全张量重力梯度数据误差分析及补偿

针对用于航空移动平台的高精度全张量重力梯度测量系统,深入研究了梯度仪12个加速度计按3个不同旋转轴圆盘形成差分组合的结构。在确认该结构具有有效抑制运动共模加速度、减少外界环境干扰、实现高精度探测优点的同时,着重分析了重力梯度仪测量误差的来源和影响。研究表明,主要影响包括仪器固有随机噪声和外界确定性噪声。为定量描述影响程度,推导了在航空动态环境下的测量方程,并分离出加速度计的性能不匹配、平台不稳定、圆盘转速不稳定3个主要固有因素,从时间域和频率域角度定量分析固有影响因素的噪声水平。试验分析表明,通过利用Simulink仿真系统可以获得固有因素产生的噪声水平,并提出抑制方案。针对搭载环境测量误差,还分析了实测飞行中姿态和质量的改变对重力梯度测量值造成的环境影响,提出了基于点质量源的自身梯度校正方法。     

全张量重力数据水平分量噪声滤除方法

为获得更好的噪声滤除方法,本文建立一个球状模型,对全张量重力梯度三个水平分量加入高斯白噪声,并利用FFT和PSD分别对加噪后三个分量(Vxx1,Vxy1,Vyy1)进行频谱分析,根据频谱分析结果分别设计了巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器对加噪数据进行滤波,取得了较好效果,并利用复杂模型验证滤波效果。     

全张量重力梯度数据垂直分量噪声滤除方法研究

全张量重力梯度数据中含有高频成分,为了在去除高频噪声的同时,保留浅部小异常体信息,本文利用最小二乘原理,求解重力梯度垂直分量与重力数据联合约束下的超定方程组。结果表明,随着计算窗口的增大,去噪效果越来越好,对于本文所设计的模型,当计算窗口增大到32×32时,重力数据中99%以上的噪声被去除,张量数据Vxz、Vyz中,分别有大约40%、50%的噪声被去除;同时,浅部小异常体信息几乎全部保存。     

采用ANFIS降低GR-660车载γ能谱测量数据的统计噪声

统计噪声是影响弱信息提取的重要因素.基于MATLAB语言编制的自适应神经网络模糊系统(ANFIS)程序,对2006年在航放标准模型上的车载γ能谱测量标定数据和满洲里地区的车载γ能谱测量数据进行处理的结果表明,该方法极大地减小了标准偏差,相当于探测器体积增加22～1151倍,增强了γ能谱的弱信息,有效地提高了探测精度.     

理论模型分析卡尔曼滤波在航空全张量磁力梯度测量中的应用效果

航空全张量磁力梯度测量数据中包含非常复杂的运动噪声,在频谱图中从低频至高频均有分布,并以白噪声为主,如何有效压制运动噪声是一个较大的挑战.传统的数字滤波只能滤除指定频段的噪声,对于混叠在全张量磁力梯度有用信号中的噪声不能有效分离.鉴于卡尔曼滤波是一种快速、高效和实时的最优估计方法,笔者将其应用到航空全张量磁力梯度数据处理中,搭建合理的状态方程和观测方程,通过模型实验验证了方法的有效性,结果显示全区噪声衰减因子优于0.92,即能够去除92%以上噪声成分,全区均方误差优于10 pT/m,可应用于航空全张量磁力梯度数据实时处理.     

中国南海卫星重力数据Butterworth滤波处理

通过对重力模型数据进行Butterworth滤波处理,发现该方法对高频噪声具有很好的滤波效果。对Geosat和ERS—1卫星提供的重力数据进行了网格化和Butterworth滤波处理,得到中国南海自由空气重力异常值为-42~89 m Gal。经与GRACE卫星提供的数据进行比较,发现该方法得到的结果具有更好的精度和分辨率。     

三颗感受或(和)测量地球引力场的卫星 --CHAMP、GRACE、GOCE

描述了三颗引力卫星CHAMP、GRACE和GOCE的工作原理,介绍了重要的以及最新的利用GRACE数据建立的全球重力场模型EIGEN-CG01C、GGM02.     

不同滤波算法在土壤湿度同化中的应用

为研究不同滤波算法在土壤湿度同化中的有效性,以及土壤湿度模拟结果对模型参数的敏感性,结合简单生物圈模型SiB2,设置敏感性实验,探求土壤饱和水力传导度对土壤湿度模拟结果的影响;并在此基础上,采用集合卡尔曼滤波（EnKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）和无迹粒子滤波（UPF）开展土壤湿度实时同化实验。结果表明：土壤饱和水力传导度能显著影响土壤湿度模拟精度;利用EnKF、UKF、UPF同化站点观测数据,均能改善土壤湿度模拟结果;3种同化方法在不同土壤层的同化效果不同,在土壤表层,EnKF的有效性优于UKF和UPF,在根域层和土壤深层,3种滤波方法有效性在降雨前后相差较大。因此,针对性地选择同化方法,是提高土壤湿度模拟精度的有效手段。     

基于蒸散发数据同化的径流过程模拟

采用集合卡尔曼滤波算法,以遥感反演的蒸散发作为观测数据,构建一种基于新安江模型的蒸散发同化系统;根据同化后的蒸散发,采用粒子群算法估计新安江模型的土壤张力水蓄量,进而改进模型的径流模拟效果。选取地表能量平衡系统模型进行汉江流域蒸散发（ET_SEBS）反演,采用基于GRACE水储量距平数据的水量平衡蒸散发（ET_GRACE）进行验证,结果显示ET_SEBS总体表现好于蒸散发产品ET_GLDAS、ET_Zhang、ET_MODIS,且相关系数（R）、均方根误差（E_RMS）、偏差（B）为0.93、11.93 mm/月、-3.47 mm/月,表明SEBS模型能够较好地估算蒸散发。将同化方案在旬河流域进行应用,结果显示同化后径流的纳什效率系数（E_NS）为0.85,较同化前0.81明显提高,且模型对枯水期径流的低估问题有一定改善,对径流峰值模拟效果提高明显。     

基于指数趋势模型的卡尔曼滤波法在危岩体变形分析中的应用

以指数趋势模型为基础,建立卡尔曼滤波模型对链子崖危岩体GA监测点的位移量进行预测。首先,把非线性的指数趋势模型经线性化处理后转化成线性模型,用线性最小二乘法求出线性化后的模型参数,再将线性化后的模型参数看作带有动态噪声的状态向量,建立卡尔曼滤波模型,以此模型为基础,对危岩体的位移量进行预测。实例计算表明,用卡尔曼滤波模型对危岩体的位移量进行预测,其预测误差较小,效果较为理想。