BDS在电动船智能充电装置中的应用

海上电动船已被普遍应用于海洋科考活动,但其电能的补给多依赖于岸基充电设备和人工回收,补电效率低下. 文中设计了一种以海洋能为能源的电动船智能充电装置,可利用风能、潮流能多能互补模式为水面电动船提供便捷充电. 利用北斗卫星导航系统(BDS)的导航与通信功能实现充电装置的定位,并引导电动船到达充电装置所在海域. 此外,岸基终端通过BDS实现装置工作状态的信息反馈,以获得电动船实时充电状态. 该装置可提高海上电动船电能的补给效率且能量来源清洁.      

北斗卫星导航系统在波浪能自供电海洋浮标中的应用

北斗卫星导航系统具有精确定位、精密授时和短报文通信的功能,能够很好地切合目前海洋监测设备的所需。设计了一款波浪能自供电的海洋浮标,通过北斗卫星导航系统能够对其进行准确的定位和授时,同时对浮标的监测数据进行可靠的传输。文中简要介绍了波浪能自供电浮标结构及运行原理,重点分析了北斗卫星导航系统在本浮标定位、授时和监测数据传输中的应用,为我国海洋监测装备发展提供了新的思路。      

CNMC平滑算法在BDS长基线解算中的应用研究

为提升BDS长基线定位性能,以MGEX跟踪站组成的长基线实测数据,采用CNMC载波相位平滑伪距算法进行定位结果平滑,分析了平滑前后3条BDS长基线的定位性能。实验结果表明,CNMC载波相位平滑伪距算法能有效改善BDS卫星P₁和P₂伪距观测OMC情况,使OMC标准差有明显的降低,同时该算法能有效提升BDS长基线定位精度与模糊度固定率,且表现为对较长长基线的改善效果低于较短长基线。本文研究结果可为今后提升BDS长基线的定位性能提供一定参考。     

BDS/GPS动态RTK技术在超高层变形监测中的应用

随着我国北斗导航系统的发展,多系统组合在变形监测中的应用将是今后发展的趋势。为了监测超高层的变形趋势,本文利用BDS/GPS组合RTK技术对国内某超高层进行变形监测,经分析发现,BDS/GPS组合相比于单系统卫星可见数目增多,PDOP值减小,卫星空间分布得到改善,变形监测精度以及稳定性相比于单系统有了很大提高,能更精确的监测出超高层的变形趋势。     

BDS在陆地智能巡检无人车中的应用

当前智能化产品转型升级,无人车已广泛应用于生产生活实践中并发挥巨大作用.北斗卫星导航系统(BDS)作为国产化的先进定位导航系统,在国产化智能产品的转型升级过程中将发挥越来越重要的作用.智能化的巡检小车需具备自动导航定位和环境感知功能,而定位导航模块与通信模块扮演着重要角色.本文设计一种适用于陆地各地形场景的智能巡检无人车,采用BDS进行定位,基于多传感器信息融合感知外部环境,能够实现自动巡航和避障相关功能,应用了BDS模块独特的短报文系统构建上位机平台进行信息交互传输,达到了良好的人机交互效果.通过试验证明了系统的可靠性,能够进行无人车的自动巡航且巡检路径基本与预期路径保持一致.以BDS模块为核心的无人巡检小车搭载各种功能模块后,可打造出系列相关产品用于社会生产实践中,为后续的相关技术的拓展提供新思路.     

高精度BDS+GPS变形监测技术在特高压线路地质灾害监测中的应用

BDS+GPS变形监测技术对特高压线输电杆塔的高精度监测具有重要意义。本文在构建BDS+GPS高精度定位数学模型的基础上,依据前后历元的一致性,给出稳健的GNSS观测数据预处理策略;兼顾监测算法的高精度及快速响应,利用实时滑动窗口时段解的解算策略对高压线输电杆塔的位移变化进行实时监测;采用B/C架构研发BDS+GPS变形监测软件,具有数据采集、数据解析、数据解算和前端展示功能。精密导轨试验结果表明,该算法的水平RMS小于3 mm,高程RMS小于5 mm,满足厘米级、毫米级变形监测需求。     

基于BDS的主辅站技术在车载导航中的应用研究

为了克服传统车载导航定位技术的不足,提高定位精度,文中将基于北斗卫星导航系统的主辅站技术应用于车载导航中,主辅站技术有着可靠性高,无需双向数据传输和服务用户无数量限制等优点。理论研究和实践表明,基于主辅站技术的车载导航定位系统,其定位精度可以达到厘米级,实现车道级定位导航,并能在车辆即将越界时提供预警,防止车辆违章,具有一定的实用价值。     

基于高度角的多路径改正模型在BDS相对定位中的应用

伪距观测值的精度对相对定位解算的收敛速度有很大影响。相关研究发现BDS伪距观测值中存在与高度角相关的多路径偏差,严重降低了伪距观测值的精度。通过EMD滤波和多项式拟合建立基于高度角的多路径改正模型对这类误差进行消除。实验结果表明,基于高度角的多路径改正模型可以有效提高伪距观测值精度,加快相对定位结果收敛速度,改正后四个时段的2 h定位结果精度分别提高了64.1％、43.9％、35.3％、66.0％。      

GPS+BDS双差分RTK在遥控车载地理信息采集系统中的应用

GPS-RTK作为全球定位系统(GPS)测量技术提高定位精度的一种方法得到了大力推广和广泛应用。现今,北斗卫星导航系统(BDS)已建成区域导航星座,并具备了导航定位服务能力,且已正式提供连续无源定位、导航、授时等服务。但由于BDS单星座定位存在一些不足,导致了定位精度偏低,因此多频多系统融合定位导航研究成为了一个技术新热点。文中通过介绍RTK技术,引入了GPS+BDS双系统下RTK的应用思路,并指出RTK技术在地理信息采集系统中的优势以及实际应用中应注意的问题,为类似工程应用提供一定的参考价值。      

BDS/GPS组合定位在高层建筑施工基准传递复核中的应用

施工基准传递是超高层建筑施工中尤为关键的测量工作,垂直度监测是对施工基准传递精度的一个重要检核。目前常用的基准传递方法如激光准直内控法、全站仪观测外控法以及GPS测量外控法等,不同程度地存在着不足。文中结合某高层建筑施工,采用BDS/GPS组合定位测量外控法进行垂直度复测的实践,结果表明该方法可克服施工干扰严重的不利条件,有效传递施工基准,进行垂直度复测,相对于其他方法有明显优势。     

Bernese ECOM光压模型在BDS卫星精密定轨中的应用

Bernese ECOM光压模型是目前GNSS导航卫星精密定轨中应用最多的经验型光压模型[1],但是其应用到北斗导航卫星（BeiDou Navigation Satellite System,BDS）精密定轨中,不一定9个参数全部解算定轨效果最佳。收集了MGEX一年的BDS精密星历,采用几何轨道平滑的方式反演出ECOM模型的9个光压参数,研究参数周年变化规律发现Bc、Bs参数与Yc、Ys相关性较强,Bc、Bs存在明显的周年特性而且量级较Yc、Ys大。通过ECOM回归模型整体显著性检验,确定出Bc、Bs的显著性水平明显高于Yc、Ys。最后通过MGEX监测站的实测数据定轨,轨道和钟差精度评估结果表明,只解算D0、Y0、B0、Bc、Bs 5个参数BDS定轨精度最高,建议BDS定轨中使用5参数ECOM光压模型。     

小波分析在GPS消噪中的应用探讨

采用VB语言与MATLAB语言编程,提取南宁实验GPS控制网观测数据中的原始载波信号,利用小波分析理论在多尺度、多分辨率、可伸缩、可平移等分析方面的优势,分别对提取的原始载波信号、单差观测值、双差观测值采用bd3小波函数进行3层小波分解,研究高频信号特点以及不同差分方法消除噪声的效果。将小波分析理论作为数学工具,实施GPS观测数据小波分解和重组,对于发现并削弱GPS误差具有一定的参考价值。     

自回归模型在变形监测中的应用

为了准确地对变形监测进行预报,得到科学的监测结果,本文利用自回归模型和最小二乘估计以及矩阵实验室(MATLAB)对变形监测数据进行处理。通过实际工程分析得到如下结论：(1)自回归模型用于变形监测可得到比较科学的结论;(2)对于不同的变形监测数据,如何选择自回归模型p是一个亟须解决的问题。本研究的结论可为变形监测数据处理提供一定的参考。     

幂函数变换的GM(1,1)模型在BDS卫星钟差预报中的应用研究

由于卫星钟存在频率高、敏感性强、极易受到外界影响从而导致观测数据波动大,预测结果精度低的问题,利用幂函数变换法对初始观测数据进行变换预处理,从而提高观测数据的平顺度.由此提出一种基于幂函数变换的GM(1,1)模型,选用北斗卫星导航系统(BDS)卫星钟差进行插值和预报,并且进行了精度验证.实验结果表明:Lagrange插值方法可以满足高精度BDS的钟差的插值需要;利用幂函数变换的GM(1,1)模型相比传统模型精度有效提高了,而且当改进模型和传统模型预报值越接近实际值,则幂函数改进的GM(1,1)模型精度更高,适用性更强,对BDS卫星钟差预报具有实际参考价值.     

自适应渐消卡尔曼滤波及其在SINS初始对准中的应用

卡尔曼滤波常常被用于惯性导航系统初始对准算法,其使用前提是对系统状态进行建模,从而得到比较准确的系统噪声和观测噪声统计特性。在模型失配和观测噪声干扰的情况下,常规卡尔曼滤波会出现精度下降甚至发散,从而影响初始对准精度。针对这一问题,提出了一种新型渐消卡尔曼滤波算法,引入了多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,设计了基于新息向量统计特性的滤波状态χ2检验条件,使渐消因子的引入时机更加合理,算法的自适应性得到增强。将改进的卡尔曼滤波算法应用到惯性导航系统的初始对准问题中,仿真试验和实测数据试验结果表明,与常规渐消因子滤波算法相比,新算法可以有效提高滤波精度及鲁棒性。     

自回归模型在矿山变形监测中的应用

变形监测的目的是针对不同的监测数据采用合适的数据处理方式,建立适当的模型,做出正确的预报,以减小事故的发生。回归模型是研究一个随机变量(因变量)和另一个或一些变量(自变量)关系的统计方法,它通常设置一些可以测量的变量为自变量建立回归方程来预测另外一些变量的变化趋势,是一种静态数据处理方式,但是在时间序列情况下,回归应该根据该变量自身以前的规律创建预测模型,这就是自回归模型,是一种动态数据处理方法,它特别适合于短期监测预报。     

轮廓波变换在遥感目标图像检索中的应用

除具有纹理属性外,遥感图像中还包含大量的结构性边缘特征.如何有效捕捉这些特征中的信息进行检索,成为提高遥感图像检索效率的关键.依据Contourlet在离散域的多尺度几何分析的功能,提出一种利用Contourlet子带能量分布特性提取原始图像在多个尺度下的边缘方向信息进行检索的方法.针对Contourlet变换响应不同特征方向能力的差别,采用正交补偿法加以改正,经过傅里叶算子的处理,从而实现旋转不变结构性边缘特征的检索.最后,在遥感目标图像上所作的实验证实了该算法的有效性.     

轮廓波变换在遥感目标图像检索中的应用

除具有纹理属性外,遥感图像中还包含大量的结构性边缘特征。如何有效捕捉这些特征中的信息进行检索,成为提高遥感图像检索效率的关键。依据Contourlet在离散域的多尺度几何分析的功能,提出一种利用Contourlet子带能量分布特性提取原始图像在多个尺度下的边缘方向信息进行检索的方法。针对Cont-ourlet变换响应不同特征方向能力的差别,采用正交补偿法加以改正,经过傅里叶算子的处理,从而实现旋转不变结构性边缘特征的检索。最后,在遥感目标图像上所作的实验证实了该算法的有效性。     

空间自相关在区域经济统计分析中的应用

利用了空间自相关分析方法,分析了海南省区域经济的空间分布模式研究,结果表明其能很好地检测区域经济之间的空间关联模式。     

自组织地图在复杂空间数据集信息可视化与知识发现中的应用

新的数据获取技术使得我们可以处理越来越多的空间数据。但是由于空间数据集的大小、复杂性、尺度问题和模式隐蔽等原因,使得分析这些数据十分困难。人工神经网络是一种正为