基于无迹卡尔曼滤波稀疏相位解缠的矿区大梯度形变监测方法

基于稳定点目标的时序干涉合成孔径雷达(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术是现阶段矿区广域高精度地表形变监测的重要手段。然而,在矿区大梯度形变区域,InSAR稀疏相位解缠仍面临解缠精度低、可靠性差的难题,严重制约了矿区地表形变监测精度,针对于此,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波稀疏相位解缠的矿区大梯度形变监测方法,并开展了口孜东矿区地表大梯度形变监测分析。该方法综合干涉相位复数稀疏特性,构建了基于vonKarman自协方差函数的Kriging稀疏干涉相位格网化插值策略,结合无迹卡尔曼滤波相位解缠技术,提出了基于Kriging插值的无迹卡尔曼滤波稀疏相位解缠方法,实现了口孜东矿区地表大梯度形变信息的精准解译。实验结果表明:提出方法可有效恢复矿区大梯度变化处的形变相位信息,较传统稀疏相位解缠方法具有更高的解缠精度及可靠性,且与相近时段水准数据对比仅存在约14 mm的均方根误差,具有相对最高的形变监测精度;此外,口孜东矿区内形变场范围近似沿140502工作面分布,36 d间隔内卫星雷达视线向最大沉降量高达135mm。研究成果为矿区大梯度地表形变的高精度监测提供了有效技术方案,可为矿区地质灾害防治提供重要数据依据。

时空Kalman滤波及其在地面沉降监测数据处理中的应用

对地面沉降监测数据序列进行滤波与预测是地面沉降数据分析的重要内容,但传统方法是针对单个沉降点进行处理,无法进行区域整体分析,为此将时空Kalman滤波应用于GPS地面沉降数据处理,并根据GPS地面沉降监测数据特点,重点探讨了地面沉降时空Kalman滤波的空间场确定方法以及迭代滤波算法。模拟实验及天津CORS站沉降数据分析结果表明,时空Kalman滤波比单点Kalman滤波精度更高,且更稳健,同时由于其可以同时在时间域和空间域进行滤波与预测,因而实现了地面沉降数据的整体分析。

一种卫星反演海温资料的补缺方法

卫星反演海温资料的补缺问题一直受到气象海洋工作者的关注,本文对海温补缺问题提出一种新的构想。首先对所研究的区域分块处理,对每一块子区域海温缺失部分进行Kriging方法插值,并利用历史资料,将海温缺失部分构成一个时间序列,借助于Kalman滤波,得到滤波以后的海温,然后对插值与滤波后的海温进行数据拟合。在拟合过程中引入区域信息量γ,在不同象素点参数条件下拟合出最优拟合参数α、β并进行误差估计,实际试验表明子区域选取200×200个象素点,并把整张云图分为144块区域,对海温补缺效果十分明显。本文为海温补缺提供了一种全新的,具有较高精度且实际业务系统可操作的方法。

顾及空间相关性的GNSS坐标序列插值比较

针对常规的全球卫星导航系统(GNSS)坐标序列缺失数据插值方法多基于单站,且只适用于缺失数据较少的情形,提出1种适用于数据缺失率高,尤其是数据连续缺失时的数据插值方法:利用基于多站的正则期望最大化算法(RegEM)和克里金卡尔曼滤波(KKF)算法,对实测数据和不同比例连续缺失的模拟数据进行插值;同时与多通道奇异谱分析(MSSA)的插值结果进行比较,这3种方法均顾及了空间相关性。实验结果表明,对于含有连续缺失的GNSS坐标序列,RegEM的插值效果最好,且能够较好地还原GNSS坐标序列的噪声水平,保留的方差也最大,在细节方面处理得更好,而KKF插值效果次之,MSSA插值结果最差。

一种抗差的形变数据插补方法

针对传统基于空间插值和时间序列上的插值补全形变缺失数据的方法在空间点位分布稀疏、观测值连续缺失以及含有粗差的情况下插补效果不佳的问题,提出了一种基于抗差Kriged Kalman Filter的形变缺失数据插补方法。该方法是一种时空插值的算法,在空间点位分布稀疏时考虑时间上的相关性,在时间上出现连续缺失时考虑其他点位对插补点的影响,以提高插补缺失数据的精度。又将抗差估计融合到Kriged Kalman Filter中以抵抗形变数据中粗差对插补精度的影响。利用模拟数据及天津GPS地面沉降数据进行了实验分析。结果表明:由于该法考虑了监测点的时空相关性以及具有抗差性能,使得插补结果在空间点位稀疏、连续缺失或具有粗差的情况下都具有较高的插补精度。