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为了验证目前高精度定位中多传感器组合定位模型性能的优越性,以更好地解决自动驾驶场景下自主定位中出现的预测精度标准不一致、预测不及时及误预测率高等问题,本文利用LiDAR与Radar数据,建立了一种基于迭代加权的IEKF-BP组合算法的松组合模型,并对两种传感器组合定位结果精度进行了分析。试验表明,迭代加权的IEKF-BP组合算法的组合结果精度优于单一的IEKF算法和BP神经网络算法组合定位精度,其中,在X、Y方向上的均方根误差分别为0.028、0.028 m,平均误差分别为0.023、0.014 m,能准确反映载体的运动状态,满足未来无人驾驶中定位需求。 相似文献
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在比较分析已有内插模型的基础上,以卫星高度角、参考站高程、距离为变量,以大气映射函数为基本模型,提出了一种新的适用于高程差异大的大气误差内插模型。利用江苏连续运行参考站系统部分参考站数据,采用不同的内插模型进行处理、比较与分析。结果表明,对于高程差异大、卫星高度角小的用户站,映射函数估计方法、低阶曲面模型能够准确地估计出其与主参考站之间双差对流层误差,其最大均方差不超过2cm;映射函数估计双差电离层误差方法与低阶曲面模型、线性内插模型的估计精度相当。在以上4种方法的比较中,距离线性内插模型的估计精度最差,将近5cm。 相似文献
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准确获取测站气压和温度对GPS水汽反演至关重要。由于我国地域辽阔、经济和社会发展的差异较大,我国GPS气象站网有部分站点未布设气象传感器,无法准确获取测站的气压和温度,其对测站上方水汽造成了较大影响。本文提出一种增加高度订正的反距离加权法,并利用全国113个GNSS气象站(包括25个实验站点,88个插值站点)的连续3个月的气象数据对该方法进行验证。结果表明,内插得到的气压和温度的均方差为1.53 hPa和1.18 K,平均偏差为0.94 hPa和0.82 K。精度随着内插站点与实验站点之间高差的增大,偏差随之增大。最后将内插得到的气压和温度应用于GPS水汽解算,并与GPT-2模型的精度对比。内插气象数据得到的PWV(Precipitale Water Vapor)的均方差和平均偏差为0.59 mm和0.38 mm,精度明显优于GPT-2模型。 相似文献
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为提高地下管网信息采集的工作效率,保证管网信息的准确性和现势性,根据地下管网调查测量的业务特点,遵循可靠性、稳定性、界面简洁、高效性、标准化、先进性和可扩展性等原则,本文对地下管网信息采集系统架构、功能进行总体设计。在解决PDA与全站仪之间串口通信、基于Ntrip网络RTK定位、智能控制等关键技术的基础上,基于Mobile GIS成功研制集成GPS/PDA/TS的地下管网信息采集系统,并进行实际工程应用。实践表明,该系统在很大程度上降低了信息的采集出错率,提高了工作效率,实现了管网测量工作内外业一体化作业。 相似文献
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利用GPS研究电离层,具有其他探测技术所没有的全天候、高分辨率、大范围等优点.本文采用双频GPS数据提取区域电离层电子浓度总含量(TEC),并结合全球电离层地理(GIM)数据,借助滑动四分位距法建立TEC背景值.研究了台风“莫兰蒂”对其经过区域及登陆地点电离层TEC的影响.分析表明,台风登陆厦门前一天,厦门地区电离层TEC发生了较强的正扰动,登陆后第二天,TEC发生了小尺度的负扰动;台风临近台湾岛前,东南沿海和台湾岛区域电离层出现了大范围的正异常扰动,其值为15~20 TECU,持续时间10 h.结合厦门和台湾岛的地形,推测此次TEC异常原因是由于台风所激发的声重力波传播到电离层高度,造成了电离层的异常扰动. 相似文献
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