基于CODE GIM的震前电离层TEC异常分析

利用CODE GIM数据分析了2008年5月12日汶川地震和2010年4月14日青海玉树地震震前电离层TEC变化。以震前10天TEC中位数为基准,1.5倍标准差为误差限值,并考虑相应时期的太阳和地磁活动水平（Dst指数和Kp指数）,对震前电离层异常的分布进行了分析。结果表明,两次地震震前几天内都有TEC异常出现。     

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平方根 UKF及其在 GNSS多径估计中的应用

针对一般的加性高斯白噪声系统,结合平方根无迹卡尔曼滤波和加性噪声无迹卡尔曼滤波的优点,提出了无须增广变量的加性高斯白噪声系统的平方根无迹卡尔曼滤波方法,并给出了其详细算法.该算法较传统方法具有较小的运算负担,较高的精度,并能有效克服滤波的发散.该方法应用于卫星导航系统动态多径估计问题,能够高效准确地得到直射信号与多径信号的各个参数的估计,从而抑制多径的影响.仿真试验表明,该方法在诸多方面改进了已有方法,是一种高效准确的非线性滤波方法.     

利用偏最小二乘回归分析三维可视化系统的硬件影响因素

在多种配置的计算机上对全球多地区多级别的三维地形进行漫游测试,得出实验数据,然后利用偏最小二乘回归方法,对三维可视化系统中影响系统性能的11个硬件因素进行了分析。实验结果表明,影响三维可视化系统的主要硬件因素为CPU主频、二级缓存和内存,其中,二级缓存对可视化系统运行速率的影响尤为显著。     

Gauss-markov模型的t型抗差估计

测量中对含粗差的数据的处理通常采用基于等价权法的抗差M-估计,等价权及其临界值的选取决定了参数估计的效率和抗差性.本文将近年来统计界提出并有较深入理论研究的t型估计引入测量平差中,提出Gauss-Markov模型的t型抗差估计及其算法,并进行了模拟计算.t型抗差估计具有很好的统计性质;其求解采用EM算法,计算快捷稳定,收敛性好,可同时求解出位置参数和方差因子的抗差估计;t分布的自由度可方便地调节估计的效率和抗差性.计算结果显示,t型抗差估计受粗差影响不大,具有较好的抗差能力.     

导航信息对抗技术研究

卫星导航手段的成功应用深刻地影响着现代信息化条件下的作战模式,针对卫星导航的信息对抗对未来战争影响巨大。研究了GNSS框架下导航信息对抗方案和需要解决的关键技术问题,并利用卫星导航信号模拟器、GNSS接收机、组合导航设备等进行了相关技术试验,得到了有意义的结论,为导航战提供了参考。      

t型Bayes估计及其在测量平差中的应用

针对t型估计不能抵抗病态性的影响这一缺陷,从Bayes估计的观点出发,通过对t分布模型引入未知参数的先验信息,提出了一种新的抗差有偏估计——t型Bayes估计,重点讨论了正态-Gamma先验分布下的t型Bayes估计及其EM算法和超参数的选取方案。数值实验证实了正态-Gamma先验分布下的t型Bayes估计能够同时抵抗粗差和病态性的不良影响,是一种性能更好的抗差有偏估计。     

基于ARIMA(p,1,1)的电离层预报模型

利用ARIMA(p,1,1)对IGS发布的电离层格网数据进行逐点建模,并对线性最小方差预测(一般预测法)和修正预测两种方法的预测结果进行比较.结果表明,修正预测法在一天的短期预测时高精度点所占比例较多,但在VTEC极值点可能会出现预测值偏离实测值较大的情况;一般预测法在较长时间内的预测精度仍较好.     

基于t型估计的抗差有偏估计

t 型估计是一种新的抗差估计,其思想是以 t 分布对观测误差建模。 但 t 型估计不能抵抗病态性的影响。 因而,为解决病态性与粗差同时存在的问题,需要对 t 型估计进行改进,建立基于 t 型估计的抗差有偏估计。 分别通过有偏估计中的广义压缩变换的方法和对 t 分布模型引入先验信息,可以得到两类抗差有偏估计———广义压缩 t 型(GST)估计和 t 型 Bayes 估计。 详细讨论了正态-Gamma 先验下 t 型 Bayes 估计及其 EM 算法。 理论分析和数值试验都表明,这两种抗差有偏估计可以有效解决粗差和病态性同存在的问题。