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701.
在GNSS接收机的实际应用中,多径是影响定位精度的主要因素之一。在车载应用条件下,多径的影响由于快速的多径信道变化而变得更加明显,车载接收机的GNSS信号接收处理部分会受到包含周围运动车辆及其自身结构影响在内的复杂多径干扰。针对接收机的各个组成部分分析了天线设计、多径估计、多频测量、传感器融合等多种可用的多径抑制方法,并根据分析和比较结果指出:信号处理方法、基于导航的方法以及传感器融合方法是实现车载接收机多径消除的首选方法。 相似文献
702.
703.
通过分析波束形成的原理与实测数据处理得出结论:表层声速误差将对多波束测量产生不可挽回的错误;而当表层声速正确、声速剖面误差时,在后处理可以通过适当的声速剖面加以改正。 相似文献
704.
为掌握青岛奥帆基地重点海域海底水深数据、地形地貌及障碍物分布特征,采用多波束测深系统对该区海域进行了全覆盖、高效率的海底地形扫测,经过高精度的数据处理,编绘得到海底地形地貌图,并发现了可疑沉船、暗堤等海底障碍物的分布,保障了奥帆赛事的顺利进行. 相似文献
705.
反向散射强度随入射角变化信息蕴含海底底质特性,是多波束海底底质分类的重要数据源。目前,多波束海底底质分类主要提取平均反向散射强度随入射角的变化信息或基于声呐图像,没有综合考虑两者的相关信息。本文综合考虑平均反向散射强度随入射角变化信息及其概率密度分布,绘制三维概率密度图,提出了基于反向散射强度三维概率密度图的海底底质分类方法。实例计算结果表明:该方法能直观表达多波束条带覆盖区内不同海底底质类型的数量,有效判断不同海底底质类型的边界,实现海底底质类型的快速识别。 相似文献
706.
阿尔金断裂带附近地壳结构的接收函数成像及其地球动力学意义 总被引:1,自引:1,他引:1
利用中法1995年布设在跨过阿尔金断裂剖面上的18个流动三分量地震台站记录到的近5个月的天然地震记录,经筛选得到533个高质量接收函数。通过速度分析和接收函数成像处理,得到了阿尔金断裂附近地壳结构的清晰图像。塔里木盆地的Moho界面非常清楚,近水平地位于~44km深度上。该界面以低缓的角度一直向南延伸到了阿尔金断裂附近的~70km的深度。阿尔金断裂以南柴达木盆地下面的Moho界面也十分清楚,近水平地位于~55km的深度上,在阿尔金断裂附近存在向上挠曲,并抬升到了~45km的深度上。在阿尔金断裂下方,Moho界面存在~15km的错断。塔里木盆地Moho之下还存在另一个震相,我们解释为沉积层多次波与可能来自Hales间断面转换波的复合震相。接收函数成像结果表明阿尔金断裂是一个超壳的岩石圈断裂,具有比较直立的产状和很狭窄的剪切变形带。根据这些结果,我们推测塔里木的下地壳可能要比柴达木的下地壳更硬,柴达木地壳增厚的原因可以部分归结于它有一个相对弱的下地壳,青藏高原隆升没有扩展到塔里木盆地是因为塔里木盆地具有更刚性的下地壳和岩石圈地幔。高原北部地壳变形应该是所谓青藏高原隆升的“硬”变形模式(Tapponnieretal... 相似文献
707.
1976年唐山大地震的孕震环境:密集地震台阵观测得到的结果 总被引:7,自引:0,他引:7
1976-07-28唐山地区发生了震惊中外的7.8级大地震。为什么在华北古老克拉通内部的唐山地区能够发生如此的大地震一直是一个令人费解的问题。是否会在唐山地区再次出现同样的破坏性地震值得认真研究。利用流动地震观测台阵数据和接收函数反演方法,我们研究了唐山地区60 km深度范围内的三维地壳上地幔速度结构。结果表明:(1)由活动断裂切割的唐山断块与周围介质存在明显差异,围限唐山断块的断裂均为超壳的活动断裂;(2)唐山大震区中上地壳具有明显的非均匀壳内低速体;(3)该地区壳幔界面表现为明显的断块式隆升,与两侧相比,唐山菱形地块下方的上地幔顶部异常隆起的高度达到10 km左右,下伏的上地幔具有异常的非均匀结构;(4)唐山大震区可能有幔源物质较大规模的侵入,形成了中、上地壳内的低速体。由于较已往的研究结果有更高的空间分辨率,我们得到了一些以往尚未发现的有关唐山地区深部结构的异常特征;(5)首都圈地区内破坏性地震发生的地点绝非偶然,它们均与其相应的深部构造背景密切有关,这为强震发生地点的预测提供了可能。根据本文结果,我们认为,1976年唐山大地震的主因源于上地幔的垂向运动变形及壳幔之间物质及能量的交换,区域水平向应力场为次要作用。这有助于解释为什么能够在我国华北古老克拉通地区发生7级以上强震,在唐山地区再次发生7级以上大地震的可能性值得给予进一步的研究和关注。 相似文献
708.
709.
Swath mapping system processing: Bathymetry and cartography 总被引:1,自引:0,他引:1
J. F. Bourillet C. Edy F. Rambert C. Satra B. Loubrieu 《Marine Geophysical Researches》1996,18(2-4):487-506
710.
海底底质分类对于海洋资源开发与利用、海洋科学研究等多方面具有重要意义。目前,多波束探测是实现大范围海底底质分类的有效手段之一,通常基于多波束反向散射强度提取角度响应(AR)特征及反向散射图像特征进行底质分类。由于特征来源较单一,分类器结构简单,往往分类精度不高。为此,本文提出了一种基于深层卷积神经网络(CNN)的多波束海底底质分类方法。除反向散射强度特征外,还利用地形特征,将特征向量转换为波形图,再输入卷积神经网络进行训练和分类。试验对比不同特征组合以及BP网络、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、随机森林(RF)4种常规分类器,本文模型算法总体分类精度达到94.86%,Kappa系数为0.93,精度具有明显优势,效率也比较高。表明该方法有效利用两种数据类型所蕴含的海底底质信息,充分发挥卷积神经网络权值共享、高效率等特点,实现高分辨率海底底质分类,可对海底底质分类研究提供参考。 相似文献