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中国科学院海洋研究所在开展西太平洋马里亚纳海山区多学科综合科学考察的过程中，利用“科学”轮船载的全水深多波束测深系统Seabeam3012对多个海山进行了地形测量工作。针对作业过程中遇到的恶劣海况导致采集数据质量差、多波束系统易检测错误海底信息、测线布设难度大等问题，提出了基于船体姿态对数据质量影响分析的多波束测线方向优化、基于地形变化并参考浅地层剖面资料的作业参数优化和基于实时采集情况的多波束采集测线布设优化等一系列措施，有效地提高了海山区多波束数据采集质量，并提高了作业效率。获得的高品质地形数据，为多学科协同研究奠定了基础，为ROV等设备的现场作业提供了安全保障。 相似文献
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多径的存在会给全球导航卫星系统的接收机带来较大的定位误差。因此,高精度的接收机须对多径信号进行抑制。针对目前常用的多径抑制方法的优缺点,提出了一种基于多门延迟和曲线拟合的多径抑制方法。该方法通过多门延迟来重塑伪码的自相关函数,用于找到直射信号的伪码真实位置和接收机码跟踪环路鉴别结果之间的偏差,进一步通过曲线拟合方法更加精确地计算出该偏差,最后将该偏差通过开环方法补偿给伪距计算,使得接收机在不改变环路跟踪性能和抗动态干扰性能的前提下实现定位性能的提升。仿真结果表明新算法在前端带宽的影响下对短、中长多径均能进行有效地抑制。 相似文献
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针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。 相似文献
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在用EKF算法消除微弱GPS卫星信号中的噪声,并估计出多径幅度与码相位时延的码跟踪环中,由于各种误差的存在,从而降低了环路的跟踪性能。针对这一问题,该文在EKF算法的基础上提出了一种LSEKF算法,该LSEKF算法用最小二乘估计的原理对EKF算法所用的采样观测点进行修正,构造出一组无偏、均方误差和最小与空间分布确定的新型采样观测点,用来进行后续的滤波估计。仿真结果表明,相比EKF算法,LSEKF算法拥有更高的伪码跟踪精度,而且收敛速度更快,跟踪门限也更低。 相似文献
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基于移动终端的防汛信息查询系统应用广泛,但由于实际防汛抢险业务的复杂性,满足防汛应急工作全生命周期业务的处理软件仍不完善。针对这一现状,本文提出移动防汛应急Mobile GIS系统的设计架构与实现方式。首先,确立以Android主活动、自定义View以及全局Application作为系统的基础底层框架,其中主活动负责防汛多业务逻辑之间的信息交换,由自定义View衍生出的Dialog等视图层实现信息展示,全局Application实现数据的统一调度管理。其次,在此基础框架上构建案件处理、汛情信息查询、预警信息推送三大功能层;最后对防汛多源异构数据处理分析的关键技术进行探究,提出了切实可行的实现方案并实践应用。 相似文献