GPS动态定位中机动随机模型分析

给出了载体状态方程的严密公式和常用近似公式,详细讨论了两者之间的区别。在高精度GPS动态定位中的应用证明,常用近似公式对载体速度和加速度有显著的影响。     

BS-ACEBOC: a generalized low-complexity dual-frequency constant-envelope multiplexing modulation for GNSS

GPS Solutions - In order to satisfy the need for combining signals in a constant-envelope modulation, we propose a new dual-frequency constant-envelope modulation (DCEM), called asymmetric...     

Enhanced orbit determination for BeiDou satellites with FengYun-3C onboard GNSS data

GPS Solutions - A key limitation for precise orbit determination of BeiDou satellites, particularly for satellites in geostationary orbit (GEO), is the relative weak geometry of ground stations....     

融合BP神经网络的组合模型地铁结构变形预测

基于误差平方和最小准则构建回归分析模型和时间序列模型的组合模型,采用BP(black propagation)神经网络优化其组合模型的预测结果,最终获得信息最大化的预测结果.将此方法应用于南京地铁某号线自动化监测,结果显示其预测精度高于任何单一模型,预测精度得到有效提升.     

Stroke构造、移位一体化的道路网示意化方法

针对当前常用示意性地图生成方法中往往存在简化程度不够、未考虑长度信息以及时间效率低等问题,提出了stroke构造、移位一体化的道路网示意化方法。该方法在对道路网进行stroke划分构造的同时,直接对其进行渐进式的移位示意化及拓扑检查。同时本文还提出利用相似分形维数来定量比较并验证不同示意化方法的有效性。试验表明,本算法在考虑原始线形的基础上,示意化过程简单,时间效率较高,减少了拓扑冲突问题,保证了拓扑一致性及路网的均衡分布,具有较好的清晰度和认知度。     

面向蓝藻的洱海气象监测站布局方法

针对洱海流域蓝藻预警研究所需的气象数据不足的问题,提出洱海气象监测站优化布局方法,采用环境影响统计概念模型分析了对环境产生影响的主要经济因素,根据水体污染指标将洱海各个行政区分为高污染区和低污染区,再考虑汇入洱海支流是否流经高污染区,认为在高污染区支流汇入口是蓝藻发生概率较高的区域。依据2个主要参数:区域污染程度和支流入口,部署气象监测站,该监测站能为洱海蓝藻预警研究提供必要、准确和可靠的水面气温、降雨量以及日照长度等气象参数,将对水环境的监测和研究具有重大意义和广泛应用前景。     

不动产统一登记信息平台建设探讨

不动产统一登记信息平台的建立是不动产统一登记工作实现信息实时更新和共享的基础。以构建不动产统一登记信息平台为主线,提出了以土地为核心的不动产单元构建方法,构建了以不动产单元为基础的不动产权利登记体系,分析了不动产登记业务与不动产管理其他相关业务的关联。在此基础上,明晰了不动产统一登记信息平台在国土资源信息化总体框架中的定位,以徐州市为例,给出了市(县)级不动产统一登记信息平台建设的主要内容,对当前不动产统一登记信息平台的建设进行了有益的探索。     

顾及像面畸变的卫星视频稳像

卫星视频每帧影像外方位元素数值存在差别,相邻帧影像间的同名点在像面位置不同,且由于每帧影像均存在几何畸变,经典的帧间的投影变换模型、仿射变换模型等视频稳像的配准模型不能精确描述帧间的同名点关系。针对该问题,本文提出顾及像面畸变的卫星视频稳像算法,基于仿真的卫星视频,验证了该算法的可行性和精度。     

一种改进扩展卡尔曼滤波算法的GPS多径抑制应用

在用EKF算法消除微弱GPS卫星信号中的噪声,并估计出多径幅度与码相位时延的码跟踪环中,由于各种误差的存在,从而降低了环路的跟踪性能。针对这一问题,该文在EKF算法的基础上提出了一种LSEKF算法,该LSEKF算法用最小二乘估计的原理对EKF算法所用的采样观测点进行修正,构造出一组无偏、均方误差和最小与空间分布确定的新型采样观测点,用来进行后续的滤波估计。仿真结果表明,相比EKF算法,LSEKF算法拥有更高的伪码跟踪精度,而且收敛速度更快,跟踪门限也更低。     

参数优化DBSCAN算法的城管案件聚类分析

针对DBSCAN算法参数对聚类结果具有较大的不确定性问题,该文提出了基于空间分析的参数优化思想:首先,基于Ripley’s K函数分析,实现自适应确定数据聚类范围EPS值;基于K-D树分析,实现自适应确定在Eps阈值内的点数量MinPts值;然后,基于以上参数的自适应确定思想,利用R语言编写了DBSCAN算法,进一步实现了数据的精确聚类。基于典型城市管理案件的实验结果表明:该方法充分考虑了空间数据统计特性,具有较好的适用性,聚类簇特征明显,聚类质量较高。