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针对现有的轨迹相似度匹配算法用于渔船AIS (Automatic Identification System)与ARPA (Automatic Radar Plotting Aid)轨迹匹配时存在复杂度高、效率低等问题,本文提出基于时空约束和三角形迭代划分的渔船AIS与ARPA轨迹匹配算法TSC-TIP (Temporal and Spatial Constraint-Triangle Iterative Partitioning)。首先采用时空约束法筛选出ARPA目标时空约束范围内的AIS数据;其次采用三角形相似算法选择与AIS数据具有相似特征点的APRA轨迹数据;最后设计了子轨迹迭代划分法将每条轨迹划分为两条子轨迹并采用三角形相似法对子轨迹进行迭代筛选。为验证算法的性能,用渔船的真实AIS轨迹数据和ARPA轨迹数据进行了试验,结果表明：与基于经典距离的相似性度量方法相比,提出的TSC-TIP算法在不影响匹配准确率的前提下,匹配时间减少了95%。研究表明：TSC-TIP算法能有效匹配渔船AIS与ARPA轨迹数据,为面向AIS与ARPA的渔船轨迹数据融合研究提供了新思路。 相似文献
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利用湖南地区长沙、怀化、郴州3个探空站数据,将数值积分法计算的Tm作为参考值,并基于最小二乘法建立湖南地区Tm本地化模型。研究结果表明,Bevis模型计算的Tm值在湖南地区存在2.51 K的系统偏差;湖南本地化模型Tm值与地面温度Ts之间的相关系数达到0.942 5,模型平均偏差1.60 K,内符合精度1.41 K;基于本地化Tm模型计算的GPS PWV与利用探空数据计算的PWV相比,平均偏差为0.52 mm,标准差为2.21 mm,RMS为2.45 mm。总体而言,本地化Tm模型的精度优于Bevis模型,更适用于湖南地区的GPS气象研究及业务应用。 相似文献
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