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针对北斗卫星类型间偏差（ISTB）导致载波相位差分高精度定位（RTK）的整周模糊度无法固定问题，本文提出了改进ISTB快速改正方法，在观测量层面仅利用1组不同卫星类型的载波相位差分观测量即可实现ISTB估计与改正，实际应用中较传统方法更具普适性与简易性。该方法的测试结果表明，ISTB值由NH码调制不同引起，不同频点的ISTB值具有不一致性；此外，有无改正ISTB的北斗RTK性能对比反映了ISTB会严重降低整周模糊度固定与RTK定位性能。由此可知，本文方法能够保障现阶段北斗接收机更新换代过程中北斗RTK的高精度与高可靠性能。 相似文献
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机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献
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