【摘 要】
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高精度高可靠性的卫星轨道是实现低轨卫星精密应用的重要前提，而模糊度固定技术是提高卫星定轨精度的关键途径。研究了基于整数钟的星间单差模糊度固定原理和方法，并利用2019年4-5月的两颗GRACE-FO（Gravity Recovery and Climate Experiment Follow On）卫星数据（GRACE-C/D）系统评估了固定解对低轨卫星简化动力学和运动学定轨的精度提升效果。结果表
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高精度高可靠性的卫星轨道是实现低轨卫星精密应用的重要前提，而模糊度固定技术是提高卫星定轨精度的关键途径。研究了基于整数钟的星间单差模糊度固定原理和方法，并利用2019年4-5月的两颗GRACE-FO（Gravity Recovery and Climate Experiment Follow On）卫星数据（GRACE-C/D）系统评估了固定解对低轨卫星简化动力学和运动学定轨的精度提升效果。结果表明，两颗卫星简化动力学和运动学定轨的宽巷模糊度固定率均达到99%，而窄巷模糊度固定率在95%左右。对于简
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三维加速度点质量模型法作为近几年的一种新方法，为反演陆地水储量变化提供了新的途径。本文采用三维加速度点质量模型法计算我国华北地区2003—2014年的水储量变化。为了检验反演结果，采用球谐系数法以及CSR发布的RL06 MASCON模型进行对比分析。研究结果表明：(1) 两种方法反演结果均反映出华北地区陆地水储量长期处于亏损趋势，但不同方法计算的亏损速率有一定的差别，三维加速度点质量模型法采用CS
通勤是城市居民的基本交通需求，也是联系城市居民居住地和就业地的重要桥梁。城市居民的就业地与居住地很少能完全重叠，从而导致了浪费性通勤。现有浪费性通勤研究主要通过问卷调查进行，存在样本有限、成本较高、分辨率不足等问题。为此，本文提出一种顾及实时路况的城市浪费性通勤测算思路，并将其用于成都市浪费性通勤测算。通过调用高德地图应用程序接口（Application Programming Interface
本文提出将标准时频变换(Normal Time-Frequency Transform，NTFT)与卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)结合，尝试实现地震信号的自动准确识别。单纯利用神经网络方法识别地震通常需要人工方式判别收集地震信号样本，对受到噪声污染的信号进行相关预处理操作。采用NTFT+CNN模型无需预处理去噪，更具有实用性。从云南省盈江地区三个
目的：图像匹配是完成众多视觉任务的核心环节，针对一些匹配图像中一致性的图像内容往往只占据较少图像幅面的问题，本文将整幅图像匹配转化为图像中局部物体块的匹配。训练Siamese特征提取网络，构建局部物体块特征，该特征具有较强的表达能力，可以准确匹配图像中的相同物体块，进而完成整幅图像匹配的任务。方法：本文通过在图像中匹配相同的物体块进行整幅图像的匹配，首先基于Edge Boxes算法检测图像中的局部
大气水汽是对流层的重要组成部分之一，研究影响水汽的因素及精度具有重要意义。本文主要研究黄土高原地区大气可降水量（Precipitable Water Vapor， PWV）的影响因素，并对其实际精度评估，首先对ERA5（the fifth-generation atmospheric reanalysis data of ECMWF）的气压、气温数据和全球导航卫星系统（Global Navigat
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