估计接收机差分码偏差的GPS/BDS非组合精密单点定位模型

在传统多系统非差非组合精密单点定位（precise point positioning,PPP）模型中,电离层延迟会吸收部分接收机码硬件延迟,其估计值可能为负数。提出了一种估计接收机差分码偏差（differential code bias,DCB）参数的GPS（Global Positioning System）/BDS（BeiDou Navigation Satellite System）非组合PPP模型,将每个系统第1个频率上的接收机码硬件延迟约束为零,对接收机DCB进行参数估计,达到了分离电离层延迟和接收机码硬件延迟的目的,降低了接收机钟差和电离层延迟的相关程度。利用4个多星座实验（multi-GNSS experiment,MGEX）跟踪站的GPS/BDS数据进行了静态和动态PPP试验,结果表明,与不估计DCB参数的PPP模型相比,采用估计DCB参数PPP模型后,静态模式下定位精度和收敛速度平均提高了29.3%和29.8%,动态模式下定位精度和收敛速度平均提高了15.7%和21.6%。     

一种改进的GPS区域叠加滤波算法

GPS时间序列的空间滤波可以提高观测数据的信噪比,有利于获取更高精度的地壳形变信息。区域叠加滤波算法的空间滤波结果随着测站数和空间尺度不同而不同,不利于研究GPS时间序列中的形变信息。为了削弱区域叠加滤波受空间尺度的影响,提出一种不以空间尺度作为约束条件,同时引入相关系数和距离因子的区域叠加滤波算法。采用2010—2017年中国区域260个GPS连续观测站的时间序列展开空间滤波方法的研究,计算结果表明,对比相关性区域叠加滤波算法,考虑GPS时间序列之间的相关系数和距离因子更有利于提取GPS时间序列中的共模误差,且受空间尺度的影响较小。对比3种不同距离因子的区域叠加滤波算法,可知引入距离反比的空间滤波算法可实现更优的空间滤波。采用该方法空间滤波后可使GPS时间序列残差降低30%~40%,GPS速度场精度提高30%~40%。此算法实现了更优的GPS形变场估计,为研究中国区域的地壳运动和其动力学机制提供了可靠的数据基础。     

顾及道路通达性和时间成本的多用户位置推荐

位置推荐是地理社交网络的重要应用,针对城市范围内多用户集体社交活动的规划需求,在顾及道路通达性和时间成本的情况下进行位置推荐算法的研究。针对城市路网结构特征和导航路线规划特点,在地图应用程序接口的支持下,利用各用户间导航路线上的特定点自动识别、构建区域实现位置推荐,平衡多个用户到推荐地点的可到达性和时间成本。实验结果验证了所提方法的有效性,在地理社交网络上可以为城市多用户的集体活动提供有效的位置推荐方案。     

行程时间不确定环境下地点可达性研究

在传统可达性度量方法的基础上进行改进,提出了一种行程时间不确定环境下地点时空效用可达性度量方法,考虑了行程时间不确定性以及需求端竞争的时变效应。利用深圳市真实的浮动车数据和在线用户原创内容（user-generated content,UGC）数据对深圳市餐饮可达性分布水平进行了分析,结果表明,所提的可达性度量模型比传统可达性度量模型能更准确地表达城市可达性分布。     

基于时间序列Sentinel-1A数据的水稻识别

基于时间序列的Sentinel-1A数据,利用光谱相似性方法(SSM)对广东省台山县汶村镇和海宴镇进行了水稻识别。首先将SSM应用于时间序列SAR图像中,计算光谱相似度;再通过设置阈值获得初始水稻种植面积图;最后消除斑点噪声,获得水稻种植面积图。结果表明,基于VH极化图像,利用SSM和阈值法获得的水稻种植面积图的总体精度最高为97.34%,Kappa系数为0.94。因此,时间序列Sentinel-1A数据对于识别水稻或其他作物具有很大的潜力。     

2019年2月重要天象预告

我国北方的2月还是萧瑟的严冬,而此时南方有些地区已经是春暖花开了。本月星空的主角依然是几颗肉眼可见的行星。水星会在月底时出现在日落后的西南方低空,火星依然是前半夜可见,金星、木星、土星的可观测时间都是黎明时分。半人马座α流星雨则更适合在南半球观测。     

实时卫星钟差基准精化方法

在基于精密单点定位(PPP)的授时方法中,卫星钟差产品的高精度时间基准至关重要.针对实时卫星钟差产品时间基准不够稳定的问题,本文采用一组具有原子钟外部输入的国际全球卫星导航系统(GNSS)服务(IGS)跟踪站建立了顾及原子钟变化特性的基准精化方法.该方法首先采用阿伦方差对不同的IGS跟踪站外接原子钟进行稳定度分析,挑选出一组稳定度高的原子钟用以精化时间基准.在此基础上,利用阿伦方差分析各台原子钟的噪声参数特征,并确定不同原子钟之间的权比关系.最终,建立时间基准改正量的随机模型,并计算出精化后的时间基准.通过实例验证表明:与IGS事后精密钟差产品定义的时间基准比较,改正后的实时钟差基准单天内的标准差(STD)优于0.1 ns,相比于改正前最高提升了93%.同时,基准改正后的天内万秒稳达到10^-15量级,实现了一个量级的提高.此外,通过相对钟差精度的分析,表明钟差基准修正不影响PPP的定位精度.     

基于支持向量机的GNSS时间序列预测

在深度学习的理论框架下,针对预测全球卫星导航系统(GNSS)时间序列,传统的经验风险最小化预测模型误差大精度低,泛化性能差且对历史数据的经验依赖大的问题.提出一种采用结构风险最小化原则的基于支持向量机(SVM)的时间序列预测模型.通过和多层的BP神经网络预测模型预测效果比较,结果证明SVM预测模型拥有更好的时间序列预测效果.     

多系统双频精密单点定位不同模型下性能比较分析

通过2018年1月多全球卫星导航系统（GNSS）实验(MGEX)的十个测站数据,采用无电离层模型和非差非组合模型,对单系统、双系统和四系统精密单点定位（PPP）进行定位性能分析,定位性能包括收敛时间和定位精度. 实验结果表明,两种PPP模型定位性能相当,但优于单频PPP,在E、N和U方向收敛时间缩短20 min左右,定位精度提高1.6 cm左右;联合多系统能够增加卫星数,改善卫星间几何构型,提升PPP的定位性能. 对GLONASS伪距频间偏差（IFB）采用估计每颗GLONASS卫星的伪距IFB模型和伪距IFB为频率二次多项式模型提升PPP的定位性能,结果表明估计每颗GLONASS卫星的伪距IFB模型要优于伪距IFB为频率二次多项式模型,估计伪距IFB相比忽略伪距IFB在PPP定位性能上有不同程度的提升.