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11.
崔鑫 《测绘与空间地理信息》2020,(4):158-162
北斗卫星导航系统能全星座播发3个频率的观测值,有利于载波相位模糊度的解算。本文以传统的CIR方法为基础,分析了其在短基线和长基线计算时的优点和限制。针对于电离层延迟的影响,经典的CIR难以实现长基线模糊度固定的问题,本文提出了一种附有约束条件的适用于长基线的改进CIR算法,利用北斗三频数据对算法性能进行了验证。实验表明:提出的新算法能够提高长基线宽巷模糊度的固定成功率,并且能够很大程度上缩小窄巷模糊度的搜索空间,使其估值的波动能够在4周以内。 相似文献
12.
准确判断重大自然灾害发生趋势对于防灾减灾意义重大.基于时间对称性理论,本文构建“可公度降噪—对称性趋势判断—信息结构系稳定性检验”研究模式,判断了淮河流域(HRB)洪涝灾害发生趋势.结果表明:(1)通过可公度降噪处理去除了噪声元素,提高了预测的精确性;(2)运用三元可公度、蝴蝶结构图、信息结构系等方法判断,2019年HRB发生洪涝灾害的信号较强,该年发生洪涝灾害的随机性概率为66.7%,不漏报置信水平为57.1%;(3)通过洪涝灾害与太阳黑子活动的相关性分析可知,HRB在太阳黑子活动谷年附近易发生洪涝灾害,进一步提高了预测结果的可信度.“可公度降噪—对称性趋势判断—信息结构系稳定性检验”研究模式是对现有时间对称性方法的补充和完善,以期为中国灾害预测起到一定的推动作用. 相似文献
13.
鱼雷锚安装过程中,锚尖形状影响尖部贯入阻力进而影响贯入深度。基于塑性极限分析理论下限法分析不同锚尖长径比x的椭圆形锚尖的贯入阻力和贯入阻力系数,并考虑了贯入深度、锚-土界面摩擦对贯入阻力以及贯入阻力系数的影响。结果表明:(1)锚-土界面光滑时,锚尖贯入阻力系数随着锚尖长径比的增大而减小;锚-土界面粗糙时,锚尖贯入阻力系数随着锚尖长径比的增大而增大。(2)摩擦力对贯入阻力系数的影响随着ξ增大而增大。(3)随着埋置深度增加,贯入阻力系数受x影响最小时所对应的摩擦系数逐渐减小。(4)当锚-土界面摩擦系数ω 0.75时,工程中可选用ξ1的锚尖用以减小端部贯入阻力;当ω0.26时,ξ1的锚尖提供更小的端部贯入阻力。锚尖长径比ξ=0和ξ=1的下限解与前人研究的桩基和圆形结构的理论解较为一致,进一步验证了所提出的椭圆形锚尖下限法模型的可行性。 相似文献
14.
15.
在理论分析的基础上通过物理模型实验探究了规则波与簇状沉水植物群的相互作用。结果表明,植物群沿程波高衰减规律在多数情况下与Kobayashi指数形式和Dalrymple幂函数形式波高衰减理论模型吻合较好,少数情况下波高衰减集中在植物群后半部分,与上述理论模型并不一致。在植物淹没度等于0.4条件下,植物群沿程波高出现较多壅高现象,且相对壅高值随入射波高的增大而减小;植物群的规则波透射系数变化情况与入射波周期、相对波高、植物淹没度以及植物分布密度等因素相关。当入射波周期等于1.0 s时,透射系数随相对波高的增大而减小,周期大于1.0 s时,透射系数随相对波高的增大出现较强的波动性。本文提出了规则波透射系数与水动力因素及植物因素之间的关系式,得到了近岸簇状沉水植物群消浪特性的基本认识,为采用近岸植物消波护岸提供一定的理论依据。 相似文献
16.
17.
为科学评价测量结果的可靠性,对海水中137Cs γ能谱分析方法的不确定度进行了评估。根据《化学分析中不确定度的评估指南》,分析不确定度的来源并逐一对各不确定度分量进行了量化,最终计算了合成相对标准不确定度。结果表明,影响海水中137Cs γ能谱测量不确定度的因素分别为样品源137Cs峰区计数、标准源活度、取样体积、化学回收率、本底137Cs峰区计数及标准源137Cs峰区计数,其中样品源137Cs峰区计数的不确定度贡献最为突出。对于137Cs活度浓度为1.28 mBq/L的海水样品,其合成相对标准不确定度为9.78%。 相似文献
18.
地名词典查询是地名校正、地名匹配等地名服务应用的重要基础,但是地名数量的快速增长使得词典查询性能面临严峻挑战。针对大规模数据环境中传统词典查询方法准确率不高且效率较低等问题,提出了一种顾及字符特征的中文地名词典查询方法(CGQM)。首先,查询具有相同字符特征的地名形成候选地名集合,同时构建单字索引提升查询效率;其次,依据字符数量特征比较查询地名与候选地名的差异,进一步过滤候选地名集合;最后,基于字符位置特征优化查询结果排序策略,使得结果排序更为合理。实验以全国地名词典为例,构建5组测试集进行CGQM方法与Lucene检索方法的对比分析。研究结果表明,CGQM方法对于增强地名词典查询功能、提升查询效率具有实际意义。 相似文献
19.
位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务(Location-based Service,LBS)领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法(Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。 相似文献
20.