二维地震观测系统合理性的论证方法

已知勘查区深度范围前提下,最大炮检X和道间距ΔX,不可以太大也不可以太小,施工前能够计算出它的允许值范围。     

基于卡尔曼滤波的时间序列影像背景估计

文章将卡尔曼滤波理论应用于时间序列影像的背景估计,引入衰减记忆因子解决滤波的发散问题,最终实现了对背景信号的估计。     

一种新的综合Kalman滤波及其在星载GPS 低轨卫星定轨中的应用

针对将Kalman滤波方法应用到星载GPS定轨时，由于动态噪声和观测噪声确定不准而造成滤波的发散、污染观测值造成Kalman滤波估值的扭曲及计算舍入误差可能带来协方差阵的不正定性等缺陷，提出了一种新的综合Kalman滤波方法。该方法用拟准检定法准确地探测和修正量测方程中存在的粗差；用UD分解算法克服了数值的不稳定性，改进了计算精度；用Sage自适应滤波器克服滤波器的发散。算例结果表明，这种综合卡尔曼滤波方法具有数值稳定性好、较强的自适应性和较好地削弱粗差影响等优点。     

基于可分解马尔科夫网的极端椒盐噪声图像滤波

提出了一种基于可分解马尔科夫网(decomposableMarkovnetworks,DMN)的极端椒盐噪声的均值滤波方法,指出其网络节点的阈值衰减特性和网络节点的连接特性具有很好的对椒盐噪声污染图像的噪声定位的作用,并提出一种在该网络控制下,只对与噪声相关的像素进行均值计算以替代噪声像素的亚均值滤波算法,实现了图像的较强自适应滤波。实验表明,本文方法具有良好的滤波性能。     

惯性／双星组合导航系统的滤波与仿真

介绍了惯性导航系统和双星导航系统各自的运行方式和优缺点；详细推导了组合导航系统的误差方程和量测方程；介绍了Kalman滤波的整个过程并最后进行了仿真计算。仿真结果显示，惯性导航系统和双星导航系统的组合弥补了各自的不足，具有较好的精度和可靠性。     

地学自由曲面径向基函数网络重建的详细算法

径向基函数(RadialBasisFunction,简称RBF)神经网络是一种理想的地学离散数据网格化工具,能够适应各种不同分布形式和边界条件的数据,收敛速度较快,可以逼近任何复杂曲面。这里详细介绍了RBF神经网络的算法。适当径向基函数的形式和偏差系数是使用RBF神经网络作地学曲面重建的关键。大量的实际数据验证结果表明,当选用Gauss型径向基函数时,一般可获得比较理想的网格化效果,同时具备"曲面平滑"和"拟合度高"的特点。     

基于MAPGIS明码文件的绘图转换系统开发及应用

介绍了基于MAPGIS明码文件开发出的MAPGIS明码格式转换系统软件的结构及功能,并说明该软件在地球物理、地球化学领域中的应用。     

淮河流域土壤湿度异常的时空分布特征及其与气候异常关系的初步研究

利用中国东部1990~2000年旬平均土壤湿度、降水和气温观测资料，通过对0~50 cm层次土壤湿度进行旋转主分量分析 (REOF)，重点分析了淮河流域土壤湿度的时空分布特征, 并初步研究了土壤湿度与前期、同期和后期不同时段降水与气温的关系。发现春季以30 cm为界，30 cm以上各层土壤湿度异常的第一旋转空间模态十分相似, 其大值中心主要位于淮河流域，而30 cm以下 (30~50 cm) 各层的第二旋转空间模态与之亦十分类似, 因此称该模态为“淮河型”，而夏季和秋季虽然该模态也很显著, 但特征不如春季突出。该模态在各层次土壤中具有明显的持续性特征，均存在40旬左右的显著周期；并与前期和同期降水（气温）呈显著正 (负) 相关关系，与约半年后的降水 (气温) 呈负 (正) 相关关系。     

近百年中国东部夏季降水的时空变率

利用中国东部25°N以北28个站1880-1999年夏季季降水序列,用旋转复经验正交函数（RCEOF）方法,研究了中国东部地区百年干湿的时空演变规律。结果表明,夏季降水空间变率大值区依次为:长江中下游地区、淮河流域、江南、华北、西南及东北。除西南外的5个关键区大体上反映了从6月到8月夏季雨带自南向北椎进所滞留的地区。旋转空间位相分布揭示了长江中下游地区、江南、东北的旱涝异常主要表现为驻波振动特征;而淮河流域、华北、西南地区显示出降水异常信号具有部分的行波特征。尤其第4空间模显示出旱涝异常信号从东北南部可沿着黄淮下游传到长江下游地区。对于近百年中国东部地区夏季于湿变化,长江中下游地区、淮河流域、华北及东北四个地区都存在20-25年时间尺度的周期振荡;长江中下游地区及华北地区都存在准60年时间尺度的振荡周期;东北地区主要表现出36年时间尺度的振荡周期;淮河流域存在明显的70-80年时间尺度的振荡周期;华北地区存在的11年时间尺度的振荡周期恰好与太阳黑子活动的11年周期相一致。在年代际时间尺度（包括次年代际时间尺度）上,长江中下游、淮河流域及华北地区的夏季降水的变化与太阳活动有显著的正相关。     

Parameter identification of inelastic structures under dynamic loads

The generalized model of differential hysteresis contains 13 control parameters with which it can curve‐fit practically any hysteretic trace. Three identification algorithms are developed to estimate the control parameters of hysteresis for different classes of inelastic structures. These algorithms are based upon the simplex, extended Kalman filter, and generalized reduced gradient methods. Novel techniques such as global search and internal constraints are incorporated to facilitate convergence and stability. Effectiveness of the devised algorithms is demonstrated through simulations of two inelastic systems with both pinching and degradation characteristics in their hysteretic traces. Owing to very modest computing requirements, these identification algorithms may become acceptable as a design tool for mapping the hysteretic traces of inelastic structures. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.