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51.
针对BP (Back Propagation)神经网络模型预测卫星钟差中权值和阈值的最优化问题, 提出了基于遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差短期预报模型, 给出了遗传算法优化BP神经网络的基本思想、具体方法和实施步骤. 为验证该优化模型的有效性和可行性, 利用北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system, BDS)卫星钟差数据进行钟差预报精度分析, 并将其与灰色模型(GM(1,1))和BP神经网络模型预报的结果比较分析. 结果表明: 该模型在短期钟差预报中具有较好的精度, 优于GM(1,1)模型和BP神经网络模型.  相似文献   
52.
文中首先介绍了DOT2008A模型建立的原理和方法,利用我国48个长期验潮站19 a连续观测数据验证DOT2008A模型的精度,其均方差为0.118 m,残差的标准偏差为0.086 m;联合多源测高卫星建立的海面地形模型数据验证DOT2008A的精度,均方差为0.106 m,残差的标准偏差为0.099 5 m,且其残差分布图基本符合正态分布。从实验结果来看,DOT2008A模型在我国周边海域精度较高,其建立方法较为合理,转化应用价值较高;同时与多源测高卫星建立的海面地形比较结果来看,验证了自主建立的海面地形模型的正确性,对建立我国高精度海面地形模型具有重要的借鉴意义。  相似文献   
53.
重点对地灾监测方面的方案研究进行了阐述,在构建大数据信息平台的设计方案时,以实现高度自动化的全方位监测功能为导向,依托导航卫星数据接收机和多源传感器,集成构建大数据信息平台的系统解决方案,主要包括扼流圈卫星天线、GNSS数据接收机、MEMS传感器、环境测量单元、防雷区域单元等功能元件的组成、多传感器的系统集成,以及全方位监测的功能实现。按照地灾监测大数据信息平台建设、构建大数据平台关键技术突破及检测数据解算软件功能实现的顺序,完成了GNSS实时监测预警应用网络系统HCmonitor的研发。综合应用多种手段实现地灾监测的功能升级,为解决重大灾害预警提供了新的思路和解决方案,该项成果在甘肃舟曲的灾后重建工程得到应用与推广。  相似文献   
54.
高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。  相似文献   
55.
模糊聚类定权法对SLR定轨精度的影响   总被引:1,自引:1,他引:0  
邵璠  王小亚  何冰  张晶 《测绘学报》2019,48(10):1236-1243
针对卫星激光测距(satellite laser ranging,SLR)精密定轨过程中存在的测站观测数据合理定权问题,将一种改进的模糊聚类算法引入到SLR观测数据定权中。基于国际激光测距服务(International Laser Ranging Service,ILRS)提供的全球SLR测站性能报告,对测站进行近实时滑动分类定权,改变SLR数据处理中权重的经验或者随意性选取模式。经过LAGEOS1卫星2014年1月至2016年12月3年全球SLR实测数据处理的测试。结果表明,当考虑LAGEOS标准点总数、LAGEOS标准点RMS值以及LAGEOS标准点合格率这3项测站质量控制因素确定的测站权值能最大限度地提高卫星定轨精度和观测数据的使用效率,对参与计算的365个3 d弧段数据,91.46%弧段精度得到提高,平均提高约3.7 mm,且每个测站的定轨残差RMS也得到了降低。这对于正在迈向毫米级测量精度的SLR技术至关重要。  相似文献   
56.
高精度的卫星定位测量中,由于卫星在测站上空的重复周期性运动,周期性误差是影响测量精度的重要误差源。恒星日滤波利用周期性误差的特点,提取前一天的周期性误差来改正后一天的定位结果,可滤波处理诸如多路径误差。本文从北斗GEO卫星载波相位观测值站间单差的角度来探讨其周期性特点,通过前后两天站间相位单差观测值进行对比,采用相关性分析方法,验证北斗GEO卫星载波相位单差观测值的周期性特征。  相似文献   
57.
58.
59.
60.
为了更充分地利用GF-2卫星影像数据,文章选取GF-2卫星全色和多光谱影像数据进行融合实验。首先选择PCA(principal component analysis)变换、HIS(intensity hue saturation)变换、Contourlet变换三种融合方法以及它们的结合算法对全色和多光谱影像进行融合,然后对融合结果进行主观定性分析和客观定量评价,最后综合比较得到融合质量较好的方法。实验表明:PCA+Contourlet变换、HIS+Contourlet变换和HIS+PCA+Contourlet变换不仅提高了融合影像的空间分辨率,突出了目标的细节、边缘、纹理信息,保留了原多光谱图像的光谱特性,而且有效地去除了噪声,较适用于高分二号影像的融合。  相似文献   
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