一种精确估计区域北斗接收机硬件延迟的方法

提出了一种精确估计区域北斗接收机硬件延迟(DCB)的方法。该方法不需要传统复杂的电离层模型,在已知一个参考站接收机硬件延迟的条件下,利用正常情况下电离层延迟量和卫星-接收机几何距离强相关这一特点,采用站间单差法来精确估计区域内BDS接收机的硬件延迟。试验结果表明,该方法单站估计的单站北斗接收机连续30d的硬件延迟RMS在0.3ns左右。通过GEO卫星双频观测值扣除已知卫星DCB和本文方法估计的接收机DCB,计算对应穿刺点一天的VTEC并和GIM格网内插结果并进行比对分析,二者大小和变化趋势均符合较好,进一步验证了本文提出的方法具有可靠性。     

GBInSAR河流滑坡变形监测应用

对城市中河流滑坡进行变形监测与分析掌握滑坡体形变规律,是滑坡安全性评估的重要手段。针对南宁邕江柳沙半岛滑坡灾后加固过程中稳定性,采用GBInSAR技术对该滑坡进行连续高精度变形监测,同时结合时间序列分析方法获取了该滑坡体的二维形变时间序列图以及特征点的形变时间序列。变形监测与分析结果表明,滑坡体上的加固带处已基本稳定,加固带上大部分PS点的形变在1 mm以内;滑坡体的大部分区域的形变基本在4 mm以内,且形变呈明显的非线性变化;GBInSAR技术可以快速、有效地获取河流滑坡整体形变信息及形变的演化过程。     

灰色稳健总体最小二乘估计及高铁路基变形预测

最小二乘估计和部分变量误差模型的总体最小二乘估计不具备抵御粗差的能力。鉴于粗差可能同时出现在灰色白化微分方程的观测值和系数矩阵中,本文提出基于IGGⅢ抗差方案的部分变量总体最小二乘稳健估计。结合仿真数据和高铁路基观测数据,系统地比较稳健最小二乘、部分变量总体最小二乘、本文算法参数估计结果和算法稳定性。结果表明,本文算法预测精度高,可以应用到高铁路基沉降预测中。     

一种基于熵权法的小波去噪复合评价指标

传统的评价指标在真值未知的情况下不能满足小波去噪质量评价的要求。为此,借助变化率特征重新构建均方根误差变化量和平滑度变化量两个指标,利用熵权法定权将归一化后的两个指标线性组合,所得到的新指标即为复合评价指标。该方法借助指标的变化率随分解层数的增加表现出明显的收敛特性来确定去噪最优分解层数。实验表明,该方法能够在真值未知的情况下准确地指导小波分解,确定去噪最优分解层数,从而达到最优去噪效果。     

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不同空间插值对InSAR大气延迟改正影响研究

大气效应是InSAR技术用于地表探测的主要误差源之一。GPS数据作为InSAR大气延迟误差改正的重要数据源,受其站点分布疏密的影响,分辨率还无法做到与SAR影像完全相匹配,必须对GPS获取的大气延迟数据进行空间插值。本文采用反距离加权法(IDW)、Kriging插值法和移动曲面拟合法(Surface Moving Fitting,SMF)三种插值方法,探讨了InSAR大气误差改正过程中的空间插值问题,并对三种插值的精度进行了分析和评价。     

宁波市地下管线探测中应用技术的探讨

以宁波市地下管线普查为依托,介绍了管线普查中使用的DigiTrak Eclipse地下定位系统。在管线成图中,使用Access和AutoCAD作为管线机助成图的支持平台,并在CAD图中加入管线扩展属性,极大地提高了设计效率。     

轻便型变形监测雷达的研制与基本性能测试

本文介绍自主研发的轻便型变形监测雷达的原理结构和特点,并通过一系列实验对该雷达进行基本物理参数和精度的初步测试以及建筑物变形监测方面的应用实验。通过实验证明,该雷达的测量精度达到0.1mm,最远可以观测到800m外的目标,可以用于建筑物变形监测,该雷达也用于边坡、大坝、桥梁等目标的远程变形监测。同时,该雷达在重量、体积、功耗等方面有着优势,解决同类产品笨重、难以携带作业的问题。     

SVM辅助的GPS SNR雪深时间序列反演

研究了GPS干涉反射技术GPS-IR(GPS-Interferometric Reflectometry);在利用GPS卫星SNR信号进行积雪深度探测的基础上构建了支持向量机SVM(Support Vector Machine)辅助的GPS SNR雪深时间序列反演模型;对积雪深度进行时间序列预报和与传统GPS-IR积雪探测模型进行精度对比分析。实验结果显示,相比传统GPS-IR雪深反演模型,SVM辅助的GPS SNR雪深时间序列反演模型的雪深预报结果的精度更高,也更符合实测雪深的变化趋势,可为地面积雪雪深反演提供新方法。     

灰色GM(1,1)与Kalman滤波模型用于变形预测的比较分析

通过运用灰色GM(1,1)和Kalman滤波模型分别对某高层建筑物的沉降变形趋势进行分析,得出灰色GM(1,1)适用于短期且变形趋势呈线性变化的变形分析与预测,而Kalman滤波模型不仅适用于短期预测,对于长周期预测也有较高的精度。因此,在观测周期较短时,灰色GM(1,1)和Kalman滤波模型对线性变化的高层建筑物都有较高的预测精度,但是对于较长周期的观测,Kalman滤波模型预测的精度和可靠性要高于灰色GM(1,1)模型。