算法可以有效避免观测值组合过程所引起的观测数据噪声以及多路径效应被放大的不利影响;同时在利用扩展卡尔曼滤波模型进行未知参数的递归估计过程中,通过对大气延迟参数引入符合实际的约束,可以加快滤波收敛,提高参数估值的可靠性;视线方向电离层延迟可与其他未知参数同时估计得到,进而便于利用PPP技术进行精密电离层研究;此外,对于可能的模型误差（如码观测值粗差、相位观测值周跳等）,基于DIA的质量控制策略以消除或削弱其对参数估值的不利影响。利用实测数据对新算法在静态、低动态以及高动态定位应用方面的精度进行检验,结果表明,静、动态定位结果的外符合精度可分别达到1~2 cm和7~8 cm,验证了新算法的可行性和有效性。     

一种基于改进粒子滤波的动态精密单点定位算法

提出一种改进的粒子滤波,试图提高粒子滤波的收敛速度,减弱非线性模型线性化误差和非正态分布随机误差对动态单点定位结果的影响.首先固定单差无电离层模糊度,以减少状态参数向量的维数,提高初始定位的精度和粒子滤波的收敛速度;采用Kalman滤波作为粒子滤波的预滤波,以提高粒子滤波的重点采样效率,并提高采样粒子精度,减缓粒子退化.利用一个实测动态GPS数据验证表明,改进的粒子滤波可以提高动态GPS的定位精度.     

利用多维观测序列的KCFM混合模型检测新型P2P botnet

提出了一种新颖的综合考虑多维观测序列的实时检测模型——KCFM。通过抽取新型分散式P2Pbotnet的多个特征构成多维观测序列,使用离散Kalman滤波算法发现流量异常变化,将Multi-chart CUSUM作为差异放大器提高检测精度。实验表明,基于多维观测序列的KCFM模型能够有效地检测新型P2Pbotnet。     

多模型卡尔曼滤波在地磁场航海测量中的应用

由于卡尔曼滤波对模型精度有很强的依赖性,因此实际的地磁场测量系统中,宜采用多模型自适应卡尔曼滤波,以提高状态估计的准确度。针对并行子滤波器间的数据融合问题,提出了"距离"意义下的数据融合新算法,应用结果表明算法具有实用性。探讨了通过检验并行子滤波器状态估计一致性的模型误差识别方法,并将其应用于监测地磁场测量系统中船舶磁化参数的变化。     

Application of the Kalman filter to the Nash model

The Nash model was used for application of the Kalman filter. The state vector of the rainfall–runoff system was constituted by the IUH (instantaneous unit hydrograph) estimated by the Nash model and the runoff estimated by the Nash model using the Kalman filter. The initial values of the state vector were assumed as the average of 10% of the IUH peak values and the initial runoff estimated from the average IUH. The Nash model using the Kalman filter with a recursive algorithm accurately predicted runoff from a basin in Korea. The filter allowed the IUH to vary in time, increased the accuracy of the Nash model and reduced physical uncertainty of the rainfall–runoff process in the river basin. © 1998 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于LiDAR点云数据索引的DEM快速提取

DEM应用日趋广泛,从LiDAR点云数据中提取DEM是一种满足应用需求的简单有效方法。由于Li-DAR点云数据的庞大性,直接提取DEM效率不高。为了提高对点云数据处理的效率,本文探索应用索引技术来优化LiDAR点云数据的处理,生成高精度DEM。该方法首先对LiDAR原始数据点建立网格分块索引;然后再利用形态学的方法对LiDAR原始数据进行滤波处理;最后用逐点内插方法生成DEM。实验结果表明应用空间数据索引技术极大地提高了点云数据滤波与DEM生成的效率。