浙江省连续运行卫星定位服务系统技术设计与试验

区域连续运行卫星定位服务系统可为用户提供包括实时高精度位置信息在内的多功能服务系统,近几年,在国内外得到迅速地发展。浙江省有十万多平方公里的陆地面积,如何在如此大的范围内建设连续运行卫星定位服务系统是本文的主要研究内容。本文在充分分析目前相关技术和设备的基础上,从浙江省的实际情况出发,制定科学合理的系统指标以及建设方案,满足系统的科学建设和正常运行的指导要求,并通过试验进行了验证。     

利用双向缓冲区算法综合海图岛屿

阐述了岛屿综合的内容和原则。介绍了双向缓冲区算法的概念并给出了双向缓冲区算法的定义,研究并证明了双向缓冲区算法的特性。分析了利用双向缓冲区算法综合海图岛屿的原理,并通过实验验证利用双向缓冲区算法综合海图岛屿具有较好的效果。     

Galileo开放服务导航电文特点分析

介绍了Galileo系统开放服务接口控制文件中导航信号及电文的概况,并在如何满足导航电文中各种不同参数数据的时效性、如何缩短用户接收机导航数据接收时间、如何支持多系统互操作等方面对其特点进行了分析介绍。     

地图误差对地图匹配质量的影响

高精度的数字地图是正确匹配车辆位置的基础。详细分析了地图数据的地理误差和拓扑误差的误差形式,路网数据模型的常见误差因素和改进策略,最后介绍了不同地图匹配算法对地图质量的敏感性和可行性。根据可能出现的误差对现有数字地图和匹配算法加以改进,弥补了原有数字地图带来的不精确缺陷。跑车实验证明,考虑了数字地图误差影响的匹配算法可以明显提高定位精度,减小车辆定位误差。     

利用GPS组合观测值探测与修复周跳算法实现

本文在目前常用的周跳探测和修复方法的基础上,根据相位减伪距组合,Melbourne-Wübbena组合,电离层残差组合三种GPS组合观测值优缺点互补,将这三种组合观测值有机结合产生可靠的探测与修复周跳算法并用程序实现,通过实例分析证明此算法能够探测和修复任意大小的周跳。     

元胞自动机城市增长模型的空间尺度特征分析

基于元胞自动机模拟城市系统的复杂行为时,空间尺度是一个非常重要的概念,模型的模拟结果往往会随着输入数据的空间尺度变化而发生变化。然而,目前的元胞自动机城市增长模型大多没考虑数据的空间尺度特征,本文拟通过改变模型中输入数据的空间尺度来验证元胞自动机城市增长模型对尺度的敏感性及其空间尺度特征,并以长沙市为例进行实证研究。研究结果表明:元胞自动机城市增长模型只有在一定的尺度范围内才具有较高的模拟精度,并且模型对尺度具有一定的敏感性,因此为了使模型能够具有较高的模拟精度,并较好地反映城市形态特征,应认真选择模型中输入数据的空间尺度。     

GPS技术遥感南极大气水汽含量的研究

随着各地GPS基准站网的逐步建立与完善,地基GPS气象学的应用在各地已逐渐普及,但在南极还很少涉及。南极的天气变化直接影响着全球的气候变化,对南极大气水汽含量的研究,可为全球气候研究提供参考。文中根据最佳组网方案解算出南极长城站的对流层天顶总延迟,利用改进的Hopfield模型及局部加权平均温度模型计算的转换系数计算了该站上空绝对可降水分,并与南极实际可降水分进行了对比分析,二者差异很小,说明了利用GPS数据解算南极高精度可降水分的方法是正确的。     

多视处理对SAR船只探测的影响

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像过程中会出现斑点噪声,一般用多视处理减少图像的斑点噪声,这对合成孔径雷达船只探测造成了一定的影响.本文对不同视数SAR图像的等效视数、空间分辨率和船只海面对比度进行了分析,结果表明:一方面,多视处理增加了等效视数,改善了图像质量,更有利于船只探测;但另一方面,多视处理又降低了图像空间分辨率和船只海面对比度,对船只探测产生不利影响.最后本文选取了窗口滤波法和K分布法两种典型的SAR船只探测方法对多视处理的SIR-C SAR图像进行了船只探测试验,得到了最适合船只探测的多视处理的视数.     

植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究

基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异.     

基于MSA特征的遥感图像多目标关联算法

遥感图像中多目标关联存在以下两个问题:一是低时间分辨率观测使得目标状态信息无法准确估计,基于Kalman滤波的多目标关联算法不再适用;二是基于图像特征的目标关联算法又无法处理大场景观测中多个目标关联引起的模糊性.针对上述问题,提出一种基于多尺度自卷积特征匹配和关联代价矩阵最优化的多目标关联算法.实验表明该算法对遥感图像中多目标关联问题具有一定的适用性.