六、P24 测量仪器

正CH20121002基于经验模分解的陀螺信号消噪=De-noising Method for Gyro Signal Based on EMD/甘雨,隋立芬(信息工程大学测绘学院)//测绘学报.-2011,40(6).-745～750     

基于改进的Kriging法区域似大地水准面精化分析

区域似大地水准面精化研究主要是用于测绘学科,将精化结果应用到绘制地形图中,减少户外工作量,降低人力成本。传统采用的Kriging法在精化时会出现误差,精度值不达标。所以,改用了一种基于已知的拟合残差进行计算的改进方法重新精化研究。将改进的Kriging法与传统的Kriging法对比后,改进后的方法精化结果的拟合精度明显要高于传统方法。     

城市地铁变形监测数据处理

为确保地铁施工安全进行变形监测是非常重要的手段,而变形监测的最终目的是预测,即对观测物的未来形态进行预报和分析。时间序列的原理是找出事物随时间变化的规律,从而对数据变化趋势做出正确的分析和预报。本文通过对时间序列的研究对长春地铁繁荣路站的变形监测数据进行了分析和预报。     

EGM2008的高程拟合模型在广西区域的应用研究

利用广西2013年测量的部分二等水准测量成果,对EGM2008地球重力场模型1′×1′的模型进行检核,得到其在广西境内的高程异常差值为36.8cm。并选取了广西两个较有代表性区域的数据,使用多种G P S高程多项式拟合的方法以及基于EGM2008地球重力场模型的移去-恢复法进行实验研究,通过数据统计分析,最优拟合模型精度可达到5cm以内,对EGM2008地球重力场模型在广西的实际应用得到了一些非常有意义的结论。     

城市公交可达性与网络空间结构关系分析——以焦作市为例

针对城市公交系统的可达性及其网络空间结构的耦合关系,构建基于公交站点效率且融合Huff模型的3步移动搜索法,对焦作市居民的公交站点可达性进行研究,依据P-空间模型构建城市公交网络结构,利用耦合协调度模型分析居民的公交站点可达性与公交网络的协调状况。研究表明,焦作现有公交系统对不同区域居民提供的服务不均衡,对主城区投入的交通资源不充足,且忽略了偏远地区居民出行需求,研究结果可为焦作公交网络优化提供参考和建议。     

基于深度学习与随机森林的PM2.5浓度预测模型

针对PM_2.5浓度预测中传统机器学习算法无法对数据内部隐藏特征进行深层次挖掘,而深度学习算法在数据较少情况下效果不佳的问题,综合考虑深度学习与随机森林的特点,提出一种基于深度学习与随机森林的PM_2.5浓度预测组合模型。模型以气溶胶光学厚度(AOD)遥感数据、气象再分析数据和PM_2.5地面观测数据构建训练数据集,通过深度学习方法对训练数据内部深层次隐含特征进行提取,将提取得到的隐含特征用于随机森林模型训练,并使用随机森林回归算法得到PM_2.5浓度的预测值。为验证方法的有效性,以河南省区域2018年—2019年的PM_2.5浓度估算为例,将原始特征与利用CNN、LSTM和CNN＿LSTM所提取特征共同构建的新特征分别通过随机森林回归、支持向量回归以及K近邻回归等3种传统机器学习方法进行训练和预测。实验结果表明,在较少数据情况下PMCOM模型无论是在整体预测还是在分季节预测场景下均具有较好的预测精度,其中以LSTM为特征选择器,RF为回归器的组合模型是本实验的最优模型,在即使只有35%...     

顾及姿态偏移的重力梯度卫星姿态确定方法

针对卫星在轨温度变化导致GOCE卫星星敏感器视轴夹角相对于地面安装矩阵计算结果存在5″～9″的系统偏移,并且单星敏感器低精度分量会因坐标系变换存在精度混叠现象的问题,该文设计了一种构建温度响应函数模型校正星敏感器间相对姿态偏移的多星敏感器组合方法,有效削弱了在轨温度变化对星敏感器的观测影响,以及单星敏感器低精度分量对高精度分量的混叠效应。结果表明,多星敏感器组合有效克服了单星敏感器低精度分量的影响,提高了重力梯度张量的分离精度,顾及姿态偏移校正进行多星敏感器组合后,减小了姿态误差影响,重力梯度观测张量的迹精度提高了14 mE,与欧洲空间局发布的数据5 947.811 mE精度相近。     

一种基于位置域的北斗快速整周模糊度确定方法

整周模糊度搜索方法是卫星导航高精度应用技术研究的关键,通常可分为测量域、位置域和模糊度域。其中位置域整周模糊度求解方法因为其计算量大而很少应用于实际,也成为该方向难以突破的瓶颈。首先针对北斗系统特殊星座构型进行了深入研究;然后利用GEO卫星东西向几何构型好的特点,提出一种三维转换为二维位置域模糊度搜索算法。该方法在保证定位精度的同时,能够极大地减少计算量。最后,利用短基线的北斗实际数据进行验证,仿真结果表明了该方法的高效性。     

伽利略系统芯片进行eCall测试

著名半导体供应商意法半导体宣布,公司已将TeseoII单片卫星导航芯片送交欧洲航天局和欧盟委员会联合研究中心（JRC）进行eCall测试。欧洲伽利略监管机构（GSA）将主持此次测试,并将其作为加速伽利略计划推进的活动之一。     

基于EMD的改进型3δ粗差探测方法

针对全球卫星导航系统（GNSS）时间序列粗差多、分布随机的问题,提出一种基于经验模态分解（EMD）的改进型3δ粗差探测方法。新方法基本思想是：先利用3δ准则初步探测全球导航卫星系统（GNSS）时间序列粗差并插补,再将GNSS时间序列分解为若干时间尺度的固有模态函数（IMF）分量,再利用相关系数法信噪分离,最后利用3δ准则对残差序列进行粗差探测。利用模拟数据和实际工程数据对比EMD-3δ方法相对于常规LS(Least Squares)-3δ法的粗差探测效果。模拟实验数据表明,EMD-3δ法能够探测92.7%的粗差,LS-3δ方法仅能探测48.3%的粗差。来自斯克里普斯轨道和永久阵列中心（SOPAC）的GNSS时间序列数据进一步表明EMD-3δ能较传统方法更有效地探测粗差。