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针对BDS(BeiDou Navigation Satellite System)/GPS(Global Positioning System)星载原子钟特性和卫星钟差预报模型研究中存在的若干问题,在介绍4种单一模型(多项式模型(QR)、灰色模型(GM)、时间序列模型(ARMA)和广义回归神经网络模型(GRNN))的基础上,引入了经典权组合模型(CM)和修正经典权组合模型(Modified CM).利用武汉大学卫星导航定位技术研究中心的卫星精密钟差产品对BDS/GPS星载原子钟的短期钟差预报模型进行研究,并对比了不同卫星钟和不同模型的预报效果.试验结果表明:单一模型对于BDS卫星钟(C04(GEO Rb)、C07(IGSO Rb)、C14(MEO Rb))的钟差预报精度跳跃性很大;而对于GPS卫星钟(G04(Block IIA Rb)、G09(Block IIA Cs)、G16(Block IIR Rb)、G31(Block II-M Rb)、G27(Block IIF Rb)、G24(Block IIF Cs))的预报精度变化比较平稳;同一种预报模型应用在不同类型的卫星钟序列中,预报精度差异较大.然而,修正经典权组合模型在保证预报可靠性的前提下提高了预报精度,在一定程度上优于其他模型. 相似文献
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以昆明主城区为例,分别利用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术对2014—2017年间29景升轨Sentinel-1A数据进行沉降监测,对比两种技术得到的沉降结果,进行剖面图分析与时序分析。结果表明,PS-InSAR和SBAS-InSAR技术监测结果具有一致性、相关性和可靠性。研究发现,昆明市沉降漏斗主要位于居民区、地铁、道路、高速公路以及滇池等区域,最大年沉降速率可达-39.580mm/a,累积沉降量达到85mm。研究表明,昆明主城区地面沉降主要由于近几年城市和轨道交通建设的飞跃发展,导致居民区和交通网络密集,地面载荷增加,地下隧道开挖与地下水开采等原因引起地面软土地层下沉。 相似文献
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针对在地铁建设和运营中容易引起地面沉降,给人民生命财产安全造成威胁的问题,该文利用SBAS-InSAR对2018年7月—2019年12月昆明市41幅Sentinel-1A升降轨影像进行处理,获取昆明地铁沿线沉降信息。在此基础上,分析了6条地铁沿线200 m缓冲区地表沉降的时空分布特征,并结合LSTM、XGBoost、Deep Forset模型进行时间序列值的预测,引入绝对误差(ε)、均方根误差(RMSE)、纳什系数(NSE)对模型进行对比评价。Deep Forest预测模型计算得到的RMSE值最小,NSE值最大,分别为0.21、0.94,结果表明,Deep Forest预测模型效果高于LSTM、XGBoost预测模型。因此,利用Deep Forest模型能够有效地对地铁沿线进行沉降预测,可以为政府部门今后开展地铁沿线地面沉降监测和灾害预警提供参考。 相似文献
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空间移动信息服务客户端实现 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍了LBS及其相关技术--定位技术、GIS技术和互联网技术,并从开发平台出发比较了当前的几种LBS解决方案。针对空间信息服务的内容和特点,从系统的关键性技术出发,分析了客户端解决方案的数据模型和功能模型,最后介绍了系统实现的情况。 相似文献
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利用间接平差法和最小二乘法原理推导了BeiDou+GLONASS+Galileo三系统组合标准单点定位(SPP)的数学模型;然后采用MGEX站的部分测站的观测数据,综合分析了BeiDou/GLONASS/Galileo不同组合模式的可见卫星数、DOP值、定位稳定性和定位精度等方面内容。试验结果表明:相比单系统(BeiDou、GLONASS、Galileo)、双系统(BeiDou+GLONASS、BeiDou+Galileo、GLONASS+Galileo),BeiDou+GLONASS+Galileo三系统组合的DOP值分别减少30%~55%、10%~50%;可见卫星数分别增加60%~120%、10%~110%。此外,在截止高度角大于30°的情况下,单系统和双系统的DOP值都较大且波动不稳定,定位可靠性和历元可用率会显著降低,而BeiDou+GLONASS+Galileo组合仍能获得比较理想的定位结果,这对于建筑物密集区、山区和卫星遮挡较为严重的恶劣条件下具有实际应用价值。 相似文献
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