一种快速重叠开窗拟合算法及其在电离层拟合中的应用

提出一种基于分段的重叠窗口拟合算法,它将分段窗口分为边界区、重叠区和内部区,通过对前后窗口重叠区拟合值的加权平均,使窗口间拟合值的变化连续。采用实测GNSS电离层数据,分别对逐历元滑动窗口、独立分段窗口和重叠窗口3种算法进行实验对比,其中在以400历元窗口对NKLG站G01的电离层拟合计算中,逐历元法耗费121.618 s,而独立分段法和重叠分段法只分别用了0.396 s和0.985 s,计算效率分别为前者的307倍和123倍。结果证明,该算法兼顾计算精度与执行效率,是处理数据量较大、连续且变化剧烈的时间序列的有效方法。     

改进抗差自适应EKF算法在GNSS/INS组合导航中的应用

在车载GNSS/INS组合导航中,抗差自适应滤波以其具有控制动力学异常和观测异常的能力成为实现综合PNT的关键技术之一。然而,不合适的决策算法和抗差因子会导致滤波进一步劣化。针对该问题,提出一种双窗口Sage-Husa抗差算法和一种改进的异常新息占比决策方法。采用松组合结构,利用异常新息占比决策对组合过程中出现的模型异常作出判断,针对观测模型异常和动态模型异常分别采用对应的抗差或自适应滤波。利用武汉市城区林荫道、街区多遮挡环境下动态实测数据进行分析。实验结果表明,该方案在复杂多遮挡环境下东、北、天3个方向上位置精度分别提升35.78%、38.94%、66.00%,位置均方根误差达到0.70 m、0.69 m、1.16 m。     

C[a,b]中的拟弱收敛及其对非线性常微分方程边值问题的应用

研究了连续函数空间中凹（凸）函数列的拟弱收敛性，并应用于没有连续性紧性和凹凸性假定的二阶常微分方程的边值问题。     

浅谈GPS RTK技术在测量中的应用

一、RTK基本原理 RTK测量技术即实时动态测量技术,是以载波相位测量与数据传输技术相结合的以载波相位测量为依据的实时差分GPS测量技术,是GPS测量技术发展里程中的一个标志,由3部分组成：基准站接收机;数据链;流动站接收机。     

有界椭球不确定性平差算法在病态问题中的应用

利用椭球约束描述观测向量和参数的有界不确定先验信息,并将其融入到测量平差模型中,建立新的平差准则对不适定性进行抑制。通过模拟算例和测边网病态数据,比较本方法与其他多种方法的优劣,验证有界椭球不确定性平差方法处理病态问题的有效性。     

云模式及其在物联网中的应用

针对集群系统中分配节点的单节点失效问题,提出了一种基于云计算系统的集群服务方式,采用全新的自适应云调度策略,完成对最优服务器节点的动态选择。策略以心跳表为基础,通过＂星级服务＂生成不同数目的虚拟服务器组,按照先来先提供服务的竞争机制完成最优节点的选择,保证了当云计算系统的某些部分节点失效时,整个系统仍能继续正常运行,同时也具有自动调整系统负载的作用。最后结合物联网当前面临的难题,探讨了模式在物联网中的应用以及应关注的几个关键问题。     

贝叶斯算法在反垃圾邮件应用中的改进方案

在反垃圾邮件的过滤技术中,贝叶斯算法是使用最为广泛的方法之一.在充分分析贝叶斯算法在垃圾邮件过滤技术中原理及方法的基础上,指出了在过滤中文垃圾邮件应用中的不足之处,然后给出了一个可行的改进方案.改进方案将邮件视为句间有序,句子内部关键词无序但句间具有相关性,从而可以得到比传统方法较好的实验结果;而且由于减少了传统方法处理时信息的丢失,这样也可以达到改善实验结果的目的.     

叠前同步反演技术在渤海海域QHD29-2区块油气预测中的应用

针对渤海海域QHD29-2区块主要含油气层段埋深大、地震资料纵向分辨率低,采用叠前AVO同步反演技术对该区块进行储层预测.通过精细的岩石物理分析,选取反映目的层段岩性和流体敏感的弹性参数进行交会分析.结果表明:泊松阻抗(PI)属性为目标区岩性敏感弹性参数;拉梅常数为最敏感流体弹性参数,能够有效判别储层的流体性质.在此基础上进行叠前AVO同步反演,预测QHD29-2区块东营组三段流体的展布范围,预测结果与评价井D井实钻情况吻合,证实该反演方法具有实用性和有效性.     

基于改进Cao算法的奇异谱分析法及其在北斗多路径去噪中的应用

研究了基于奇异谱分析的北斗恒星日滤波算法,采用相空间重构Cao算法来确定奇异谱嵌入维度,并针对Cao算法的不足进行改进,提高奇异谱分析法的准确性和计算效率。分析北斗系统不同星座卫星的轨道重复周期特性,通过计算确定北斗系统多路径误差的周期约为86 160s。利用奇异谱分析法和传统小波分析法对北斗短基线解算结果进行恒星日滤波处理。结果表明,本文提出的奇异谱分析法多路径滤波效果优于小波滤波法,能较好地消除原始坐标序列中的多路径误差。     

一种改进的混合差分实时GPS卫星钟差估计算法及其实现

提出一种改进的混合差分算法,实现实时GPS卫星钟差估计。算法实现过程主要采用4个解算步骤,最终生成播发至用户的实时钟差产品。利用全球分布的68个测站实时数据流进行GPS卫星实时钟差解算,并对2018-01-14～01-19的实时GPS卫星钟差产品采用2种方法进行检核:1)与IGS快速钟差产品比较;2)运用实时动态PPP结果检核。结果显示,基于改进的混合差分算法,利用实时数据流实现的GPS实时卫星钟差产品具备STD为0.15 ns、RMS为0.63 ns的精度,可提供实时cm级定位服务。     

基于观测值域的多路径消除方法及其在GNSS实时变形监测中的应用

首先研究多类卫星的轨道回归周期特性并推导相应公式,然后讨论基于观测值域的多路径消除算法,最后利用实测数据验证该算法的可行性。结果表明,采用观测值域多路径误差修正的方法,使GPS、BDS和GPS+BDS平均定位精度在北、东和高程方向分别提高42%、38%和54%。
     

一种改进的平方根滤波在卫星钟差实时解算中的应用

目前普遍采用卡尔曼滤波方法来实现非差法卫星钟差的实时解算。平方根滤波可以增强数值计算的稳定性,避免滤波发散,但矩阵的求逆会耗费较长的计算时间;序贯算法可以避免对矩阵直接求逆,能提升计算效率。综合两种算法的优点,提出一种基于序贯算法的平方根滤波器,并应用于卫星钟差的实时解算,得到的卫星钟差精度优于0.2 ns,且计算时长缩短40%。     

SWAT模型在土地利用/覆被变化剧烈地区的改进与应用

人口增长、气候变化、制度变迁、城市化等均会导致土地利用/覆被的变化,进而引起流域水文过程（截留、入渗、蒸散发和地下水补给等）和水循环过程的改变。当前,由于逐年土地利用/覆被数据获取困难、水文模型本身计算缺陷等问题,所有在流域尺度上开展的借助水文模型进行的土地利用/覆被变化影响下的水文模拟研究都存在一个共同缺点,就是采用的水文模型并不能逐年调用土地利用/覆被数据,即水文模型无法真实体现或模拟土地利用/覆被的时空变化。SWAT作为一个广泛应用的分布式水文模型,在其模拟期内,不能逐年调用土地利用/覆被数据,即在进行水文模拟时忽略了土地利用/覆被时间上的变化,这可能会影响其在土地利用/覆被变化剧烈地区（如黑河中游）的应用。黑河流域是典型的内陆河流域,也是中国西北地区第二大内陆河流域。黑河中游是黑河流域的径流耗散区。本文针对SWAT模型在考虑土地利用/覆被变化时的缺点,对其进行了改进并开发出能够逐年调用土地利用/覆被数据的LU-SWAT模型。在土地利用/覆被变化剧烈的黑河中游对SWAT和LU-SWAT模型的径流模拟效果进行比较,发现LU-SWAT模型更适用于黑河中游水循环模拟。