基于对流尺度集合预报方法对一次暴雨过程预报的分析

为了更加直观和深入地理解对流尺度集合预报中的降水集合预报产品,以便进一步向预报员推广应用,本文开展了基于对流尺度集合预报方法对2021年8月28—29日的一次暴雨过程的预报性能分析,对集合预报的暴雨和大暴雨量级降水预报技巧进行了综合分析。结果表明：(1)不同集合成员降水预报结果的差异随着降水量级的增大越发明显,预报最优和最差的成员的TS评分相差0.3以上。(2)概率匹配平均预报对于暴雨和大暴雨量级降水的预报技巧优于控制预报,也优于集合平均。集合平均由于集合成员预报的平滑作用导致其对极端降水不敏感,因此,简单的集合平均不适合于大暴雨以上量级的极端降水预报。(3)从最小值预报到最大值预报,随着集合百分位的增大,命中率、空报率和频率偏差均逐渐增大,70%或者80%集合百分位预报的预报技巧最优,且优于集合平均和概率匹配平均预报。(4)对于重庆东北部偏西地区出现的大暴雨量级降水,较长预报时效集合概率预报均预报出了一定的降水概率,最长提前60 h,相应的最优的集合成员的降水预报与实况也较为接近。     

基于点序列和要素加权法的地图匹配算法

浮动车数据(Floating Car Data,FCD)已广泛应用于城市规划、智能交通系统中,其中地图匹配一直以来都是浮动车数据应用的技术难点。本文在已有地图匹配算法的基础上,提出了基于点序列和要素加权法的地图匹配模型,不仅考虑了当前GPS点的信息,同时也考虑了GPS数据的历史信息和道路网的拓扑结构,从空间关系上分析车辆行驶轨迹和道路的相似性。作者通过上海市出租车轨迹数据对算法进行验证,结果表明:该匹配模型解决了已有地图匹配算法的一些弊端,并且提高了地图匹配的精度,具有高效、实用的特点。     

基于规则与词典的地址匹配算法

针对现有中文地名匹配算法匹配核心地址要素不明确,准确性不足的问题,本文提出了一种基于规则与词典相结合的地址匹配算法。该算法通过地址要素特征词来对地址要素进行初识别,利用地址要素词典对可能的地址要素进行匹配,通过遍历词典得到所有可能的地址要素,对各类地址要素进行组合得到最有效地址要素,利用最有效地址要素进行地址匹配与定位。利用该算法对高德地图随机抽取的1800条POI数据进行了匹配验证,实验结果表明该算法在匹配效率和准确性两方面均有较大提升。     

基于星敏感器的星图匹配方法的对比与分析

随着对地观察测绘卫星、深空探测卫星对姿态测量精度要求的提高,进一步提高星图匹配精度是当前面临的重要课题之一。星点提取和定位是星图识别的前提。本文简单探讨了新型Top-hat变换的星点提取方法,通过实验对比分析了三角形星图匹配算法和采用P向量的星图匹配算法优缺点。      

一种改进的快速最小高差DEM匹配方法

利用最小高差(LZD)法进行DEM匹配时,当待匹配DEM的分辨率比参考DEM高时,确定的同名点中存在冗余,将导致计算冗余和效率降低。为解决上述问题,对LZD法确定同名点的模型进行改化,提出一种改进的基于最小高差原理的快速DEM匹配方法。该方法根据参考DEM的格网点确定同名点以避免冗余,并通过近似确定同名点及其高差,有效简化了计算过程。实验结果表明,该方法在保证较高的收敛速度和匹配精度的基础上,可有效提高计算效率,且计算效率不随待匹配DEM分辨率提高而降低,DEM间分辨率差异越大,方法的优势越明显。     

航天器精测数据可视化模型U-SAM设计及实现

经纬仪测量设备能够获取卫星及星上仪器设备安装的角度和位置等精测数据,而从测量数据本身不易直观分析出航天器壳体结构和星上设备安装的精度。为此设计了一种基于Unity的航天器精测数据可视化模型——U-SAM。本文在分析目前航天器精测数据可视化存在问题的基础上;重点阐述和论证结合立方镜准直测量原理设计U-SAM可视化模型的方法;并测试了基于U-SAM模型的可视化效果。结果表明,基于该模型对测量数据可视化能够形象、直观、快速地反映测量数据目前具有的或在随后的测量过程中可能出现的误差趋势,从而指导工作人员对设备总装、测量手段等进行不断地调整和优化。该模型能够高效地对测量数据进行诊断,检测测量数据的正确性和有效性为航空航天部门提供技术支持,减轻测量工作强度,提高工作效率。     

基于GPS的高速公路车速全程监控方法研究

对高速公路车速进行有效监控与管理,是抑制违章超速行驶、减少高速公路交通事故的重要手段。现有的基于点速度和区间平均速度的高速公路车速监控方法,难以准确反应出车辆的实际行驶状态,实施效果有限,可靠性较差。文中提出基于GPS和地图匹配技术的高速公路车速全程监控和管理方法,建立相关算法的数学模型。经过理论分析和实例验证,车速监控与管理方法能实现高速公路车速的全程监控,极大地提高车速安全监控和管理的可靠性、准确性和有效性。     

自适应窗口的SAR立体影像匹配方法

针对SAR立体影像间几何畸变对影像匹配的影响,该文提出一种自适应窗口的SAR立体影像匹配方法。首先引入外部粗分辨率DEM,根据影像参数和DEM高程精度约束匹配搜索范围。然后采用归一化互相关和测度进行辅影像匹配窗口自适应扩展匹配,以保证主辅影像匹配窗口内的灰度信息一致;归一化互相关和值最大时的辅影像匹配窗口为最佳匹配窗口,最佳匹配窗口的中心点为获取的匹配点。最后利用双向一致性约束剔除误匹配点。试验结果表明,本文方法在山地区域能有效地增加正确匹配点数量,提高匹配正确率。     

粗精匹配结合的矢量道路辅助惯性导航算法

针对无源环境下无法采用卫星导航定位方式对惯性导航系统的累积误差进行修正的问题,提出一种采用高精度的矢量道路数据进行粗精匹配的导航校正算法。该方法首先通过分析惯导轨迹的特征标示点以及外接矩形,剔除明显的误匹配道路和冗余道路,获取待匹配道路集合;进而,结合ICCP算法具有匹配精度较高,匹配结果较稳定的优点,完成惯导轨迹位置误差的补偿和校正;最后,根据匹配方差和历史匹配轨迹对匹配结果的准确性进行分析和判断。仿真实验结果表明,该算法能够提高惯性导航定位误差的校正精度,减少在复杂道路交叉口等情况的误匹配。     

小比例尺道路网眼约束下的多尺度道路网自动匹配

针对道路网多尺度匹配的问题,提出了一种在小比例尺数据道路网眼约束下的多尺度道路匹配方法。首先,构建两幅不同比例尺数据的道路网眼;其次,在小比例尺道路网眼的约束下,提取出大比例尺道路中由若干道路网眼构成的复合网眼,并完成与小比例尺道路网眼具有多对一和一对一关系的网眼匹配;然后,实现不同比例尺道路网眼的多对多匹配;最后,由复合网眼与小比例尺道路网眼的匹配关系转化为多比例尺道路网眼边界道路之间的匹配和内部道路之间的匹配,完成整个道路网的匹配。试验结果证明,本方法能较好地实现多尺度道路网的匹配。