大型建筑设施物联网应用的探索

经过近30年的发展,我国桥梁健康监测系统研究与应用取得了可喜的进步,越来越多的大型桥梁开展自动化监测系统建设工作.然而目前部分监测系统均存在着重硬件、重单体、监测精度低等问题.本文结合国内外研究现状,在现有监测体系的基础上,构建了多因子、多维度桥梁健康监测体系,并提出了一种结合5G网络技术的集自动监测、巡检、养护、管理、预警和决策指挥于一体的桥梁健康系统,实现桥梁振动、位移、山体滑坡和地震等突发事件的实时报警,提供专家库一键式解决方案.     

基于小基线DInSAR技术监测太原市2003～2009年地表形变场

基于高相干点目标反演缓慢地表形变已成为当前DInSAR技术的研究热点.本文通过融合PS方法和相干目标法优点,采用小基线DInSAR技术提取城市地表形变场,并重点分析了地表线性形变的反演.在此基础上,以太原市为研究区,利用23景ENVISAT ASAR影像,提取了该市2003～2009年的地表形变场.研究结果表明:(1)...     

基于地磁匹配的水下定位和定向方法研究

借助地磁背景场及地磁测量,通过对相关分析中各指标的研究,给出了用于水下地磁匹配定位的最优指标。分析了现有TERCOM算法的缺陷并对其进行了改进,提高了水下地磁匹配定位的精度;提出了基于两段序列匹配后的重心位置计算INS前期积累误差的算法,实现了对INS的准确修正,确保了载体的定向精度。试验验证了这些方法的正确性。     

GIS在移动蜂窝网络中的应用研究

GIS在移动蜂窝网络规划中有重要应用,本文旨在研究以最低的投资和维护费用,确定GIS最佳解决方案用以改善蜂窝网络的传播质量。本文利用GIS能将蜂窝网络数据库中空间与非空间数据相结合的优势,提供必要的参数,更准确地预测蜂窝网络的覆盖范围。本文研究对象为越南胡志明市的部分区域,实验成功开发出预测移动蜂窝网络覆盖范围的基础地理信息系统模型,实现了预测信号强度的可视化,分析了场强覆盖范围,并显示了研究区域中每个小区站的可能切换区域。实验结果表明,GIS模型在移动通信尤其对小区站覆盖范围预测是非常有用的。     

空间目标方向关系的图谱分析方法

在地学信息图谱理论的基础上,应用数学形态学原理和方法建立了能够兼顾目标形状、尺寸和距离的方向关系模型,生成方向关系图谱并进行图谱分析。首先将源目标进行形态变换;然后选择方向关系的粒度,用变换后的源目标和参考目标相交区域面积的比值生成图谱,再根据设定的特征值(如均值、方差、熵等)进行方向关系图谱的分析;最后通过实例验证了该方法的正确性和可行性。     

多元总体最小二乘问题的牛顿解法

为提高多元总体最小二乘问题参数估值的解算效率,推导了基于牛顿法的多元加权总体最小二乘算法;分析比较了基于牛顿法的多元加权总体最小二乘解和基于拉格朗日乘数法多元加权总体最小二乘解之间的关系,根据协因数传播律给出了多元总体最小二乘平差的16种协因数阵的近似计算公式。新算法能够解决观测矩阵和系数矩阵元素具有相关性的问题,并且可以把观测矩阵和系数矩阵的随机元素和常数元素纳入到一个协因数阵中进行处理。算例结果表明,本文提出的多元总体最小二乘问题的牛顿解法可行且收敛速度更快。     

矢量地图空间信息度量及其变化分析方法

如何计算地图的空间信息含量是评价制图质量、地图综合算法以及实现空间信息有效传输的重要基础。论文在详细分析现有的空间信息度量方法的基础上,提出了一种空间信息度量的新方法。该方法分别从几何、专题、拓扑以及专题拓扑4个方面来度量地图空间信息。然后,提出利用膨胀和序贯膨胀形态学算子分析几何信息熵、专题信息熵、拓扑信息熵以及专题拓扑信息熵随地图符号影响范嗣不同而引起的变化。通过算例分析发现,利用Voronoi图计算得到的结果是论文方法的一个极值结果（即特例）,并且该方法便于定量分析地图空间信息熵度量随符号影响范围（或大小）的变化情况。     

基于相关系数迭代法的水下地形测量时间延迟探测方法研究

基于GNSS的水下地形测量系统中信号在传输过程中存在时间延迟, 导致时间不同步。时间延迟会影响水下地形精度, 因此在数据后处理时, 需要探测时间延迟量, 并加以改正。本文基于GPS RTK高程信号和姿态传感器(IMU)涌浪信号反映船体垂直方向运动的波形具有相关性的特点, 利用相关系数法, 对时间延迟进行了迭代求解, 以计算最佳时延量, 并加以改正, 最终获得了较为理想的效果。     

附有相对权比的PEIV模型总体最小二乘平差

针对观测向量和系数矩阵权分配不合理、验前随机模型不准确的情况,以部分误差变量（partial errors-in-variables,PEIV）模型为基础,推导了附有相对权比的总体最小二乘平差算法;通过在平差准则中加入相对权比,自适应调整观测向量和系数矩阵随机元素对模型参数估计的贡献,给出了确定相对权比的验前单位权方差法和判别函数最小化迭代算法,该算法普遍适用于一般性的系数矩阵和权矩阵。通过直线拟合和坐标转换模拟算例的比较分析,发现当观测值和系数矩阵的验前单位权方差已知,且较准确时,验前单位权方差法确定相对权比和参数估计的效果较好;而以${{\overline{\mathit{{\mathit{\Phi}}}}}_{1}}\left( \hat{\varepsilon },{{{\hat{\varepsilon }}}_{a}} \right)={{\hat{\varepsilon }}^{\text{T}}}\hat{\varepsilon }+\hat{\varepsilon }_{a}^{\text{T}}{{\hat{\varepsilon }}_{a}} $作为判别函数是判别函数最小化迭代算法中效果最好的。