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892.
在复杂观测环境下,GNSS/INS组合导航系统的GNSS信号易受干扰从而导致INS独立导航精度迅速下降。针对上述问题,本文基于因子图的里程计辅助GNSS/INS组合导航算法,利用里程计观测信息结合非完整性约束构建航向速度约束方程,同时采用能多次线性化计算和多次迭代的因子图优化方法进行参数估计。实际车载试验解算结果表明,在GNSS信号良好时,基于因子图方法比滤波方法具有更快的收敛时间,收敛速度提高了近10倍;在GNSS信号发生中断时,添加里程计辅助后组合导航系统在东向和北向分别提升了83%和89%。与传统的滤波融合手段相比,本文采用因子图优化后在东向和北向的定位精度分别有63%、70%的改善。 相似文献
893.
为了使储层流动单元划分结果更具有客观性,应用熵权TOPSIS法,以丘陵油田三间房组储层为例,选取孔隙度、渗透
率、粒度中值、饱和度中值压力、退汞效率和含油饱和度6个参数,将研究区储层划分为E、G、M、P4类流动单元。研究表明,不同
类型的流动单元有着不同的微观孔隙结构特征,其孔隙类型、接触方式、喉道类型、连通性和驱油效率都存在着明显差异。熵权
TOPSIS法具有较好的综合判别能力,划分的各类储层流动单元特征明显,为储层流动单元的划分及评价提供了一条新的思路。 相似文献
率、粒度中值、饱和度中值压力、退汞效率和含油饱和度6个参数,将研究区储层划分为E、G、M、P4类流动单元。研究表明,不同
类型的流动单元有着不同的微观孔隙结构特征,其孔隙类型、接触方式、喉道类型、连通性和驱油效率都存在着明显差异。熵权
TOPSIS法具有较好的综合判别能力,划分的各类储层流动单元特征明显,为储层流动单元的划分及评价提供了一条新的思路。 相似文献
894.
近44 年来青藏高原夏季降水的时空分布特征 总被引:13,自引:3,他引:10
利用1961-2004 年青藏高原97 个站点的夏季逐日降水数据,通过累积距平、相关分析、回归分析、经验正交函数分解、功率谱方法等,结合GIS 的空间分析功能,分析了夏季 降水的时空分布特征。结果表明:在青藏高原年降水量比较少的地区,夏季降水占全年降水的比例较高,夏季降水与全年降水的相关性也较强;夏季降水相对变率最大的地区位于青藏 高原西北的最干旱地区,最小的地区是三江源区;夏季降水趋势增加和减少的站点分别为54 个和43 个,通过较显著检验的站点占总数的18.6%;在2000m 以下的站点中,海拔和夏季降水气候倾向率存在较强的正相关,相关度达0. 604 (显著性0.01);1961-1983 年和1984-2004 年两个时间段相比,除了3000~3500m 海拔范围外,其余海拔范围夏季降水气候倾向率都表现为增加;夏季降水可大致分为三种类型场:高原东南部类型场、高原东北部类型场和三江 源类型场,高原东南部类型场和高原东北部类型场表现出南北变化相反的降水特点,分界线大致沿着35oN 线;在90%的置信概率下,三种类型场分别表现出5.33 年、21.33 年和2.17 年的潜在周期;4500 m 以上海拔范围的站点夏季降水周期通过很显著检验(α = 0.01),站点海拔和降水周期存在-0.626 的高相关度;在三江源地区,3500 m 以上的站点夏季降水周期随海拔升高而减小,3500 m 以下的夏季降水周期随海拔高度升高而增加。 相似文献
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896.
赛博空间地理分布研究 总被引:8,自引:3,他引:5
如何界定虚拟的赛博空间与地理实际(如人均国内生产总值和人口)之间的关系,是一个备受关注的问题。文章首先运用Lorenz曲线和吉尼系数研究了中国互联网地区域名的时空分布,然后运用指数定律对中国互联网地区域名数量、地区人均国内生产总值和地区人口数量进行了分析,得出的结论是:赛博空间分布是地区人均国内生产总值的反映,与地区人口分布联系不大。这证实了赛博空间与经济活动的紧密相关性。研究中还发现,赛博空间仍然处于高速增长期;最后给出了中国互联网增长的速度,以及到达成熟稳定时期所需的时间。 相似文献
897.
基于区域密度函数的区域空间结构与增长模式研究——以京津冀都市圈为例 总被引:4,自引:0,他引:4
区域密度函数是分析区域空间结构及其变动趋势的有效工具,但其在实证研究中的应用尚比较少见.现有研究大多使用单中心密度函数,研究局限于单中心城市区域.探讨了适用于多中心城市区域的区域密度函数的形式,并进一步将其应用于对京津冀都市圈空间结构特征及区域增长模式的分析.使用探索性空间数据分析方法分析区域人口密度分布发现,京津冀都市圈具有多中心空间结构特征.分别应用单中心和多中心区域密度函数分析京津冀都市圈空间结构与增长模式,单中心密度函数的分析显示京津冀都市圈的主要中心城市尚处于向心集聚的发展阶段,而多中心密度函数的分析则显示京津冀都市圈呈现集聚与扩散并存的空间发展趋势,并且不同层次的中心城市表现出三种不同的增长模式,分别为去中心化扩散、中心增长型扩散和向心集聚.由于多中心区域密度函数综合考虑多个中心对区域人口密度分布的影响,因此能更准确地反映京津冀都市圈人口密度分布的变化趋势. 相似文献
898.
899.
900.