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GPS、GLONASS、GALILEO三大系统间时间系统以及坐标系统的转换 总被引:2,自引:0,他引:2
在当今的三大定位导航系统中,它们各自用着自己的时间标准和坐标框架,这使得我们在进行多样数据处理与数据融合时很不方便。这就需要我们对此三个系统的时间系统以及坐标系统进行有效的转换,本文就是基于这样的需求,详细介绍并分析了此三大系统中各自的时间系统与坐标系统,通过对多方资料的综合、推证与计算,综合得出GPS、GLONASS以及GALILEO三大系统间的时间转换方法及坐标转换模型与公式。而且,这些转换公式与方法所得出的结果是完全能满足绝大多数用户的精度需求的。 相似文献
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提出了一种适用于实时GPS精密单点定位的周跳探测与修复的新算法。该算法步骤为:①利用M-W组合和电离层残差组合初步确定没有发生周跳和可能发生周跳的卫星;②利用当前历元与前一(或几个)历元的L1、L2和Lw观测值和第一步得出的没有发生周跳的卫星信息,采用基于历元间差分观测值的周跳处理模型对可能发生周跳的卫星进行周跳探测;③对第二步中周跳处理失败的卫星进行进一步的精化处理,以尽可能修复周跳。实验表明,新算法在实时GPS精密单点定位中可以准确地探测并修复周跳。 相似文献
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96.
基于典型物候特征的MODIS-EVI时间序列数据
农作物种植面积提取方法
—小区域冬小麦实验研究 总被引:10,自引:1,他引:10
利用MODIS植被指数时间序列这一特性,以北京市通州及周边为实验区,冬小麦种植面积为研究对象,提出
了农作物种植面积指数模型(Pan-CPI模型)的概念,并构造了冬小麦特征物候期植被指数与种植面积的定量函数关系,
通过样区TM影像求解关键参数,对研究区冬小麦种植面积测量方法进行了试验研究。研究结果表明:(1)Pan-CPI模
型能够很好地反映特定目标农作物种植面积状况,为基于植被指数时间序列影像识别农作物种植面积提供了新方法;
(2)精度分析结果表明:Pan-CPI模型具有很高的稳定性,且不受样本变化的影响,只要达到满足模型计算的样本量(如:
5%),多次测量结果间具有很好的一致性。选取MODIS 6×6像元大小的窗口时,TM样本的复相关系数(R2)稳定在0.85
左右,与TM结果比较,窗口相对精度稳定在95%左右,区域精度稳定在92%以上,经调整的区域精度高达96%以上;
(3)对于种植结构复杂、目标作物种植破碎的地区,Pan-CPI模型可以充分利用MODIS植被指数时间序列的优势,有效改
善TM单时相和多时相提取信息因时相缺失无法表征作物变化的不足。 相似文献
97.
观测轮廓与标准轮廓的频率偏差和时间延迟是X射线脉冲星导航的两个观测量,讨论其计算方法并提出如下改进意见:①对探测器的最小分辨时间作进一步的时间细分,在每一个小的时间间隔内接收的光子数可以假设满足二项分布,再对观测轮廓叠加可以求得更高精度的频偏;②将实际观测轮廓分为理想轮廓及其偏差两部分,而TOA是指理想轮廓与标准轮廓的时延,Sala等人提出的用相关函数求TOA方法仅对理想轮廓成立;③如果实际轮廓在测量过程中形状不变,则偏差产生的TOA估计误差为一常数。在此基础上提出实际观测轮廓的TOA估计方法,其计算精度小于探测器的最小分辨率。 相似文献
98.
盾构下穿既有隧道实时监测及其风险控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了测量机器人实时自动化监测系统的组成、结构及关键技术,利用该系统进行盾构下穿期间既有隧道的实时风险控制。结果表明,盾构下穿过程中所有风险控制值都在预警值之内,控制效果良好,但隧道断面结构存在显著拉伸与压缩变形,为保证隧道结构安全,给出了有益的风险控制建议。测量机器人实时监测系统满足盾构下穿既有隧道风险控制的要求,且具有获取结构变形信息全面、精度高、安装简便、可重复利用等优点。 相似文献
99.
The nearly nine-year continuous GPS data collected since 1 March 1999 from the Crustal Motion Observation Network of China(CMONOC) were consistently analyzed.Most of the nonlinear movements in the cumulative position time series pro-duced by CMONOC data center disappeared;and more accurate vertical terms and tectonic signals were extracted.Displacements caused by atmospheric pressure loading,nontidal ocean loading,soil moisture mass loading,and snow cover mass loading using the National Centers for Environmental Prediction(NCEP) Reanalysis I/II models and Estimation of the Circulation and Climate of the Ocean(ECCO) data can explain most of the vertical annual terms at many stations,while only parts can be explained at Lhasa and southern coastal sites,indicating that there are some deformation mechanisms that are still unknown or not modeled accurately.The remarkable differences in vertical position time series for short-baseline sites reveal that GPS stations can be greatly affected by lo-cal factors;and attention should be paid when explaining observed GPS velocity vectors. 相似文献
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