【摘 要】
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针对利用GPS接收机在接收L波段信号时对周围植被水分含量较为敏感的特性,使用GPS反射信号的变化,进行测站归一化植被指数(NDVI)反演.利用2个GPS参考站近5年的连续观测数据计算的归一化微波反射指数(NMRI),构建了反演NDVI的一元线性模型.NMRI整体变化趋势与同时间段内中分辨率成像光谱仪(MODIS)NDVI趋势表现一致,其反演结果相关系数R分别为0.62653、0.62573,均方根误差(RMSE)分别为0.05129和0.05508,进而使用BP神经网络模型反演相关系数分别提高了2%、6%
【机 构】
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安徽理工大学 空间信息与测绘工程学院, 安徽 淮南 232001;安徽理工大学 矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心, 安徽 淮南 232001;安徽理工大学 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安
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针对利用GPS接收机在接收L波段信号时对周围植被水分含量较为敏感的特性,使用GPS反射信号的变化,进行测站归一化植被指数(NDVI)反演.利用2个GPS参考站近5年的连续观测数据计算的归一化微波反射指数(NMRI),构建了反演NDVI的一元线性模型.NMRI整体变化趋势与同时间段内中分辨率成像光谱仪(MODIS)NDVI趋势表现一致,其反演结果相关系数R分别为0.62653、0.62573,均方根误差(RMSE)分别为0.05129和0.05508,进而使用BP神经网络模型反演相关系数分别提高了2%、6%.表明GPS干涉反射测量(GPS-IR)反演区域NDVI结果具有较高可靠性.该研究为获取精确位置、实时连续、高分辨率的NDVI提供了一定的理论支撑.
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针对位置指纹匹配算法计算量大导致室内定位精度不高的问题,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的联合算法.该算法以K近邻位置指纹匹配算法为基础算法,加入三角定位辅助算法,首先进行三角定位得出参考区域,再进行位置指纹匹配进行精准定位,有效地提高了定位精度.使用Android Studio基于Java语言开发了一款集Wi-Fi位置指纹采集与在线定位一体化的软件,并在试验场地进行测试.实验结果表明:该算法定位精度在二维平面内达到1~3 m,较单一算法定位精度有所提高.
MERRA-2是当前最新发布的大气再分析资料,其提供的格网水汽产品具有较高的时空分辨率,但尚无文献对MERRA-2水汽产品在青藏高原地区的适用性予以评价.因此,亟需开展青藏高原地区MERRA-2水汽产品的适用性分析.根据MERRA-2格网水汽数据和格网点位势数据,建立了青藏高原地区的水汽垂直剖面函数,并利用水汽垂直剖面函数将格网点水汽值插值计算到临近探空站点或全球卫星导航系统(GNSS)站点上,再利用双线性插值法进行水平方向上的水汽插值计算,进行精度分析.研究表明:高原地区测站间日均偏差(bias)多数分
针对加权情形下的变量误差(EIV)模型,采用广义岭估计法处理总体最小二乘平差的病态性问题.结合最优化准则和协方差传播率推导了未知参数的改正数求解公式;根据参数估计值的均方误差最小化原理,通过求偏导数列出广义岭估计中岭参数的迭代解式,并讨论了广义岭参数的含义和作用,给出了确定岭参数的L-曲线法.通过算例比较分析了加权最小二乘估计、总体最小二乘估计、加权最小二乘岭估计、总体最小二乘岭估计、加权最小二乘的广义岭估计和总体最小二乘广义岭估计,叙述了加权总体最小二乘的广义岭估计的优缺点.
针对步频检测中容易出现步数过计、错计等问题影响行人航迹推算(PDR)室内定位精度,提出一种自适应步频检测算法.由于智能手机内置加速度传感器直接采集得到的数据存在大量干扰噪声,提出一种组合滤波去噪方法,即将加速度数据依次通过赫尔指数移动平均法、卡尔曼滤波(KF)和低通滤波的预处理滤波组合去除噪声.然后在不同场景下,如上下楼、水平地面和不限制步速,经过峰谷值去异、自适应动态阈值、峰谷值成对的检测算法后获取峰谷值个数,实现在多场景和多步态下的准确计步.实验结果表明:相比峰值检测和动态阈值算法,该方法能有效剔除伪
简要介绍了区块链技术的工作量证明共识算法.指出了时空歧义会引起共识分歧,并导致效率降低、算力浪费.提出了通过北斗短报文服务传输共路信令,可以构造无尺度网络,规避网络异步生态,并在区块链应用方面做了较深入地探讨.指出了所有分布式的行为都可以应用区块链技术来解决信任问题.论述了将区块链技术用于现实世界时应该同时保证账本可信、物理可信和时空可信.提出了北斗卫星导航系统(BDS)的作用不仅能便捷可靠的采集时空标签,而且更深层的意义在于BDS定位、导航和授时(PNT)服务具备时空可信性,具体包括:服务泛在性、基准统
基于青海地区14个中国大陆构造环境监测网络(CMONOC)连续站10年的坐标时间序列数据,利用贝叶斯信息准则(BIC)确定各连续站的最优噪声模型,进而得出修正后的水平速度场,并在此基础上建立整体旋转与线性应变模型来分析青海地区的应变特征.结果表明:青海地区CMONOC连续站坐标时间序列各方向的噪声特性存在较大差异,东(E)、北(N)、天顶(U)方向的最优噪声模型分别为白噪声+幂律噪声(WN+PL)、白噪声+高斯-马尔科夫噪声(WN+GGM)和白噪声+闪烁噪声(WN+FN).考虑有色噪声(CN)影响青海地区
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