地图符号游程编码表达及其应用

地图符号化将抽象的空间数据转换为可见的地图,其结果以栅格结构存储,进行地图输出时受限于栅格数据量。压缩符号化后的栅格数据来降低计算机资源开销是提高地图输出效率的一种有效途径,据此本文提出利用游程编码表达地图符号的方法,建立面向符号的游程编码数据结构,利用直接的游程运算取代栅格运算来完成地图的各种操作,并在此基础上完成地图输出。该方法减少了数据冗余,直接的游程运算提高了运算粒度,可以满足高分辨率地图输出对处理效率和内存开销的要求。     

3维不规则空间对象的求交和距离运算其在矿山透水性分析中的应用

讨论了３维不规则空间对象和栅格集合的求交运算和距离运算的概念及其数学描述方法,设计了相应的算法,并分析了这些运算在矿山透水性分析中的应用方式和应用步骤。     

3维不规则空间对象的求交和距离运算及其在矿山透水性分析中的应用

讨论了3维不规则空间对象和栅格集合的求交运算和距离运算的概念及其数学描述方法,设计了相应的算法,并分析了这些运算在矿山透水性分析中的应用方式和应用步骤.     

梯形面片数据模型及其空间运算应用

提出一种新的基于梯形面片的空间运算方法,该方法将多边形要素预先分解成一系列的梯形面片,后续的空间运算将不再基于原始多边形要素进行操作,而是对分解产生的梯形面片进行更为简便的计算处理。梯形面片模型结合了常见矢量数据模型数据精度高、栅格数据模型运算简单等优点,在执行相关空间运算中与常见矢量和栅格模型相比具有优势。详述了该数据模型,并以点面包含分析和多边形叠置分析等实例探讨了其在空间运算中的应用,测试与分析表明该方法兼具数据精度高、算法实现简单等优点,能较有效地提高空间运算的执行效率。     

梯形面片数据模型及其空间运算应用

提出一种新的基于梯形面片的空间运算方法,该方法将多边形要素预先分解成一系列的梯形面片,后续的空间运算将不再基于原始多边形要素进行操作,而是对分解产生的梯形面片进行更为简便的计算处理。梯形面片模型结合了常见矢量数据模型数据精度高、栅格数据模型运算简单等优点,在执行相关空间运算中与常见矢量和栅格模型相比具有优势。详述了该数据模型,并以点面包含分析和多边形叠置分析等实例探讨了其在空间运算中的应用,测试与分析表明该方法兼具数据精度高、算法实现简单等优点,能较有效地提高空间运算的执行效率。     

基于矢量评估单元的模糊综合评价在GIS中的实现

模糊综合评价与GIS空间分析功能的融合应用,使基于GIS的模糊综合评价显示出强大的优势。由于栅格模型计算方便,目前GIS模糊综合评价中基本采用栅格评估单元,但栅格单元由人为指定单元大小,其单元大小和形状不一、边界复杂、空间运算时隶属度与权重等属性结构设计较难实现,大大限制了其在模糊综合评价中的应用。本文介绍了在GIS中采用矢量评估单元实现模糊综合评价的基本方法,探讨了在矢量评估单元的属性结构中设计单元的隶属度和权重等属性的关键技术,为矢量评估单元在GIS模糊综合评价中的应用提供了经验。     

地形分析中栅格中间层构建的尺度适应性

栅格中间层是指在地形分析中由DEM、DSM、矢量数据等原始数据,经过一系列栅格运算获取且可以重用的基础栅格层。本文系统研究了栅格中间层构建的尺度适应性,定义了范围、比例尺、分辨率和分析4种尺度,并确定了范围、比例尺和分辨率尺度的确定原则;特别对于分析尺度,通过地貌因子计算进行了切线、剖面曲率栅格层分析尺度适宜性试验,分析了曲率计算中适宜的算法和分析尺度,保证了地形基础因子栅格中间层具有满足分析要求的数值精度和匹配地形起伏的形态精度。     

基于栅格GIS的公交站点覆盖率算法研究

本文利用栅格分析技术对公交站点覆盖率的计算进行了改进,从高分辨率遥感影像与公交站点信息数据叠加得到的栅格数据中提取三个栅格矩阵:记录公交站点ID号及其位置信息的栅格矩阵、道路网络上各点的出行阻抗矩阵、不在道路网络上各点的出行阻抗矩阵,对这三个阻抗矩阵进行栅格运算,计算公交站点的覆盖率,并通过南京城区部分公交站点的分布说明本文算法的具体应用情况。     

Python Arcpy与Numpy在土地集约利用中的应用——以江苏省为例

本文利用Numpy模块计算统计信息,Arcpy模块进行栅格运算,结合ArcGIS制图平台,采用主成分分析的原理空间化江苏省城镇土地集约综合得分栅格,对输出结果进行分区制图,并分析了2016年江苏省城镇土地集约利用情况。     

利用CUDA实现矢量地图栅格化的并行处理

为了解决矢量地图栅格化的计算效率问题,提出了基于CUDA（Compute Unified Device Architecture,计算统一设备架构）实现矢量地图栅格化的并行处理方案。根据矢量地图中多边形的数目和GPU（Graphic Processing Unit,图形处理器）的硬件性能,定义并行执行的线程数目,每一个线程对相应的多边形进行边填充栅格化。实验结果表明加速比达到了10倍以上。相比CPU（Central Processing Unit,中央处理器）栅格化的处理方法,运算效率有显著提升。     

卫星激光测距技术滤波方法的研究与实现

本文从激光测距回波方程及噪声方程出发阐明了降低背景噪声(滤波)是提高激光测距回波信噪比的关键;并通过对望远镜轴系进行指向修正并采用可变光阑减小望远镜视场来实现"空间滤波",采用窄带滤光片实现"光谱滤波",采用高精度距离门选通技术实现"时间滤波",北京房山人卫观测站的激光测距系统具备了白天观测人造地球卫星的能力。本文还引入了C-SPAD"敏感度"的概念并且提出了一种依靠C-SPAD来调整可变光阑位置及滤光片角度的方法。     

GPS动态相对定位的自适应Kalman滤波算法

GPS动态数据处理中广泛应用卡尔曼滤波,经典Kalman滤波认为预报误差是白噪声,服从零均值的正态分布,并利用动态噪声协方差矩阵来控制它对当前信息的影响,但实际测量定位中难以保证观测对象的规则运动,因而容易出现模型误差。针对GPS动态定位的这一问题,探讨了在实际应用中存在模型误差时的卡尔曼滤波,介绍了一种自适应Kalman滤波算法,该法顾及了载体机动加速及接收机发生周跳时的影响,减少了滤波发散的机会。     

新型自适应滤波算法在惯导/双星组合中的应用

在系统模型误差和噪声统计特性未知时,为防止滤波发散和提高系统的实时性,提出了一种模糊自适应Kalman滤波算法。该算法利用滤波异常判据获得一个滤波状态因子,进而利用模糊推理系统在线调整量测噪声协方差阵的值,使滤波实现自适应。将该算法应用到惯导/双星组合导航系统中,并和简化的Sage-Husa自适应滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明：在滤波精度相当的情况下,该算法简化了运算,提高了实时性。     

多源传感器动、静态滤波融合导航

首先给出联邦滤波各局部输出量之间的相关协方差矩阵，进而给出了基于各传感器独立观测信息的动、静态滤波解法，这种解法避免了重复使用载体状态方程信息的问题，保证了多传感器数据融合的最优性，而且很容易扩展到抗差滤波和自适应滤波融合。     

星载GPS地球静止轨道卫星自主定轨的新算法

针对地球静止轨道卫星的特点，提出了一种自主定轨的新算法——积分滤波算法，即利用Kalman滤波进行动力学模型数值积分与GPS定轨的有效融合。讨论了该算法的基本过程及其中Kalman滤波的数学模型和重要参数。最后给出了仿真实验过程和结果，证明了该算法的可行性。     

GRACE时变重力场各向异性高斯组合滤波方法

受测量误差等因素影响,直接使用GRACE时变重力场模型的地表质量变化反演结果呈现严重条带噪声,必须采用滤波消除。本文对不同滤波方法进行了试验分析,以信噪比最大为准则,确定了不同滤波方法的最优滤波参数,并在此基础上提出了一种各向异性组合滤波方法。该方法根据时变重力场模型球谐系数误差特性,结合各向异性高斯滤波和均方根滤波特点,对精度较高的低次项系数采用较大权重以保留更多有效信号,而对精度较差的高次项系数采用较小权重以压制噪声。不同于传统的两步法组合滤波,该方法仅需进行一步滤波处理。试验结果表明,本文提出的各向异性组合滤波方法计算步骤简单,能够有效消除条带噪声;与单一滤波和传统两步法组合滤波方法相比,提高了反演结果信噪比,保留了更多真实信号。     

带约束条件的自适应滤波及其在GPS定位中的应用

推导了约束状态下的卡尔曼滤波递推方程,采用不消去状态参数的方法,在卡尔曼滤波的数学模型中增加约束状态方程推导出约束状态下的卡尔曼滤波递推方程.表明采用带约束条件的滤波递推过程与一般卡尔曼滤波递推方程相似,只要对预报值及其协方差增加一项约束条件改正项即可,因此,在滤波计算上不需要做大的修改.还讨论了带约束条件的卡尔曼滤波的自适应算法,说明一般自适应滤波算法同样适用于带约束条件的滤波,因此在应用上非常便利.利用一组GPS动态定位数据中的伪距观测值进行计算分析,并以距离作为一个约束条件,结果显示约束条件对滤波结果的改善程度与约束条件和动态系统本身有关.对于一般卡尔曼滤波中因模型确定误差和动态目标突然加速而导致的滤波发散现象,如果增加约束条件的约束力较小时,同样会出现滤波结果偏离,因此,带约束条件的滤波同样需要考虑滤波的自适应性.     

多传感器融合导航方法的比较

多源传感器融合导航有多种算法，但不同算法之间存在理论和计算方面的差异。本文试图从理论上探讨联邦滤波融合法、动静态滤波融合法、基于观测信息的融合法以及基于各传感器几何导航解融合法的基本原理，分析各种方法的优劣，为多传感器融合导航的应用打下基础。     

粒子滤波在高动态GPS定位中的应用

针对高动态GPS定位系统的特点,引入了一种基于粒子滤波的高动态GPS定位系统滤波算法。借助于移动目标的速度矢量模型建立了系统状态方程,论文给出了标准的卡尔曼滤波算法模型,重点讨论了粒子滤波算法在高动态GPS定位中的应用,详细描述了算法的推导过程。对算法进行仿真,结果表明当GPS接收机作大范围机动或GPS信号受到干扰时,粒子滤波要优于标准的卡尔曼滤波。     

动态非线性滤波模型非线性强度的曲率度量及其应用

基于微分几何的两种曲率——参数影响曲率和固有曲率,给出了定量描述非线性滤波问题的非线性强度的方法,分别采用扩展Kalman滤波方法和Unscented Kalman滤波方法进行了模拟实验。结果验证了这些曲率确实能够度量非线性滤波问题的非线性强度,且能够评估非线性滤波算法的状态估计性能。