基于SSR信息的GPS实时精密单点定位性能分析

连续接收10 d CNES实时播发的以状态空间表示的数据流信息,数据流的完整性可达91.769%;结合卫星广播星历实时恢复精密卫星轨道与钟差得出,CNES播发的实时数据流轨道三维位置精度优于4.5 cm,钟差精度优于0.09 ns。用得到的卫星轨道和钟差对10个IGS测站10 d观测数据进行精密单点定位解算,得出基于SSR信息的RTPPP可以实现23 min收敛到10 cm精度的定位性能,单天解三维点位精度优于3 cm。     

实时GLONASS精密卫星钟差估计及实时精密单点定位

研究非差实时GLONASS精密卫星钟差的估计方法,并将实时钟差应用于实时精密单点定位。采用自编软件,依据全球均匀分布的GNSS参考站实测数据,基于非差消电离层组合载波和伪距观测量,实现了GLONASS实时精密卫星钟差估计。实验结果表明,自主估计的实时GLONASS卫星钟差与ESA发布的最终精密钟差具有较好的一致性,互差优于0.5 ns|用于实时精密单点定位,能够获得静态定位cm 级精度,仿动态定位水平方向5~15 cm、高程方向10~30 cm的精度。     

一种适用于精密单点定位的抗差自适应滤波

分析了卫星星座PDOP值与卫星数的关系以及伪距和载波相位观测值残差量级的大小,结合精密单点定位各参数的特性,提出一种适用于精密单点定位的分类因子抗差自适应滤波法。该方法在等价权函数的选取上兼顾PDOP值的检验,并对不同观测量分别进行抗差等价权替换。根据不同参数的特性,建立分类自适应因子,利用预测残差求取各类参数的自适应因子。实验表明,该方法不仅能检测和控制异常观测量对定位解算的影响,而且能提高PPP定位的精度及可靠性。     

BNC/RTKLIB/PPPWIZARD实时精密单点定位服务性能评估

为综合评估目前应用广泛的3款GNSS开源软件BNC、RTKLIB和PPPWIZARD的RTPPP服务性能,均匀选取9个全球IGS-MGEX观测站实时GPS、GLONASS、Galileo三系统数据,对比分析3款软件接收数据流的完整率,并评估不同软件的收敛速度、定位精度和数据有效率。结果显示：1）3款软件的实时数据完整率基本都保持在96%以上,但相比较而言PPPWIZARD软件实时数据的完整率最优,BNC次之,RTKLIB相对较差;2）三系统中BNC、RTKLIB和PPPWIZARD软件分别在14 min、82 min和12 min左右收敛至三维点位精度优于0.5 m;3）在实时定位精度方面,BNC、RTKLIB和PPPWIZARD软件在水平和高程方向定位精度依次为9 cm和12 cm、16 cm和20 cm、7 cm和12 cm,其中PPPWIZARD软件采用了模糊度固定解;4）3款软件在数据有效率指标上存在差别,其中BNC和PPPWIZARD软件数据的有效率均达到95%,RTKLIB软件低于73%。总体而言,BNC与PPPWIZARD软件的实时PPP服务性能指标基本相当,RTKLIB软件稍差。     

基于语义位置网的地址位置预测方法

现有的地址数据库虽然覆盖面较广泛,但仍存在地址数据缺失的现象,针对未被包含在地址数据库中的地址如果进行有效的预测、定位等问题,提出了基于语义位置网的地址位置预测方法,首先从语义位置网中获取和地址具有语义近似关系的节点集合中获取包围盒;然后采用多种策略来寻找包围盒中点集的最佳空间分布;最后通过最优分布提供的点集,分别采用...     

顾及ISB参数的BDS-2/BDS-3精密单点定位性能分析

对北斗二号(BDS-2)B1I/B3I信号与北斗三号(BDS-3)B1I/B3I、B1C/B2a信号系统间偏差ISB参数的特性进行分析,分别使用B1I/B3I和B1C/B2a信号进行BDS-2/BDS-3静态和动态精密单点定位(PPP)性能评估。实验结果表明,BDS-2与BDS-3 B1C/B2a信号之间的ISB参数大于B1I/B3I信号,且均具有较好的天内和天间稳定性;与单BDS-2相比,BDS-2与BDS-3组合可显著提升静态和动态PPP的性能,收敛时间缩短51.9%以上,定位精度提升46.1%以上;与B1I/B3I信号相比,BDS-3 B1C/B2a信号参与PPP解算后收敛时间有所缩短;估计ISB参数后,BDS-2/BDS-3静态和动态PPP收敛时间分别缩短8.8%和12.6%,定位精度均提升7.1%。     

基于手机定位数据的城市人口分布近实时预测

精细时空尺度下城市人口分布的近实时预测可为优化公共资源配置、协助城市交通诱导、制定公共安全应急预案、探索城市居民活动规律等提供重要科学依据。本文采用城市手机定位数据,基于时间序列分析方法,分别建立参数预测模型和非参数预测模型,对精细尺度下的城市人口空间分布开展近实时预测。预测结果表明,基于时间序列分析方法的预测模型可为精细尺度下的城市人口分布近实时预测提供方法支持;在本文实验条件下,从人口规模、时空分布、多时间尺度、特殊事件等多个角度评估模型精度,非参数预测模型其预测误差均小于参数预测模型,且预测结果更为稳定。     

顾及地理-语义动态的城市热点预测框架

城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GCPredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。     

融合历史犯罪数据的疑犯社会活动位置预测

由于重点跟踪人员（疑犯）的社会活动监控数据可获取性差,难以直接反映疑犯的社会活动时空模式,降低了案情分析和犯罪风险预测的有效性。为此,本文提出了融合犯罪记录的位置预测（Crime Records enhanced Location Prediction,CReLP）模型,将疑犯犯罪记录信息融入协同过滤算法,预测疑犯在未来对任意位置的访问频度。该方法利用张量（Tensor）表达疑犯在不同时段和位置上的访问频度,基于疑犯的犯罪事件数据构建疑犯时空关联度矩阵,利用该矩阵约束正则化的张量分解（Tensor Decomposition）过程,以解算出张量中的缺失值,进而获得各疑犯的潜在时空分布模式。实验采用包含了241个疑犯、1.9万个位置记录的真实疑犯位置数据集进行了模型测试,结果表明本文方法在均方根误差和 top-k 最小搜寻距离2个指标上都超过其他Baseline方法32%~63%和14%~26%,大幅提高了位置时空预测的有效性和健壮性。     

利用超快速精密星历约束的北斗卫星实时精密定轨

以广播星历为起算轨道的北斗卫星实时滤波精密定轨往往需要较长收敛时间,针对此,提出利用超快速精密星历约束的实时精密定轨方法。通过MGEX跟踪网全球分布的51个测站连续7 d的实测数据,利用平方根信息滤波对北斗卫星实时精密轨道进行确定,并以3 d解事后轨道作为参考,评估北斗卫星实时滤波轨道精度。结果表明,利用广播星历作起算轨道时,北斗实时滤波轨道平均需要经过15 h收敛才能达到稳定,而新方法在这段时间内轨道变化较为平稳,未出现明显的收敛现象,并且7 d时间内GEO卫星在切向、法向和径向上RMS分别优于2.5 m、20 cm和30 cm,IGSO和MEO卫星在3个方向上分别优于30 cm、15 cm和10 cm。
     

短时交通预测的动态出行信息服务协同工作平台

目前,国内城市出行信息服务平台和网络地图平台主要提供静态信息服务,城市交通动态特征难以得到真实反映,对以时间和费用为主要准则的公众出行缺乏实用价值。本文提出了历史数据推理和微观交通仿真相结合,进行短时交通预测以服务公众出行的一种新方法设计了实时交通信息处理与发布服务器、GIS应用服务器与数据库管理系统三者协同工作的体系结构实现了顾及短时预测交通状况的公众出行路径规划过程,并作了验证。因此,为公众动态出行信息服务和动态网络电子地图的实现,提供了一个可行的解决方案。