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针对匹配追踪计算量大、大地电磁数据处理效率低的问题，提出基于匹配追踪和遗传算法的大地电磁噪声压制方法.首先，利用Gabor原子构建过完备原子库，并对过完备原子库集合进行划分.然后，借助遗传算法的自适应性，快速搜寻最优匹配原子及所在位置.最后，运用最优匹配原子对待处理信号进行稀疏分解，重构有用信号.通过对计算机模拟的典型强干扰和矿集区实测大地电磁数据进行分析处理，实验结果表明，相对于匹配追踪和正交匹配追踪，文中所提方法能从过完备原子库中快速、自适应地选取最优匹配原子与不同噪声干扰类型高精度的匹配，极大地提升了计算效率；大地电磁时间域序列中的大尺度强干扰被有效剔除，视电阻率曲线更为光滑、连续，低频段的数据质量得到明显改善. 相似文献
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针对在导航实践中低成本MEMS使用传统紧耦合方法计算精度受到限制的问题,提出了一种采用载波相位平滑伪距GNSS PPP/INS紧耦合的算法。实验表明,使用相位平滑伪距的GNSS PPP/INS紧耦合方法后低精度的MEMS和GPS组合位置精度为dm级,速度精度为cm/s甚至mm/s,比传统C/A码紧耦合定位精度高,有较好的收敛性;其次当增加相位平滑的历元数后精度也相应提高。当出现GPS信号中断时,该方法能够加速中断以后滤波收敛的速度,将导航精度控制在中高精度惯导作业要求范围内。该方法节约了导航作业的设备成本,具有一定实际意义。 相似文献
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为了剖析大地电磁信号和强干扰的本质特征,进一步精细分离出微弱的大地电磁有用信号,提出基于递归分析和聚类的大地电磁信噪辨识及分离方法.首先,运用递归分析法扩展大地电磁一维时间序列的维数,分析了嵌入维数、延迟时间和判别阈值对递归图的性能,并研究了不同长度的序列对递归定量分析参数的影响情况,然后,构建典型的大地电磁强干扰类型和微弱的大地电磁有用信号样本库,针对样本库讨论了强干扰和微弱大地电磁信号之间的递归定量分析参数,分析了K均值聚类和模糊C均值聚类的信噪辨识效果.最后,对实测大地电磁数据进行信噪辨识处理,并仅对辨识为强干扰的时间段采用数学形态滤波进行噪声压制.实验结果表明,递归分析能定性及定量地描述大地电磁信号时间序列的非线性特征和原动力系统的本质规律,与聚类算法相结合能对矿集区实测大地电磁信号进行信噪辨识;处理后的卡尼亚电阻率-相位曲线更为光滑、连续,其结果更为精细地保留了大地电磁信号低频段的缓变化信息,整个低频段的大地电磁数据质量得到了明显改善. 相似文献
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为了避免形态滤波方法在大地电磁强干扰分离中的"过处理"、进一步保留大地电磁低频段的有用信息,提出基于信噪辨识的矿集区大地电磁噪声压制方法.首先,从信号处理的角度剖析矿集区典型强干扰与天然大地电磁微弱信号之间的定量辨识关系,利用形态分形维数和形态膨胀谱熵对大地电磁信号与强干扰进行信噪辨识.然后,结合形态滤波技术和阈值法,仅对辨识出明显不是天然大地电磁信号的异常波形进行噪声压制.最后,重构大地电磁有用信号,并对算法进行性能评价.仿真结果表明,形态分形维数和形态膨胀谱熵能较好地定量辨识大地电磁信号与强干扰,大地电磁信号中一些缓变化的低频信息得到了更为精细的保留;与形态滤波整体处理相比,本文所提方法获得的卡尼亚电阻率曲线更为光滑、连续,视电阻率值相对稳定,其结果更为真实地反映了测点本身所固有的大地电磁深部构造信息. 相似文献
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