卫星重力梯度数据确定地球重力场的正则化方法研究

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在卫星重力梯度数据确定地球重力场时,观测数据有色噪声及极空白问题导致法方程呈现病态性.本文基于严密的卫星重力梯度数据确定地球重力场的直接解法,对零次、一次Tikhonov正则化和Kaula正则化等多种正则化技术,以及用于确定正则化参数的L曲线法、GCV法、MSE法等三种方法进行了适用性分析.研究结果表明,Tikhonov正则化和Kaula正则化方法能够有效改善法方程求解的稳定性,提高大地水准面的恢复精度,Kaula正则化方法较之Tikhonov正则化要稍优.以大地水准面误差均方差最小为标准,GCV方
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针对移动设备上用户伪造设备定位的情况,分析了现有应用定位信息伪造检测的手段,提出通过采集设备中多个传感器数据来分析刻画用户轨迹,并与用户提交的地理位置信息进行匹配,从而鉴别用户定位是否存在篡改的方案。利用传感器定位无需任何额外权限,且实验证明本文方案准确性高,可检测多种不同的定位伪装场景,在保证实验结果可靠性的前提下,较低的采样频率不会影响系统性能,额外开销较低。
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