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首先介绍了圆型限制性三体问题的非线性常微分运动方程组,利用定性分析方法、级数解法和数值解法,系统地介绍了这个问题的求解分析方法,相应地给出了共线平动点附近的力学特性、条件周期(和拟周期)轨道,并通过分析一个周期处的状态转移矩阵(Monodromy矩阵)分析了各类轨道的稳定性以及几种周期和拟周期轨道之间的关系。另外,还给出了圆型限制型三体模型下Halo轨道的牛顿迭代算法。 相似文献
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在总结现阶段共线平动点附近周期和拟周期轨道寻找方法的基础上,在JPL星历提供的真实力模型下利用目标轨道法(Target Shooting Method)实现了Halo轨道的寻找.即利用Lagrange乘数法作为迭代工具,利用圆型限制性三体问题下的分析解结果作为迭代初始值,迭代出真实力模型下的拟Halo轨道.重点构建了真实力模型下的虚拟平动点准惯性坐标系,极大地简化了轨道坐标从CRTBP模型向真实力模型的转换,加快了迭代收敛速度. 相似文献
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针对现有的CRTSⅢ型轨道板检测方法效率低下、设备组装复杂、部分还需人工操作等不足,基于三维点云数据实现了轨道板外形尺寸的高精度快速检测。利用轨道板标准三维模型建立相关检测特征,在完成轨道板三维点云数据相关预处理后,将点云数据精确配准至标准三维模型,利用模型上已建立的特征拟合计算轨道板表面点云数据的检测特征,获得轨道板各检测指标的测量值;计算测量值与标准三维模型设计尺寸之间的偏差,从而实现轨道板外形尺寸的快速检测。实验表明,与常规的检测手段相比,该方法具有检测精度高、速度快、检测结果稳定可靠、检测项目齐全等优点,具有良好的应用前景。 相似文献
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在传统星座自主定轨中,SST(satellite to satellite tracking)可以同时提供轨道的大小、形状和星座相对方位信息,但不能确定星座的绝对定向。针对这一亏秩问题,联合圆型限制性三体模型CRTBP(circle restricted three bodyproblem)下的一种平动点周期轨道-Halo轨道飞行器,与二体问题轨道卫星组成扩展星座。利用两种力模型的特性差异,可以去除星座系统上的相关性,避免星座的整体旋转,从而确定星座的全部轨道状态参量。分析Halo轨道的力模型及性态特点,从系数矩阵的相关性角度讨论引进Halo轨道对定轨法矩阵正定性的改善作用,利用地月系L1平动点附近的Halo轨道与月球低轨卫星(LMO)的星间链路,在理想CRTBP框架下进行自主定轨仿真。初步验证了LMO-Halo星座定轨可行性,为开展附加平动点轨道的星座SST定轨提供了参考依据。 相似文献
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研究作为质点的三个天体在万有引力作用下的运动,即所谓的“三体问题”是天文学及相关物理学和数学等领域的重要科学问题。因为三体系统是一个不稳定系统,而且三体问题在数学上没有解析解;所以三体问题解的其他数学物理表达及高精度数值分析中会涉及复杂的理论公式和方法。本文针对天文学通识课上,普通听众对于常规理论化的三体问题讲解很难理解甚至觉得索然无味的问题,研发了一套三体运动可视化软件。软件可以对经典和最新的三体问题特解进行可视化呈现,也可根据用户设定的三体参数进行可视化展示。该可视化软件已应用于天文学通识课程的教学,取得了较好的效果。相关软件和教学成果可为涉及三体问题教学的通识课程提供参考。 相似文献
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讨论了利用单值矩阵的特征值研究Halo周期轨道稳定性和分岔特性的方法;建立了稳定阶数用于对周期轨道稳定性进行定性评判;系统地研究了对周期轨道拟周期分岔、正切分岔和n倍周期分岔.最后计算了地月系L1点附近Halo轨道族的稳定性和分岔,指出分岔轨道将在深空探测轨道设计中发挥独特的作用. 相似文献
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提出一种利用X射线脉冲星的晕轨道自主导航方法。以高精度星历轨道动力学模型构建晕轨道状态方程,并利用二级微分修正方法获取惯性系下晕轨道的标称轨道。基于微分修正原理,利用X射线脉冲星的导航结果和小推力推进器,对晕轨道探测器进行轨道维持和控制,并以地月系L2点晕轨道为例进行了仿真实验。结果表明,该方法能够有效完成地月系L2点晕轨道探测器的自主导航和轨道维持任务。 相似文献
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利用GSFC/NASA/USA的GEODYNⅡ软件,并引入JPL/NASA/USA最新的165×165阶次的月球重力场模型LP165P,通过对该模型进行截断,仿真计算了不同阶次的月球重力场模型对轨道演化的影响,在相同的重力场模型下,计算了不同轨道高度、不同倾角和不同轨道偏心率的轨道演化情况。大量的仿真计算表明,高倾角、圆轨道的中低轨(150 km或200 km)绕月飞行器具有相对稳定的轨道演化特征,在不进行任何调整的情况下,其轨道持续运行时间超过1 a。同时计算表明,轨道积分过程中可以截断月球重力场模型至100阶次而不损失精度。 相似文献
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随着世界海洋经济的快速增长和各国海洋贸易的持续发展,船舶AIS系统被世界各国广泛采用,由此产生海量的船舶轨迹数据。如何对这些多维、动态的数据进行挖掘和利用,成为当前时空数据挖掘领域的研究热点之一。文中在经典DBSCAN空间聚类算法的基础上,对船舶轨迹数据进行清洗、压缩等预处理,并将其划分为特征点相连的子轨迹段,然后引入时间距离度量方法,实现对船舶轨迹的时空聚类。最后基于东海某海域(113°45′37″E~130°23′43″E,17°47′29″N~38°52′59″N)近一个月的船舶轨迹数据进行实验,结果表明相比经典DBSCAN算法,文中算法能够在兼顾时间信息的基础上,对船舶轨迹数据进行有效的时空聚类,为后续研究预测船舶的行为模式奠定基础。 相似文献
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安全是每次出行的重要因素之一，传统方法大多基于人力或视频协同才能完成安全监控，缺少以轨迹数据度量出行的方法。定位和跟踪系统的技术进步，GPS卫星定位技术的不断发展与普及，使利用车载导航装置、手持GPS装置收集及使用GPS数据点成为可能。本文提出了一种基于用户GPS轨迹数据评价安全的方法，并以校区内宿舍与实验室间的轨迹数据为研究对象，验证了方法的有效性。研究表明：用户轨迹在离开安全轨迹处，获得较低的安全得分。反之，用户轨迹如果与安全轨迹极为相似，则获得很高的安全得分。该方法在检验用户轨迹是否与安全轨迹相似极为高效，同时以轨迹数据的形式反映用户的出行安全。 相似文献
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车载激光扫描技术可以快速获取地物表面的高精度三维信息,作为一种新的数据获取手段,已逐渐应用于地理信息系统产业中。将激光扫描数据分类是对地物进行特征提取以及建模的前提与关键。现今,针对车载激光扫描数据的分类方法还不成熟。根据城市各典型地物空间特征(激光点云在三维空间的高程、与邻近点的斜率,以及其在二维投影平面上的分布、密集程度等),本文提出一种主要适用于城市激光扫描数据的地物分类方法。首先,综合考虑车载激光数据的采集特点、车行GPS轨迹以及扫描数据中同一扫描线上相邻激光点之间的斜率关系,提取出路面。其次,对于非路面的激光点云数据,先使用基于格网化与区域分割相结合的方法进行实体划分,再通过计算地物空间形状特征的几项统计指标(外包围盒、实体高度等),对实体进行分类。最后,以海南三亚市某街道为研究区验证该方法的有效性。实验结果表明,使用该方法能成功地分出研究区的路面、建筑物、树木和路灯四类地物,并进一步在同类地物间分出不同实体。 相似文献
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高分辨率卫星的发展使遥感影像的广泛应用成为可能,在摄影测量领域具有重要意义的核线是高分辨率光学遥感影像应用的基础。本文基于有理函数作为通用的几何模型研究线阵CCD影像的理论依据,在一种新的有理函数反演模型基础上,确定像点的虚拟物方点,利用核线投影轨迹生成算法获得核线在左右影像范围内的走向和形状,结合3组不同传感器获取的不同地区的遥感数据进行了本文方法的验证,证明其有效性,证明本文方法可以快速高效地实现核线提取。 相似文献
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Personalized travel route recommendation using collaborative filtering based on GPS trajectories 总被引：1，自引：0，他引：1
Travelling is a critical component of daily life. With new technology, personalized travel route recommendations are possible and have become a new research area. A personalized travel route recommendation refers to plan an optimal travel route between two geographical locations, based on the road networks and users’ travel preferences. In this paper, we define users’ travel behaviours from their historical Global Positioning System (GPS) trajectories and propose two personalized travel route recommendation methods – collaborative travel route recommendation (CTRR) and an extended version of CTRR (CTRR+). Both methods consider users’ personal travel preferences based on their historical GPS trajectories. In this paper, we first estimate users’ travel behaviour frequencies by using collaborative filtering technique. A route with the maximum probability of a user’s travel behaviour is then generated based on the naïve Bayes model. The CTRR+ method improves the performances of CTRR by taking into account cold start users and integrating distance with the user travel behaviour probability. This paper also conducts some case studies based on a real GPS trajectory data set from Beijing, China. The experimental results show that the proposed CTRR and CTRR+ methods achieve better results for travel route recommendations compared with the shortest distance path method. 相似文献
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Vania Bogorny Chiara Renso Artur Ribeiro de Aquino Fernando de Lucca Siqueira Luis Otavio Alvares 《Transactions in GIS》2014,18(1):66-88
Several works have been proposed in the last few years for raw trajectory data analysis, and some attempts have been made to define trajectories from a more semantic point of view. Semantic trajectory data analysis has received significant attention recently, but the formal definition of semantic trajectory, the set of aspects that should be considered to semantically enrich trajectories and a conceptual data model integrating these aspects from a broad sense is still missing. This article presents a semantic trajectory conceptual data model named CONSTAnT, which defines the most important aspects of semantic trajectories. We believe that this model will be the foundation for the design of semantic trajectory databases, where several aspects that make a trajectory “semantic” are taken into account. The proposed model includes the concepts of semantic subtrajectory, semantic points, geographical places, events, goals, environment and behavior, to create a general concept of semantic trajectory. The proposed model is the result of several years of work by the authors in an effort to add more semantics to raw trajectory data for real applications. Two application examples and different queries show the flexibility of the model for different domains. 相似文献
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车辆轨迹数据的道路信息提取是地理信息领域的热点也是难点之一,深度学习的快速发展为该问题的解决提供了一种思路与方法。本文针对车辆轨迹数据的车行道级道路提取问题,引入深度学习领域的生成式对抗网络,利用残差网络构建深层网络和多尺度感受野感知轨迹数据不同细节特征,构建了基于条件生成式对抗网络的轨迹方向约束下车行道级道路提取模型。首先提出了朝向-颜色映射栅格化转换方法,实现轨迹朝向信息向HSV颜色空间的转换;然后利用样本数据学习模型参数;最后将训练模型应用到郑州、成都、南京3个试验区域提取车行道级道路数据。试验结果表明,本文方法能够有效地提取完整的车行道级道路数据。 相似文献
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针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。 相似文献
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结合室内轨迹数据的特点,研究了室内移动对象语义轨迹序列处理方法,以及利用LDA主题模型与用户历史轨迹进行室内商场用户分类的方法。提出了通过关联规则分析挖掘用户语义位置模式的方法,并以北京某大型商场的实际用户轨迹数据为例,对所提出的方法进行了实验验证。 相似文献
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Navigation, the goal-related movement through space and time to reach a destination, is a fundamental human activity. Geographers, physiologists, anthropologists, and psychologists have long been interested in the spatial and temporal aspects of navigation speed. Hikers, search and rescue teams, firefighters, the military, and others navigate on foot, and their success depends on understanding how the dynamics of foot-based navigation affect individual capabilities. This research modeled the speed of movement of humans engaged in navigation in wooded environments with varied terrain. Movement models were developed using spatiotemporal analysis of multiple subjects’ trajectories. Speed estimates were collected via satellite positioning from 200 subjects engaged in foot-based navigation. Trajectory data were merged with land-cover data to analyze human navigation over varying slopes and terrain. Generalizing these characteristics provided a model of navigational speed of movement from an origin to a destination along an unknown route. Tobler’s hiking function and Naismith’s rule were used in an analysis of the trajectory data. The model created from this study was shown to outperform those classic human movement speed estimators by predicting route completion time within 10% accuracy (M = 11.1min, 95% CI [9.8, 12.4] min). These models help explain the human dynamics of navigation.] 相似文献