相控阵馈源MVDR波束合成器缓解RFI仿真          下载免费PDF全文

李健  仵鹏  段雪峰  裴鑫  张青松  陈卯蒸 《天文学报》2023,64(1):2

相控阵馈源(Phased array feeds, PAFs)接收机作为下一代微波接收机, 为大口径射电天文望远镜的射电干扰(Radio Frequency Interference, RFI)缓解工作带来了新的解决方法. PAFs接收机对射电望远镜焦平面的电磁波进行空域采样, 返回时域阵列信号, 使用最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response, MVDR)波束合成器可以自适应地识别RFI的方向, 同时抑制RFI在输出信号中的功率, 从而达到提升射电望远镜灵敏度的效果. 仿真结果表明MVDR波束合成器对有源高能量的射电干扰有很强的识别能力和一定程度的缓解能力, 同时, 该波束合成器对各阵元信道中加性噪声累积引起的无源干扰有很强的抑制能力, 因此, PAFs接收机的MVDR波束合成器可以增强日益复杂电磁波环境下射电望远镜的抗干扰能力.  相似文献   

基于GNSS的单波束测深系统在大中型水库水下地形测量中的应用          下载免费PDF全文

商建伟 《山东国土资源》2022,38(1):65-69

随着水库在经济社会发展中所起的作用日趋明显,对水库的开发、治理更加重视,获取高精度的水库水下地形数据变得更加急迫.随着测深技术、差分GNSS技术以及姿态传感器的不断发展,基于GNSS的测深系统为水下地形测量提供了全新的解决方案.通过合理规划测线,经过声速改正、吃水改正,利用船载GNSS导航定位和测深仪采集测深数据,经转...  相似文献   

基于改进BP神经网络的海底底质分类   总被引：2，自引：0，他引：2       下载免费PDF全文

唐秋华  刘保华  陈永奇  周兴华 《海洋测绘》2009,29(5):40-43

通过采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法,将GA算法与BP神经网络有机结合,应用于海底底质分类。基于多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用改进的BP神经网络分类方法,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂和泥等底质类型的快速、准确识别。通过实验比较,GA-BP神经网络分类精度明显高于BP神经网络,证明了该方法的有效性和可靠性。  相似文献   

多波束测深中声速剖面的横向加密方法          下载免费PDF全文

关永贤  屈小娟 《海洋测绘》2009,29(5):54-56

针对声速剖面在横向空间上的低密度、分布不均匀导致水深测量误差的问题,提出了一种容易实现且有效的思路,采用分层取样、空间插值的方法,在后处理过程中人为地增加声速剖面的数量,使其密度足够大、分布更均匀,达到改善声速改正的效果和提高多波束测深精度的目的。  相似文献   

Geoswath多波束系统及其在航道测量中的应用   总被引：2，自引：0，他引：2  

刘方兰  肖波  罗伟东  于宗泽 《测绘工程》2009,18(4):47-49,54

介绍Geoswath多波束系统的基本组成和相干声纳的工作原理,与常规多波束系统相比,该系统具有数据密度大、水深分辨率高、条幅中间数据密度相对较低等特点。系统参数测试中,使用交叉点法获取纵倾偏差和艏摇偏差的方法,提高参数测试的精度。在经过各种校准后,对水深变化在几米至30多米的航道进行测量,在局部地形图中清楚地显示水深相对高差约20cm,大小1～2m的地形起伏,能较为清楚地显示航道经过不同形式改造的痕迹。  相似文献   

基于波束控制的卫星导航接收机抗干扰算法研究     

陈向东  王明诚  李琳 《全球定位系统》2009,34(2):1-5

卫星导航接收机抗干扰技术是接收机设计的一项关键技术。在研究基于功率反演的空域自适应抗干扰算法基础上,提出了采用基于波束控制的抗干扰算法,并进行了仿真计算,结果表明：该算法明显提高了接收机抗干扰性能。  相似文献   

基于单历元方法研究汶川8.0级地震对中国大陆的同震变形影响     

李志才  张鹏  蒋志浩  武军郦 《测绘科学》2009,34(5)

本文基于BERN5.0软件的动态计算功能,首先验证了GPS连续运行站观测数据单历元计算的可靠性,将其应用到汶川地震当天的观测数据,计算了全国29个连续运行站在地震前后30分钟的瞬时变化,获得了相应的同震变形,重点研究了泸州、西安、北京房山等站的变化情况,计算结果表明,在地震前后,各连续运行站监测到了明显的震间变形.  相似文献   

地下水封洞库单裂隙花岗岩纵波速度变化规律与预测模型     

曹洋兵  吴阳  张朋  江志豪  张思怡  黄真萍 《地质科技通报》2023,(6):12-20

揭示裂隙岩体纵波速度变化规律对工程岩体质量分级与稳定性评价具有重要意义。以某地下水封洞库无充填型单裂隙花岗岩为研究对象,基于钻孔电视成像、水压致裂法地应力测试与声波全波列测井,获取了384组单裂隙花岗岩的几何特性、受力状态与纵波速度,构建起了预测单裂隙花岗岩纵波速度的进化-神经网络模型,分析了关键指标影响下单裂隙花岗岩纵波速度的变化规律。研究表明：该水封洞库单裂隙花岗岩纵波速度分布于4 300～5 330 m/s之间,82.3%的纵波速度在4 700～5 200 m/s之间;选取裂隙法向应力、平均张开度与倾角作为单裂隙花岗岩纵波速度的预测指标是合理可行的;将现场测试数据分为训练样本与测试样本,基于遗传算法优化神经网络权值、阈值的进化-神经网络模型构建出单裂隙花岗岩纵波速度预测模型,其测试误差最大仅为2.9%,85%的样本测试误差不超过1.5%,预测模型精度较高。分析了纵波速度变化规律,发现单裂隙花岗岩纵波速度随裂隙法向应力增大而增大,但当法向应力增至5 MPa后的纵波速度增大速率逐渐减小,纵波速度随裂隙张开度增大而逐渐减小,纵波速度在裂隙倾角小于40°时无明显变化,此后纵波速度随倾角增...  相似文献   

快速GPS基线解算结果的统计分析     

《大地测量与地球动力学》2007,27(4)

  相似文献   

结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用   总被引：9，自引：0，他引：9       下载免费PDF全文

唐秋华  刘保华  陈永奇  周兴华  丁继胜 《地球物理学报》2007,50(1):313-319

学习向量量化（Learning Vector Quantization,LVQ）神经网络在声学底质分类中具有广泛应用. 常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度. 本文提出采用遗传算法（Genetic Algorithms,GA）优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别. 将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中,通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明,该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高.  相似文献