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51.
在多星座组合导航应用于高动态场景时,由于受加速度变化范围大、动态噪声和观测噪声难以准确预测等因素影响,常规联邦滤波估计精度将会严重下降甚至发散。针对这一问题,提出将强跟踪滤波算法应用到容错型联邦滤波器中,构成容错型联邦强跟踪滤波器。对COMPASS/GPS/GLONASS组合导航系统进行的仿真结果表明:该算法设计灵活,容错性强,对高动态目标有较强的跟踪能力,能够显著提高导航定位的精度和可靠性。同时,由于组合应用了无重置联邦滤波结构和渐消矩阵一步次优算法、残差χ2检验算法等实用算法,使得该算法整体计算量适中,易于实现,具有一定的工程实用价值。 相似文献
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云南巧家松梁铅锌矿床系滇川黔铅锌成矿域内赋存于震旦系灯影组白云岩中的富铅锌矿床,它严格受构造控制.文章在讨论矿床地质特征的基础上,选择Ⅰ号矿体1260中段36个断裂构造岩样品进行研究.认为NW向断裂带内铅锌矿脉的形成早于NE向顺层产出的铅锌矿脉,构造岩存在Zn-Pb-Fe、caO-MgO-Na,O和Al2O3-K2O三种元素组合.Zn-Ph-Fe组合和CaO-MgO-Na2O组合呈负相关关系.前者为铅锌成矿作用的元素组合,后者代表了沉积作用和热液蚀变作用的复合产物;Al2O3-K,O元素组合反映了断裂作用产生的黏土矿物.微量元素分析结果表明,自矿体中心向外存在Zn-Cd-Ga、Pb-Ag-Ge元素分带,这对成矿预测具有重要意义. 相似文献
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上白垩统马头山组大村段是云南楚雄盆地的主要含铜层位之一。通过六苴zK24401钻孔岩芯样品地球化学研究,认为大村段是半干旱-半潮湿气候条件下盆地边缘的湖泊沉积形成,沉积物距物源区较近,其沉积演化过程与物源区具有一致性。主元素组成的W(SiO2+Al2Oa+K2O+Na2O)占49.64%~81.84%,n(SiO2)/n(Al2O3)平均值为3.65,n(Al)/n(Al+Fe+Mn)值为0.71~0.78,n(Si)/n(Si+Al+Fe)值为0.69~0.87,反映出沉积物物源以陆源为主;n(Al2O3)/n.(Al2O3+Fe3O3)值为0.79~0.91,显示了大陆边缘沉积环境的特点;K2O/Na2O多大于1,表明物源区主要为偏酸性的花岗质岩石。沉积旋回造成多层泥页岩中Cu、Zn、Sb等元素初始富集。稀土总量ω(EREE)为104.12×10^-6~181.69×10^-6,n(La)N/n(Yb)N〉1,轻重稀土分异程度较高,稀土配分模式为Eu、Ce亏损——轻稀土富集右斜型。 相似文献
54.
55.
"改造成矿作用"是涂光炽院士提出的新理论。这一理论有如下基本论点和鲜明特色:矿质来源的广泛性;成矿流体的特殊性;成矿元素的活泼性;改造作用的内生性;断裂构造的主导性;赋矿岩石的多样性;改造矿床的普遍性;成矿作用的独特性与应有地位——矿床分类的四分法。滇中大姚-牟定式砂岩铜矿是典型的沉积-成岩-后生-改造成因。其主要论据与以下要素有关:裂谷成矿背景;矿源层(K、J)、矿源岩(元谋古陆);矿体受地层层位、岩相、岩性控制,其生成与煤系(提供有机质)、盐层(提供卤素)密切相关;矿体形态产状、矿石结构构造、成矿流体性状与水的来源、有机质类型及其作用在不同成矿期、成矿阶段显著不同。从岩石学的名词概念来解读和划分"改造成矿作用"的上限与下限:上限确定在后生作用之后,下限在变生作用之末。 相似文献
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57.
58.
云南六苴铜矿床是楚雄盆地砂岩型铜矿床的典型代表。矿区岩浆活动不明显,近年来通过深部钻孔和竖井工程,在矿床深部揭露出煌斑岩脉。通过岩相学、电子探针、ICP-MS、锆石U-Pb定年等分析,确定六苴铜矿床的煌斑岩属云煌岩,其成岩年龄为31~33Ma,于铜矿床的改造成矿期侵位。主量元素特征显示其属于钾质钙碱性煌斑岩;微量元素表现为大离子亲石元素Sr、Th和Rb等相对富集,高场强元素Nb、Ta和Ti等亏损;稀土元素表现出轻稀土强烈富集的特点。锆石176Hf/177Hf值为0. 28230~0. 28272,比较集中的Hf同位素组成εHf(t)=-4~2。综合分析认为,六苴铜矿床的煌斑岩主要源自流体交代的富集岩石圈地幔,岩浆在快速上升过程中进一步熔融混染了少部分先存的地壳残片,为喜马拉雅期印度-欧亚板块碰撞挤压背景下,从挤压转换为拉张环境的产物。该煌斑岩与富厚铜矿体二者在空间、时间、构造-热液、产出状态、成矿流体及物质来源等方面均具有紧密联系,对铜矿体的改造富集起到重要作用,可作为预测富厚铜矿体的指示标志。煌斑岩脉内含有方铅矿、闪锌矿等金属硫化物,暗示深部具铅锌成矿潜力。 相似文献
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兴趣点,又称POI(points of interest)是网络地图、导航地图中重要的表达要素,包括餐饮、娱乐、金融机构、旅游景点、地标建筑、加油站、停车场等人们日常生活中最为经常使用的信息。其数据的准确性、属性的丰富程度、表达的清晰度及其实时显示效率都将影响地图的服务质量。当前POI表达存在许多问题,特别是在用户搜索特定信息时,由于查询结果数据量较大,造成POI的叠置、压盖等,这一问题严重影响了用户对POI信息的查询与检索。地图综合提供了大量的算子算法以实现点或点群要素的选取,但是它们在综合效率方面亟待提高。面向矢量数据处理的并行计算,其数据划分不仅需要满足负载均衡、划分算法高效等要求,而且对于划分后各部分数据在计算前后拓扑关系的保持也显得尤为重要。兴趣点与路划网络是密切相关的要素,两者之间存在着相互依存的空间关系。本文提出基于路划网眼划分兴趣点的方法,既能保证兴趣点的划分效率,又能保证不同分区内POI选取计算的正确性。选择点选取算法中的"圆"增长算法,采用典型试验区域的路划网眼数据,基于不同节点数划分兴趣点数据,实现兴趣点选取并行计算。试验证明,该方法不仅保证了兴趣点划分的均衡性,而且可以提高兴趣点选取计算效率。通过这一研究,对面向矢量数据的地理信息分析、地图制图综合等复杂算法的并行计算具有重要意义。 相似文献