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室内空间数据模型的表达能力是影响室内位置服务的关键因素，在进行室内空间位置服务之前，需要建立能够表达室内空间复杂特征的模型。针对这一需求，本文提出了一种多元混合室内空间模型，该模型基于传统的对象特征模型、几何空间模型和符号空间模型，通过其表达的几何和拓扑特征的优化组合来实现，可充分表达室内位置和目标间的连通关系，满足室内位置服务需求。针对大量应用程序需要相同的数据模型进行导航分析和信息交换，本文提出了一种使用IndoorGML描述室内空间模型的方法，该方法可实现室内空间模型信息在各设备端的共享。以北京某大型商场为例，建立了多元混合空间模型并使用IndoorGML对其进行描述，最后通过两目标间路径分析证明本文方法的应用价值。 相似文献
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地球重力场平差模型误差的控制 总被引：13，自引：0，他引：13
陶本藻 《武汉大学学报(信息科学版)》2003,28(6):668-670,709
针对模型误差，给出了函数模型优选的标准；提出了衡量模型误差大小的精确度指标及实用估计方法；给出了估计函数模型拟合精度的标准差公式。 相似文献
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本文结合目前遥感卫星传感器几何模型的研究现状，讨论了重要的通用成像模型一有理函数模型的定义、答解方式和利用其计算地面点空间坐标的方法。与传感器的严格几何模型相比，有理函数模型具有简单、通用、保密、高效等特点，可以替代严格几何模型完成摄影测量处理。 相似文献
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对扰动质点模型两种主要误差源作了详细分析，给出选择扰动质点埋藏深度的基本原则。在此基础上，提出一种新的模型构制方法，并提出一种比较客观的扰动质点模型外部检核方法。 相似文献
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基于多层DEM表面模型的地层结构的三维可视化 总被引：8，自引：0，他引：8
通过建立多层DEM表面模型构造三维地层结构，讨论了利用不规则三角网模型以绘制多层三维地层模型和三维剖面的技术和方法，并在微机上进行了实现。 相似文献
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无地面控制点的星载SAR影像直接对地定位研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对星栽合成孔径雷达（SAR）对地面目标的定位问题，分析了在无地面控制点的情况下，利用距离-多普勒（R-D）模型和地球模型进行对地定位的理论与方法，给出了在无地面控制点（GCP）而有数字高程模型的情况下利用R-D模型进行对地定位的求解方法。用天津地区ERS-1数据进行实验，其结果与当地地形图进行比较，精度在50m以内，表明该文提出的方法是正确、可行的。 相似文献
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基于图形的可视化地学建模环境 总被引：5，自引：1，他引：5
概念地图是一种用于支持知识构建及知识共享的方法。通过概念地图，可以有效地创建知识，将不同用户及专家的知识以概念实体与概念关系的形式组织，以图形化的形式加以表示，来支持地学模型建模。基于概念地图的地学模型建模过程包括系统模型描述、用户模型定义、模型建造、模型解释与转换以及CASE生成几部分。随后，详细讨论了模型支持系统的应用特点，基于概念地图的空间模型建模的环境和工作流程。最后，利用永定河的水利工程等背景资料，建立了小清河分洪区背景信息的概念地图模型，利用建立的概念地图模型，在可视化建模环境下，建立了永定河洪水模拟模型。对洪水模拟结果和流域的社会经济统计数据进行叠加分析，得到了令人满意的的洪水灾情评估结果。 相似文献
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研究了卫星重力梯度边值问题的准解的具体计算方法，利用地球重力场模型ＷＤＭ９４模拟的卫星重力梯度数据进行试算，验证了准解模型的有效性，并获得一些重要结论 相似文献
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分析了几种常用的对流层延迟改正模型和对流层延迟的影响因素,在软件LGO和Pinnacle中运用不同对流层改正模型,对外业GPS测量得到的数据进行基线解算,比较不同对流层模型解算后的基线各分量,并得出一些有益的结论。 相似文献
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Pinnacle软件中提供了5种对流层延迟改正模型,对各模型进行分析后,通过试验数据,比较了不同方法的计算结果。与ME5000测距仪测量结果和高等级点位已知坐标比较后,采用Pinnacle软件处理平坦地区C级GPS网数据,给出了选择对流层延迟改正方法的几点建议。 相似文献
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对流层延迟是GPS定位的主要误差源之一，一直是高精度GPS定位的障碍。本文针对湿分量延迟计算复杂，影响因素多，经模型改正后也不理想的现实情况，巧妙的使用IGS产品推算对流层延迟湿分量，进一步削弱了GPS定位中对流层延迟的影响，得出了一些有益的结论。 相似文献
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电离层延迟误差是影响GPS导航和定位的最主要因素,但由于电离层本身的不稳定性,以及目前对其物理特性还不甚了解,我们只能采用精度有限的经验模型和数学模型对其进行描述。本文介绍了利用球谐函数模型模拟电离层延迟的原理与方法,采用双频伪距精确获得电离层延迟,模拟了中国地区上空的电离层延迟,并对模拟结果进行了分析比较,得出了几点有益结论。 相似文献
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介绍几种常用的全球对流层延迟改正模型和几种区域对流层延迟模型的建立方法,再利用美国密歇根州的8个测站天顶对流层延迟数据对天顶对流层延迟进行研究,得出天顶对流层延迟在时间尺度及空间尺度上的变化规律,与经度和纬度相关性一般,与高程强相关。通过美国密歇根州的4个测站数据分别计算3种区域对流层延迟模型,得出各个模型的精度,并比较它们的优劣,结论是一次线性插值模型是三者中精度最高的模型。 相似文献
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Tropospheric delay gradients from numerical weather prediction models: effects on GPS estimated parameters 总被引：3，自引：1，他引：2
Several numerical weather prediction (NWP) models provide information on the 3D state of the neutral atmosphere which has
enabled GNSS researchers to have improved a priori information of the delay induced in the GNSS signals. However, the quality
of weather models on the one hand and computational difficulties on the other, are motivations to develop an algorithm based
partly on NWP models, while still estimating the remaining residual delay through GNSS processing strategies. An algorithm
has been developed to estimate horizontal delay gradients from Meteorological Service of Canada NWP models. The GNSS software
“Bernese” has also been modified to handle these gradients, as well as zenith delay and mapping functions based on NWP models
in phase and code observation equations. Month-long precise point positioning results show strong correlation between north–south
hydrostatic gradients and latitude differences, with significant but less strong correlation with the height and zenith total
delay parameters. The longitude components were not sensitive to the implementation of gradients. High precision GNSS applications
such as long term geodynamics studies, realization of terrestrial reference frames and climatology and consequential interpretations
may be affected by ignoring the asymmetry of the neutral atmosphere. In addition to estimating the gradients, implementing
a priori information on gradients in the processing software may have an impact on estimated results and consequential interpretations. 相似文献
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一种优化的基于神经网络的经验ZTD模型 总被引：1，自引：0，他引：1
目前,经验对流层天顶延迟（ZTD）模型已经有了飞速的发展,因为它们在使用时无需任何测量的实时地面气象数据,这给GNSS用户提供了极大方便。神经网络技术在实测参数型的ZTD建模中已经取得了一定的成果。与此同时,国内虽然有学者构建了神经外网络的经验ZTD模型,其最大的缺点是忽略了ZTD时间变化且只能单独预报ZTD。本文针对这些缺点构建了优化的神经网络经验ZTD模型。试验结果表明,本文提出的神经网络模型可以分别预报天顶干延迟ZHD和天顶湿延迟ZWD,且具有良好的精度：ZHD的Bias和RMSE分别为-3.7和19.8 mm;ZWD的Bias和RMSE分别为-0.6和34.2 mm。本文的神经网络模型预报的ZHD和ZWD的精度均与目前世界著名的GPT2w格网模型相当。另外,与GPT2w模型相比较,神经网络模型最大的优点就是无需庞大的预存格网数据作为输入,在使用时仅需要知道一个训练好的神经网络即可,该特点为GNSS用户提供了极大的方便。 相似文献