基于GPS/GPRS的嵌入式定位系统在地震行业的应用

设计并实现了一种嵌入式卫星定位系统,可应用于地震行业的野外科考和勘测工作.针对野外工作的特点结合数据的实时传输,提出以勘测地定位终端为主、地震决策专家和监控中心即时查询为补充的定位策略.采用手机短消息和监控中心的方式,实现了定位数据的可移动的实时传输和查询.     

基于物联网技术的便携式地震流动观测网关设计

针对地震野外流动观测网络系统的无公用网络、流动性强、范围广、密度大、环境复杂的观测模式特点,又为了解决地震野外监测的低成本、高效传输、快速部署的台阵组网难题,以LoRa为主要通讯网络,结合Wifi和ZigBee无线网络技术,设计实现一种便携式、低功耗、快速组网的无线复合通讯网关。实验测试表明,该网关在LoRa组网下可以实现2 km范围内最高21 kbps空中传输速率的网络通讯状态,适用于地震野外监测高效传输、快速部署的台阵组网。     

激光干涉绝对重力仪参考棱镜隔振系统仿真

在激光干涉绝对重力仪中,参考棱镜在背景振动和系统自振的作用下呈现复杂的振动模式,严重影响了整机的测量准确度.针对此问题,本文基于磁悬浮原理设计了参考棱镜的反馈式两级振动隔离系统,建立了系统的动力学模型,在不同的反馈方式下推导了相应的传递函数,进行了Matlab仿真分析以确定最优的反馈方式.系统仿真结果表明绝对速度反馈方式的隔振效果可达100 dB,与自主研发的Age-110型激光干涉绝对重力仪的联合测试结果表明,该隔振系统可将Age-110的测量精度再提高1.5倍.     

应用卷积神经网络和自注意力机制识别地磁场干扰事件

随着受干扰地磁观测仪器数量的不断增多,现有半人工识别干扰事件的方法存在效率低、工作量大、识别结果因人而异等问题。本文利用2012年1月1日至2014年12月31日全国地磁台网原始观测数据和地磁专家标注的2小时内干扰事件记录,分别构建干扰事件样本和正常样本各51 357条,基于卷积神经网络和自注意力机制提出一种新的干扰事件识别模型,实现干扰事件的自动、快速分类。实验结果显示,该模型在验证集的准确率达到92.93%,在测试集的准确率达到93.37%。与MLP、FCN、ResNet三种模型相比,本模型在测试集上的准确率平均提高近8.76%,表明卷积神经网络和自注意力机制等深度学习算法在地磁观测数据干扰事件识别领域具有巨大潜力,为进一步精确识别各类干扰事件探索了一种新思路。