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针对目前MHSS ARAIM (multiple hypothesis solution separation advanced receiver autonomous integrity monitoring)算法存在的抗差能力弱、计算子集过多、计算量过大等不足,提出一种组合粗差探测的MHSS ARAIM算法。该算法先用粗差探测方法对原始数据进行粗差识别与剔除,而后用MHSS ARAIM算法处理经粗差探测后的数据,可弥补MHSS ARAIM算法的不足。对若干IGS和全球连续监测评估系统iGMAS(international GNSS monitoring and assessment system)监测站观测数据进行计算和分析。结果表明:在航行LPV-200阶段,该算法应用于GPS和BDS导航的性能优于MHSS ARAIM;在假设单故障情况下,该算法对GPS和BDS观测数据的有效监视门限EMT(effective monitor threshold)的精度分别提高了22.47%和9.63%,对VPL(vertical protection level)的精度分别提高了32.28%和12.98%;在假设双故障情况下,对EMT的精度分别提高了80.85%和29.88%,对VPL的精度分别提高了49.66%和18.24%。 相似文献
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通过对南黄海盆地崂山隆起中南部163站位油气地球化学样品采集、烃类气体和芳烃类指标的分析测试,以及地球化学异常提取,揭示了烃类地球化学指标的异常分布特征,分析了海底油气渗漏和表面地球化学异常的关系,建立了油气地球化学异常模式。吸附甲烷、吸附重烃气体、顶空甲烷、顶空重烃气体、芳烃及其衍生物总量(260 nm)和稠环芳烃总量(320 nm)的地球化学异常均围绕高石3构造呈环状分布,并且烃类气体指标异常较芳烃类指标异常更靠近这一圈闭构造的外侧。地球化学异常的平面分布和沿主要地震剖面的垂向分布特征显示烃类地球化学异常的形成可能与高石3构造及深部油气藏的分布和垂向渗漏有关,并据此建立了围绕高石3构造的双环状地球化学异常模式。内环主要芳烃类指标异常,可能由高石3构造上部残留油藏渗漏形成,外环主要为烃类气体异常,可能由高石3构造深部原生气藏渗漏形成。表面地球化学异常与高石3构造边缘断裂构造的关系显示,无论是内环异常,还是外环异常均与高石3构造边缘断裂构造在空间上密切相关,预示着这些断裂构造可能是深部油气垂向渗漏运移的主要路径,同时也意味着高石3构造是崂山隆起中—古生界海洋油气钻探的首选构造。 相似文献
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基于自动探测方法的南海北部涡致海表温度锋面的特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
南海北部具有丰富的温度锋面和中尺度涡,它们调节着局地的热量和能量平衡。本文利用卫星海洋高度异常和海表温度数据,并基于自动探测方法,探究了2007年至2017年南海北部中尺度涡边缘的海表温度锋面(涡致锋面)特征。反气旋/气旋边缘出现锋面的概率可达20%。气旋涡在各个方向上出现锋面的概率比较均匀,反气旋涡的东北部和西南部出现锋面的概率大于西北部和东南部。中尺度涡致锋面的数量有明显的季节变化,而涡动能未表现出明显的季节变化。中尺度涡致锋区的总涡动能是中尺度涡内动能的3倍,并且反气旋涡致锋面的总涡动能明显强于气旋涡致锋面的总涡动能。中尺度涡致锋面的数量和涡动能的年际变化与厄尔尼诺南方涛动指数没有明显的相关性。本研究也讨论了中尺度涡致锋面的可能机制,但是中尺度涡对海表温度锋的贡献需要进一步定量研究。 相似文献
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针对地面三维激光扫描仪扫描过程中产生混合像元的问题,通过对混合像元产生原理和相关特性的分析,提出了一种用于探测和剔除混合像元的算法,并且编制相应的计算机程序予以实现。同时以球体作为实验扫描对象,用混合像元剔除算法对扫描过程中产生的混合像元予以剔除,并比较了混合像元剔除前后点云拟合模型与实际物体在尺寸上及拟合精度的差异,从而验证了该算法的有效性和实用性。混合像元探测与剔除算法可以为后期进行的点云配准、特征提取和曲面建模等工作提供更精确的点云。 相似文献
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李彬 《测绘与空间地理信息》2016,(8):160-165
北斗卫星导航系统是中国自行研制的继美国GPS和俄罗斯GLONASS之后第3个成熟的卫星导航系统。进行GNSS相位数据处理的过程中,由于某种原因,载波相位观测值突然出现整周数的跳变的现象称为周跳。周跳现象的发生将会严重影响后续的数据处理,因此,有必要在解算前完成周跳探测与修复工作。本文就北斗系统周跳探测与修复课题进行了较为全面的探究,先后介绍了高次差法、多普勒法、伪距载波相位组合法、电离层残差法、三频数据组合探测法等一系列周跳探测与修复方法,可分别应用于不同频段接收机、不同观测环境、不同数据处理模式。 相似文献
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GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差,未剔除的粗差将会导致参数估计有偏。因此,粗差探测与剔除是GNSS坐标序列分析中一项重要的数据预处理工作。针对GNSS坐标时间序列特点,提出了一种将L1范数(L1-norm)估计与四分位距统计量IQR(interquartile range)组合的移动开窗粗差探测算法,称之为L1_Mod IQR。该方法的主要思想是,首先利用L1范数估计得到较"真实"的残差,然后再对残差采用IQR统计量进行粗差探测。将L1_Mod IQR法与"3σ"法、基于最小二乘的τ检验法等粗差探测算法进行了模拟计算与对比,验证了该算法的有效性。进一步采用L1_Mod IQR算法对中国区域10个IGS站的高程时间序列进行了分析,结果表明中国区域IGS站高程序列的粗差剔除率最小为0.1%,最大为2.6%。并且以WUHN站为例与SOPAC提供的结果进行了对比,结果表明SOPAC提供的"Clean"数据仍含有大量的粗差,而L1_Mod IQR算法能够有效地剔除粗差。 相似文献