基于时空分配组合的消防设施服务范围计算方法探讨

基于时空分配组合方法,综合考虑服务时间在主干道路和街区内分配的各种情形,探讨了符合实际需求的消防站点服务范围计算方法.提出了基于多个独立指标的评价消防设施布局方案的方法,对消防规划方案进行评价.最后以武汉市武昌区为例对所提出方法进行了实验,实验结果也验证了该方法的可行性和合理性.     

GPS伪卫星的组合定位技术及其误差分析

介绍了GPS伪卫星组合定位的观测模型,详细论述了GPS伪卫星组合定位中存在的误差源,并对各误差源的消除方法进行了分析。     

GPS／DR组合导航自适应Kalman滤波算法

针对GPS/DR组合导航Kalman滤波的异常扰动影响问题,引入了自适应滤波算法.给出了由预测残差确定自适应因子的过程.利用实测数据进行验证,结果表明无论是单因子自适应滤波还是多因子自适应滤波都能够很好地控制状态异常对滤波估值的影响,滤波精度均优于标准Kalman滤波导航解;而且因为多因子自适应滤波避免损失可靠的状态参数信息,较单因子自适应滤波,精度又有明显提高.     

PS伪卫星的组合定位技术及其误差分析

介绍了GPS伪卫星组合定位的观测模型,详细论述了GPS伪卫星组合定位中存在的误差源,并对各误差源的消除方法进行了分析.     

基于多时相多极化差值图的稻田识别研究

提出了一种基于多时相多极化差值图的稻田识别方法,该方法在简化稻田识别算法的同时,仍具有较好的稻田识别精度.以江西省高安地区的早稻识别为例,利用两景ENVISA ASAR交叉极化模式数据(VV/HH)计算了同时相多极化差值图和同极化多时相差值图.由于稻田含有水层和水稻的垂直株型等属性特征,稻田在两时相上VV极化和HH极化后向散射差异都很大,且与其他地物具有明显差别,因此利用同时相多极化差值图可以很好地分辨出稻田来;从时间变化看,HH极化雷达波对水稻生长和稻田的变化比对其他地物的变化更敏感,使稻田分布信息在HH极化多时相差值图中反应突出.而VV极化对地物的时相变化不够敏感.因此,建立最优差值图组合,分别采用阈值分类方法和监督分类方法对差值图组合进行分类提取稻田.通过比较分类结果,认为基于统计分析的监督分类方法更好,其稻田识别的精度达到84.92%.文章最后对提出的稻田识别方法及分类结果进行了分析.     

一种迭代的GPS/INS组合导航滤波算法

简要介绍了GPS/INS松组合导航系统状态方程和观测方程.针对标准Kalman滤波算法存在的状态方程截断误差、噪声统计特性的不确定性以及状态扰动异常的影响,给出了一种应用于GPS/INS组合导航系统的迭代滤波算法.该算法采用迭代策略,不断利用观测信息实时修正状态预报值.实测数据计算结果表明,通过对状态预报值的实时修正,该算法能够很好地抑制状态预报信息的不确定性和扰动异常等对导航解的影响.其滤波解精度明显优于标准Kalman滤波.     

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。     

本期导读

利用掩星和地基GPS研究日食电离层效应(王泽民,等)一文利用COSMIC掩星GPS数据和地基CORS网GPS数据来共同分析2009-07-22发生在亚洲东部和太平洋西部的日全食,进而分析了日食期间电离层效应的物理过程。基于多尺度预处理的GPS/SINS组合导航系统(李廷军,等)一文基于多尺度分析的思想,以离散小波变换为工具,利用小波对惯性元件输出的信息进行并行阈值消噪以削弱惯性元件误差对SINS及组合系统性能的影响;对GPS输出的信息进行并行多尺度预处理,并结合传统的Kal man滤波方法,对系统进行综合滤波;将上述方法引入到GPS/SINS组合导航系统中,利用实测数据进行验证,并给出了基于不     

基于方差分量估计的GPS/GLONASS组合点定位

介绍GPS/GLONASS组合定位模型,采用Helmert方差分量估计确定GPS与GLONASS两类观测值的精度,合理确定两类观测值的权。通过GPS/GLONASS的方差分量估计实测,GPS与GLONASS伪距观测值的精度分别为±4.560 7 m与±9.928 9 m,相应的权比约为5∶1,采用此权比进行定权,能够提高定位精度。     

一种北斗卫星钟差短期预报组合方法

针对北斗卫星钟差预报研究较少的情况,基于灰色模型与BP神经网络模型,构建一种全新的组合预测模型. 该组合钟差预测模型通过最优权方法有效结合两种单一模型的优点,实现北斗钟差的短期预报. 最后,以北斗三种型号卫星所携带的原子钟数据为例,计算出每种单一模型的权重,通过构建最优权预报模型实现了钟差的短期预报,预报结果优于两种单一模型,证明了该组合预报模型在钟差短期预测方面有效性与适用性.