频率细化技术在超低频/极低频电磁信号检测中的应用

离散快速傅里叶变换算法在频谱分析中得到了广泛的应用,这种算法得到的计算结果是在整个频段上的频谱信息. 在一些应用中,需要了解的仅仅是某一窄带内的频谱精细结构,要求频谱的分辨率较高. 而要得到一个较高分辨率的频谱,直接采用快速傅里叶变换计算则会导致参加快速傅里叶变换运算的数据点数的增加,从而引起计算量和存储量的急剧增大,这样,快速傅里叶变换算法就不能满足要求了. 本文介绍了基于复调制的频率细化技术的原理及其在超低频/极低频电磁接收机研制中的应用,阐述了采用这种技术如何实现高分辨率频谱的计算,并给出了理论数据和实际观测数据的计算结果.      

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航空重力数据向下延拓的逆泊松积分算法

给出计算航空重力数据延拓的泊松积分公式,通过向上延拓评定航空重力数据的精度。基于逆泊松积分,应用快速傅里叶变换算法和迭代法求解重力异常,进行向下延拓,通过对延拓结果和地面实测数据的比较分析,评价延拓方法的精度,并讨论在向下延拓算法中引入的低通滤波器的选择。实验表明,快速傅里叶变换算法的结果较好。     

错格实数傅里叶变换微分算子及其在非均匀介质波动传播研究中的应用

提出一种新的数值微分运算方法，即错格实数傅里叶变换微 分法. 该方法的运算速度 比错格复数傅里叶变换数值微分解法快0.33倍；因为该微分算法在整个微分运算过程中保留 了奈奎斯特分量，使得它比普通分格的实数傅里叶变换数值微分算法的精度高，稳定性好. 将该方法和Cagniard De Hoop解析法在求解半无限空间地震波动的问题中进行比较，结果 表明，新微分法的精度和解析方法的精度相同. 在非均匀介质中的地震波传播数值模拟的结 果表明，该方法是一种研究非均匀介质中地震波传播问题的有效的数值微分方法.     

弱GPS/GLONASS信号捕获算法研究

本文给出了GPS/GLONASS双模接收机的总体设计方案,重点对弱信号环境下的接收机信号捕获进行了讨论,采用并行码相位搜索方法和改进的循环相关算法分别对GLONASS信号和GPS信号进行捕获;并利用真实数据对双模接收机性能进行了仿真研究,重点对接收机捕获弱信号的能力,以及在不同信噪比和不同累加数据长度下的捕获概率进行了讨论,结果表明该双模接收机在不需要较长数据长度的情况下能够捕获低信噪比环境下的卫星导航信号,提高了接收机的灵敏度。     

GPS技术周年系统性误差的检测与分析

当利用GPS测站坐标残差数据分析研究测站坐标周年非线性变化规律时,GPS技术本身的周年系统性误差是其中重要部分。本文针对GPS技术的周年变化特点利用并置站SLR残差数据对GPS测站残差数据中的部分周年系统性误差进行了检测分析,对于进一步量化GPS周年系统性误差对测站坐标精度以及测站坐标周年非线性变化的影响有一定的借鉴意义。     

中频数据卫星捕获算法研究

软件无线电技术在卫星导航接收机中的应用在很大程度上改变了基带信号的处理方法.本文详细论述了基于FFT的频域快速捕获技术,通过对实测中频数据实验分析,指出仅利用门限方法无法准确在频域判决可视卫星,必须依靠其他信息进行辅助判决.在分析通过实测数据获得的可视卫星在连续扩频码周期内多普勒和伪码相位变化规律的基础上,给出了采用多...     

利用傅立叶变换和CIELab变换的FFT-LAB方法研究

结合CIELab颜色空间和傅立叶变换的优点,提出了基于傅立叶变换和CIELab变换的多源遥感影像融合方法——FFT-LAB。实验表明,该方法优于目前的GS、PCS、Pansharp等融合方法。     

利用卫星测高数据反演海洋重力异常研究

全面研究了利用卫得测高数据反演海洋重力异常3种主要方法（即Stokes数据解析反解以及逆Vening-Meinesz公式）的技术特点，建立了3种算法的数学模型及其谱计算式，在以1440阶次位模型定义的标准场中完成了3种算法的数值比较和内部检核，通过仿真试验实现了3种算法的可靠性和稳定性检验，最后，本文利用卫得测高实测对南中国海地区的海洋重力异常进行了实际反演，并将反演结果同船测数据进行了比较。     

一种提取垂向海潮负荷特征信息的方法

针对基于沿海GPS站点坐标时间序列反演海潮负荷特征信息研究较少的问题,提出利用FFT与HHT提取海潮负荷信息,两种频谱方法原理各异,但都可将目标信息从原始数据中分离出。基于沿海站点的坐标时间序列,经小波去噪后进行海潮分潮特征信息提取试验,最后与3种全球海潮模型FES2004、NAO.99b和GOT4.7的模型值比较,评估两种方法的反演精度,结果显示:HHT、FFT都能够准确探测到海潮分潮信号,FFT全日潮周期反演结果优于HHT反演结果,半日潮周期反演精度相当;HHT边际谱的谱值为对应频率出现的可能程度,无法与模型值进行比较,而FFT振幅值为绝对值,其结果与模型值符合情况良好;在探测未知信号时,FFT可能会探测出虚假信号,而HHT更能真实反映信号的组成。