电离层电子浓度总含量梯度对GPS差分定位精度的影响

针对GPS定位测量的信号传播路径误差,分析了电离层电子浓度总含量梯度对差分定位精度的影响,利用L1载波重点讨论了1999年-2000年太阳活动期间低纬度赤道异常地区GPS差分定位精度的问题,同时验证对于长基线采用GPS广域差分技术可以使电离层定位误差得到明显提高。     

基于多基站网络的VRS差分改正信息的方法分析

基于虚拟参考站VRS(Virtual Reference Stations)的GPS测量技术是近几年应用在网络RTK中的热门技术,文中首先介绍VRS的基本原理,然后利用站际星际二次差分技术,推导虚拟观测值,最后讨论研究虚拟参考站的双差改正数的内插算法。     

GPS精密单点定位的数据处理方法综述

在GPS精密单点定位数据处理中,通常采用基于非差观测值的处理方法。然而精密单点定位也可通过观测值不同差分组合以减少某些未知参数,且在理论上与非差模型等价。文中介绍基于非差和差分模型的精密单点定位的几种数据处理方法,并对各种模型进行比较。     

GPS IF信号的计算机模拟和实现

提出了用GPS卫星星历来近似模拟计算载波多普勒频率和卫星信号延迟,进而用计算机模拟GPS接收机的中频数字信号,为软件GPS接收机的模型算法提供数据源.与实际接收的卫星中频数字信号的频谱进行比较,结果表明,用计算机模拟GPS IF信号是可行的和有效的.     

大别山南部宿松群的组成及形成时代

在前人工作基础上,根据对大别山南部的区域地质调查和同位素年代学测定,对宿松群的组成和形成时代进行了研究。进一步论证了宿松群可解体为以变质侵入岩为主的蒲河杂岩和变质沉积岩为主的宿松岩群两部分。前者主要分别在原宿松群虎踏石组和蒲河组的范围内,组成岩石变花岗片麻岩和斜长角闪岩为主,其原岩主要为形成于新元古代的花岗岩类和基性侵入岩;后者主要分布在原宿松群大新屋组和柳萍组范围内,组成岩石主要为变质碎屑岩和化学沉积岩,可分为大新屋岩组和柳坪岩组,是不整合在古元古代二长花岗片麻岩之上,时代为中元古代早期。     

基于一类新小波函数基的GPS相位观测值周跳探测

阐述了可通过1个参数因子来调节前后差分点个数的思路,研究了利用小波分析来平滑原始资料和探测GPS相位观测值周跳的方法,并通过CHAMP卫星实测数据进行分析,得出一些有益的结论.实践表明,该方法提高了周跳探测的有效性.     

西秦岭北部地区的元古宙地层特征

随着西秦岭地区基础地质研究的不断深入 利用构造解析和构造-岩石地层方法,结合岩石组合、变质变形及近年来取得的同位素地质年龄,在综合研究的基础上,对西秦岭北带泥盆纪西汉水群进行了再认识,从中解体出部分元古宙地层.由于该套地层区域上表现为层状无序地层,以发育中深构造层次变形为主要特征,因而笔者暂将其命名为吴家山岩群.该研究成果和新认识对于西秦岭地区基础地质研究,特别是对提高泥盆纪西汉水群的研究程度、研究西秦岭地区地壳构造演化及西和-成县一带铅锌矿田成矿特征都有重要的地质意义.     

南秦岭东段耀岭河群、陨西群、武当山群火山岩和基性岩墙群岩石成因

南秦岭东段新元古代中-晚期(676～833 Ma)耀岭河群、陨西群、武当群火山岩和基性岩墙群产生于大陆板内裂谷环境.根据岩石地球化学数据,南秦岭东段新元古代中-晚期裂谷基性熔岩和基性岩墙总体上属于低Ti/Y(<500)岩浆类型.元素和同位素数据表明,南秦岭东段新元古代中-晚期裂谷基性熔岩和基性岩墙的化学变化不是由一个共同的母岩浆结晶分异作用所产生,它们极有可能是源于地幔柱源(εNd(t)≈ 5,Mg#≈0.7,La/Nb≈0.7).大陆地壳或大陆岩石圈混染作用对于南秦岭东段新元古代中-晚期裂谷基性熔岩和基性岩墙的形成有重要贡献.我们的研究揭示,南秦岭东段新元古代中-晚期火山岩和基性岩墙存在空间上的地球化学变化.它们总体上是产生于幔源石榴子石稳定区.而西北部镇安地区耀岭河群基性熔岩的母岩浆则是形成于幔源尖晶石-石榴子石过渡带.碱性熔岩是产生于部分熔融程度较低(<10%)的条件下,拉斑玄武质熔岩是产生于部分熔融程度较高(10%～30%)的条件下.武当山地区的武当山群和耀岭河群基性熔岩的母岩浆经受了浅层位辉长岩质(cpx plag ± ol)分离作用,而其他地区基性熔岩和基性岩墙的化学演化则是受控于单斜辉石(cpx)±橄榄石(ol)分离作用.     

精密单点定位方法估计对流层延迟精度分析

在简要描述精密单点定位估计天项对流层延迟方法的基础上,分别采用IGS事后产品和实时产品处理了若干IGS跟踪站数据,估计出各站天顶对流层延迟,其中,实时精密卫星星历与钟差处理方案采用事后下栽实时产品、事后模拟实时处理的方式.与IGS结果相比,利用精密单点定位方法,采用IGS事后精密星历与卫星钟差估计的结果无明显的偏差,其精度优于6 mm;采用实时精密卫星星历与卫星钟差模拟估计的结果精度优于20 mm.     

基于免疫粒子群优化算法的影像纹理分类

粒子群优化算法是基于群智能的随机全局优化方法,它源于对鸟群简化社会系统的模拟。为了提高标准粒子群优化算法的收敛性能,将生物免疫系统的记忆能力和多样性引入标准粒子群优化算法,提出一种免疫粒子群优化算法。在提取纹理样本Laws纹理能量模板特征、小波特征等纹理特征的基础上,提出针对分类问题的粒子表达方法和群体寻优策略,实现了基于免疫粒子群算法的纹理分类。实验结果表明,与标准粒子群优化算法相比,免疫粒子群优化算法在获取训练样本类别中心时具有较好的收敛性能,并且基于该算法的影像纹理分类具有较高的分类精度。