多元化重力场信息系统构建

基于重力测量信息化建设的目的,在对重力场信息深入分析的基础上对多元化重力场信息服务及其应用进行了研究。建立了以多元化重力场信息为基础,集数据存储、处理、分发和应用于一体的服务体系。研究结果表明,构建基于多元化重力场信息数据库的重力场信息服务系统,能够使海量重力场信息的管理更科学、使用更高效、空间分布特性表现更直观;满足了重力场研究和应用部门的数据服务要求;实现了海量重力数据获取、处理和管理的自动化;提高了工作效率。

基于重力场特征参数信息熵的适配区选择方法

针对当前重力统计特征参数类别繁多,选择标准复杂而导致错选有效匹配区域的问题,利用信息熵具有能够整合多种统计参数且算法计算量小的特点,提出了一种基于特征参数信息熵的重力辅助导航适配区的选择方法。首先,在DTU10模型下将该方法与传统单一特征参数的方法进行比较,确定了传统方法的确会错误选择可匹配区,从而也反映了所提出方法的优越性;其次,在该方法划分出的匹配区和非匹配区中分别设计了8条仿真航线,匹配区中仿真航线的匹配效果明显优于非匹配区中的匹配效果。仿真结果表明了该方法的有效性。

基于卷积神经网络预测南海海底地形

针对南海区域,使用3种重力信号(垂线偏差、重力异常、垂直重力梯度异常)训练卷积神经网络模型,并将预测结果与船测数据和国外模型结果进行对比分析。将3种重力信号分成4组数据:重力异常,重力异常与垂直重力梯度异常,重力异常与垂线偏差,以及重力异常、垂线偏差和垂直重力梯度异常。4种组合方式的反演结果与船测水深之间的标准差分别为104.780 m、102.778 m、93.788 m、88.289 m,表明随着不同类型重力数据的加入,水深预测精度明显提高,并且在深度大于2000 m时,反演结果精度提升效果更为显著。将训练集占总数据集的比例分别设置为80%、70%、60%和50%,反演结果与船测水深之间的标准差分别为88.289 m、91.256 m、92.833 m、96.022 m,表明数据量的增多可以有效提高模型学习结果的精度。