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潮位是影响水下地形测量精度的主要误差之一,获取准确的潮位信息直接关系着潮位改正的正确与否。文中基于GPS PPK技术得到的GPS天线大地高,首先经过垂直基准转换,其次利用推算的姿态改正公式以及利用压力式潮位计获取的动态吃水进行姿态与吃水改正,最后采用小波变换进行波浪滤除,得到测深点精密的瞬时潮位。以琼州海峡为试验海区,采用上述方法获得测深点瞬时潮位,并与传统潮汐模型推算潮位对比,对比发现两者并不一致,且前一种方法得到的潮位趋势与测船的航向有很强的相关性。对测区的潮汐潮流特征进行了分析,分析结果与实测结果相符,表明GPS PPK能够获得该区域的潮位,并可以反映该区域的潮汐特征。 相似文献
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中长基线GPS网络RTK模糊度快速解算的一种新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出采用选权拟合的正则化方法。利用参考站坐标准确已知的条件作为约束,设计出正则化矩阵,使法矩阵的病态性得到了较大的改善,只用几个历元的数据求解,能较准确得到模糊度的浮点解。在此基础上,结合LAMBDA方法可以快速地确定整周模糊度。以4条中长基线的实测数据为例,本文方法用5个历元的单频L1数据就能求解出整周模糊度。与现有方法相比,新方法可采用单频GPS数据实现中长基线GPS网络RTK的整数模糊度快速解算,而且可靠性好,有良好的应用前景。 相似文献
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基于自适应增强算法(AdaBoost)结合极限学习机(ELM),通过迭代、调整、优化ELM分类器之间的权值,从而构建了具有强鲁棒性、高精度的ELM-AdaBoost强分类器,增强了现有的ELM分类器的稳定性。以珠江口海区侧扫声呐图像为实验数据,对礁石、砂、泥3类典型底质进行分类识别,该方法的平均分类精度超过90%,优于单一ELM分类器的平均分类精度85.95%,也优于LVQ、BP等传统分类器,且在分类所耗时间上也远少于传统分类器。实验结果表明,本文构建的ELM-AdaBoost方法可有效应用于海底声学底质分类,可满足实时底质分类的需求。 相似文献
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快速的地面沉降是一种地质灾害,它关系到社会的可持续发展,甚至威胁人类的生命财产安全。InSAR技术可以获取地表长时间、大范围的形变数据,可用于分析潜在的地面沉降问题,为预防地质灾害提供了一种可靠手段。如何基于InSAR数据对地面沉降进行预测,一直是研究人员关注的重点方向和难题。为此,本文在前人对地面沉降预测研究的基础上,提出了一种将差分移动平均自回归(ARIMA)模型与深度学习中的长短期记忆单元(LSTM)模型相结合的地面沉降预测方法,即利用InSAR得到的形变量数据与ARIMA模型预测结果作差,然后利用LSTM对该差值进行训练与预测。以杭州湾2017—2019年InSAR监测数据为例验证了该方法,结果表明,与传统的单一预测算法相比,本文方法的均方根误差至少减小了2.23 mm,平均绝对误差至少减小了0.98 mm,平均预测精度至少提升了15.19%,验证结果证实了本文方法的可行性,为地面沉降预警工作提供了新的思路和方法。 相似文献
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为了研究南极普里兹湾岩石圈深部应力场及其动力学,采用S波分裂旋转相关法,对中国第31次南极科学考察成功回收的3个站位海底地震仪数据(5个远震记录)进行了反演,获得了普里兹湾洋陆过渡带岩石圈各向异性特征.结果表明,台站所在区域各向异性显著,在较小的范围内存在明显的空间差异,快S波偏振方向变化范围是N40°E ~ N60°E,快慢波时间延迟变化范围为0.2~1.3 s.洋盆的各向异性主要取决于海底扩张地幔流作用,大陆及附近的各向异性主要受上地幔顶部残留构造的影响,而中间过渡带各向异性层厚度较小集中在地壳内,它可能受海底扩张地幔流和残留构造共同作用. 相似文献
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