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611.
基于小波分析方法,利用GPS、GLONASS、Galileo和Beidou观测数据,通过对不同类型的信噪比数据进行质量分析,筛选质量较好的数据提取瞬时潮位.实验结果表明,基于小波分析的多模多频GNSS-MR潮位反演可大幅提升潮位反演结果的时间分辨率,且精度与LSP方法相当,可达到dm级. 相似文献
612.
对地震记录中显著可视事件震级的确定,已有如里氏震级、矩震级、不同定义的震级之间的关联、震级与能量之间的关系等成熟方法。然而,由于微地震事件记录常淹没在背景噪声中,无法实施包括确定震级在内的传统定位。为比较不同类型不同地域的微震大小、研究微震机制及诱发原因、使用其安全预警等,我们外延里氏震级到微震范畴,定义了等效里氏微震震级:根据微破裂向量扫描输出的无量纲能量或最小信噪比,估计一定时空中单位时间单位台站所接收的在时空目标一点上的等效能量和震级。文中列出了目前我们在微震监测中发现的几类微震的大小规模。 相似文献
613.
以济宁S波段双线偏振多普勒雷达观测的层状云降水资料为例,分析了信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)、相关系数(ρhv)对偏振参量的影响以及近距离双偏振参数的特征。利用雷达最高扫描仰角的层状云降水资料,对小雨和干雪两种自然目标物差分反射率因子(ZDR)的订正效果进行分析。研究表明:(1)SNR小于21 dB时,ZDR、ρhv、差分传播相位偏差(ΔΦDP)的平均值和标准差随SNR的变化波动明显,ZDR、ρhv、差分传播相位(ΦDP)不稳定,数据质量差。SNR大于21 dB时,ZDR、ρhv、ΦDP才具有可信度,且随着SNR的增大,ZDR、ρhv、ΦDP的稳定性越来越好。(2)SNR大于21 dB、ρhv＜0.965时,ΔΦDP的平均值和标准差随ρhv的变化而波动剧烈;SNR大于21 dB、ρhv＞0.965时,ρhv越大,ΦDP的值越稳定。(3)受地面噪声干扰、近距离地物以及天线旁瓣的影响,0~15 km的近距离偏振参数不稳定,数据质量差,业务应用中需特别注意。(4)利用小雨和干雪两种自然目标物对ZDR系统误差进行标定,通过对比发现,小雨粒子的ZDR系统误差的平均值和标准差比干雪粒子小很多,且小雨粒子ZDR系统误差订正曲线比干雪粒子稳定;小雨粒子相比于干雪粒子,其ZDR系统误差订正效果更稳定;经过系统误差订正后的降水粒子的ZDR值较订正前更加合理。 相似文献
614.
杨光 《数字海洋与水下攻防》2023,6(1):95-105
深海远程水声信道具有多径时延长、信道非最小相位等特点,当扩频增益不足以抑制多径干扰时,信道均衡是必要的。将双向判决反馈均衡技术应用于 M 元扩频水声通信系统,减小判决反馈均衡错误传播概率,提高常规符号判决反馈均衡器输出信噪比。通过正交 M 元扩频解扩结果比较正向和反向信道特性, 调整分集合并权重因子。和等增益合并正反向均衡输出结果的传统双向判决反馈均衡方法相比,该算法可进一步提高接收处理增益。通过仿真深海远程水声信道获得的试验结果证实了算法的有效性。 相似文献
616.
气枪主动源探测实验需要获得信噪比较优的波形数据,因此实验前很有必要进行不同工况的激发实验。通过综合分析台站记录特征,寻找最优激发效果的工况条件,为后续定点激发奠定重要基础。本文在福建南一水库大容量气枪震源实验时通过单次激发分析、叠加分析、信噪比系数等方法综合研判工况激发效果,确定出最优工况,再利用台网噪声评估对得到的最优工况做进一步验证。结果表明:南一水库最优工况为:水深25m、枪阵沉放深度12 m、枪阵尺寸7 m×7 m。该最优工况激发时段未处在低噪声时刻,说明该工况的激发效果确为优越,结果较为可靠。 相似文献
617.
在实际勘探记录处理过程中，复杂随机噪声的出现严重影响了有效反射信息的提取，并对资料后续处理带来了不利影响。随着非常规油气资源开发，对勘探记录质量提出了更高的要求，常规方法在处理能力方面需要持续提升。为了解决复杂噪声消减问题，笔者将最优控制网络引入随机噪声消减领域。与传统的单一尺度消噪网络不同，FOC-NET具有分层结构，能够利用不同尺度信息并结合信息融合处理实现地震勘探数据潜在特征的高精度提取，克服了传统去噪网络单一尺度信息提取造成的有效特征损失问题。同时，在面对低信噪比勘探记录和弱反射同相轴时，多尺度特征交互方式同样可以有效提高噪声压制和信号恢复能力。合成记录和实际数据处理结果均表明，即使在低信噪比条件下，FOC-NET仍能有效地抑制随机噪声并准确重构出有效反射信息，极大提升勘探资料的质量。 相似文献
618.
针对广域多点定位系统中接收信号信噪比(signal to noise ratio, SNR)低导致到达时间(time of arrival, TOA)提取不准确的问题，提出了一种匹配滤波结合非相干积累的联合TOA估计算法，该算法能够有效降低匹配滤波法在低SNR下TOA估计的均方根误差(root mean square error, RMSE).联合算法通过对二次雷达驻留时间内接收的应答信号的匹配滤波输出做非相干积累，在最大值点处标记时间戳进行TOA估计，利用能量累积原理提高SNR，从而使得估计精确度得以提升.仿真结果表明：该算法可在-15 dB SNR,53 MHz采样频率及9个积累信号时，达到24.302 ns的TOA估计精确度.所提联合TOA估计算法具有高精确度与高稳健性的特点，能够在-15～0 dB SNR将估计精确度提升至25 ns以下，为提取低SNR S模式信号TOA进而提升广域多点定位精确度提供了一种有效的方法. 相似文献
619.
620.