基于宽巷载波的GPS周跳探测与修复的算法改进

鉴于双频P码伪距结合相位观测值用于探测周跳存在的不足,提出了结合DCPC图像和相应的算法来分析周跳发生大小以及发生位置的方法。尤其是在载波L1与L2出现大小相同的周跳且宽巷载波失效的情况下,需结合DCPC图像来分析周跳发生的历元,通过M-W宽巷载波组合及其电离层残差组合,用两历元间的二元一次方程来修复周跳。该方法能够快速地探测及修复周跳,具有实用性。     

重庆10 kV高压输电线路雷击火灾事故分析

针对2007年7月12日重庆华浩冶炼有限公司粉末厂火灾事故,用力学性能分析和剩余磁场测试相结合的方法对该厂火灾发生处的10 kV高压输电线路进行鉴定,并结合雷电天气分析,得出该火灾事故是由雷击10 kV高压输电线路造成。该方法为在没有安装录波器和闪电计数器的情况下,判断输电线路故障是否由于雷击引起提供参考。     

SEARCH FOR CORRELATIVITY OF LIGHTNING(STROKE)WITH ATMOSPHERIC STRATIFICATION FACTORS

In this paper the statistical analysis is carried out on the correlation between lightning strokes andatmospheric stratification factors.It is shown that the total number of strokes in lightning process is mainlydecided by environmental temperature at altitude with the residual instability of 5℃(T_r).The instabilityshould also affect the total number of strokc in lightning process.A forecasting equation of stroke in light-ning process has been deduced and two interesting preliminary conclusions have been obtained.     

防雷箱残压“二次感应”的研究试验与仿真

防雷箱广泛应用在各类低压配电系统的雷电防护中,为研究防雷箱在8/20μs冲击电流作用下常出现"二次感应"的现象,基于Haefely DIAS 733测试系统通过大量试验,结合电磁感应理论对感应电压进行计算,并利用PSPICE建立感应回路。结果表明:1防雷箱内部平行布线且输入输出同端口时,"二次感应"电压幅值服从电磁感应定律,且可进行较精确计算。2采用双绞线布线、地线与输出线非平行、输入与输出线异端口且与地线非平行3种方法可有效地降低因电磁感应而增加的残压,从而获得较低的输出残压。3试验表明,当内部采用输入与输出线异端口且与地线非平行的综合布线方案后,效果最明显,在60kA冲击电流下,相对未改进的防雷箱,采样点残压下降约45%。     

基于闪电定位数据的地闪密度修订

利用湖北省闪电定位系统(Lightning Location System,LLS)资料,用网格地闪密度数据表征地闪的空间分布,测站距离因子表征探测站布局,对2015年地闪空间分布特征进行分析,结果表明,其密度与因子之间存在负相关,其中雷电流幅值5~30kA的密度分量与因子之间存在显著性相关,大于30kA的密度分量与因子相关不显著。同时发现探测站布局对地闪空间分布的疏密程度有一定的影响,因此有必要对密度进行修订,以消除测站布局的影响。运用线性回归方法及其残差理论,建立了网格地闪密度的修订模型和相对探测效率的统计模型。验证了密度分段修订和不分段修订结果的一致性。通过对理论探测效率和相对探测效率的对比分析,论证了地闪密度修订方法和相对探测效率统计方法的可行性。     

基于残余插值的卷积神经网络去马赛克算法

在去马赛克问题中,为了精确插值倾斜边缘并提高结果图像的整体质量,提出一种基于残余插值的卷积神经网络去马赛克算法.针对Bayer格式的颜色滤波阵列,插值绿色平面时,对于红蓝通道信息不全的问题,采用同通道邻近像素值近似代替,综合考虑3个通道的梯度,运用倾斜方向的边缘检测算子,将倾斜边缘分为不同方向的边缘分别插值.在插值完成后,利用深度卷积神经网络,进一步训练插值结果.在标准的IMAX数据集上,与目前流行的算法相比,本文算法视觉上更接近原图,具有更高的峰值信噪比和更短的运行时间.     

回归估计精度的局部影响

从模型微小扰动的角度研究数据对回归估计精度的局部影响。首先提出刻划这种影响的４个统计量，并求出它们在３种不同扰动方式下的最大局部变化方向，其最大绝对分量对应于强影响点。最后给出一个数值例子来说明这种强影响点的诊断。     

面向流媒体传输的空间数据变化累积模型

将流媒体技术引入到以矢量数据为主的网络GIS传输中,其关键是建立逐级精细化的多层次表达模型,并在服务器端数据预组织上建立线性索引结构。本研究针对该目标建立一种矢量数据多重表达的新模型,即变化累积模型,认为尺度空间中从粗到细的数据表达过程是一些"变化"的累积,"变化"表现为两个连续尺度表达间的差别,通过"变化"元素的逐渐增加或减少来实现渐进传输。基于该模型对面状数据渐进式传输进行研究,将多边形分级剖分为一系列凸壳或外接矩形的基础上建立变化累积模型,通过剖分元素的组合完成渐进式流媒体传输。     

Semantic segmentation of high spatial resolution images with deep neural networks

Availability of reliable delineation of urban lands is fundamental to applications such as infrastructure management and urban planning. An accurate semantic segmentation approach can assign each pixel of remotely sensed imagery a reliable ground object class. In this paper, we propose an end-to-end deep learning architecture to perform the pixel-level understanding of high spatial resolution remote sensing images. Both local and global contextual information are considered. The local contexts are learned by the deep residual net, and the multi-scale global contexts are extracted by a pyramid pooling module. These contextual features are concatenated to predict labels for each pixel. In addition, multiple additional losses are proposed to enhance our deep learning network to optimize multi-level features from different resolution images simultaneously. Two public datasets, including Vaihingen and Potsdam datasets, are used to assess the performance of the proposed deep neural network. Comparison with the results from the published state-of-the-art algorithms demonstrates the effectiveness of our approach.