实时精密单点定位中周跳探测与修复的算法研究     

易重海  朱建军  陈永奇  戴吾蛟 《武汉大学学报(信息科学版)》2011,36(11):1314-1319

提出了一种适用于实时GPS精密单点定位的周跳探测与修复的新算法。该算法步骤为：①利用M-W组合和电离层残差组合初步确定没有发生周跳和可能发生周跳的卫星;②利用当前历元与前一（或几个）历元的L1、L2和Lw观测值和第一步得出的没有发生周跳的卫星信息,采用基于历元间差分观测值的周跳处理模型对可能发生周跳的卫星进行周跳探测;③对第二步中周跳处理失败的卫星进行进一步的精化处理,以尽可能修复周跳。实验表明,新算法在实时GPS精密单点定位中可以准确地探测并修复周跳。  相似文献   

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班保松  伍吉仓  陈永奇  冯光财  胡守超 《大地测量与地球动力学》2010,30(4):25-28

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陈光保  陈永奇  伍吉仓  何秀凤 《大地测量与地球动力学》2010,30(1):1-4

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周访滨  朱建军  陈永奇 《大地测量与地球动力学》2013,33(4):92-95

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陆架边缘的多波束测量     

周兴华  陈永奇  陈义兰 《海洋测绘》2003,23(3):20-23

大陆架边缘和大陆坡的水深变化较快，在中国东海陆架边缘水深从100m左右快速地变化到陆坡的几千米。从系统的测程和精度考虑，在陆架边缘和陆坡区同时使用浅水型和深水型多波束系统进行测量是一种合理的作业模式。深、浅水多波束系统在i作频率、发射更新率、信号取样率以及波束宽度上都有较大的不同，这些因素直接影响到海底地形测量成果。对用Simrad EM950浅水型多波束系统和SeaBeam2112深水型多波束系统在同一陆架边缘的测量结果进行了比较。  相似文献   

基于改进BP神经网络的海底底质分类   总被引：2，自引：0，他引：2       下载免费PDF全文

唐秋华  刘保华  陈永奇  周兴华 《海洋测绘》2009,29(5):40-43

通过采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法,将GA算法与BP神经网络有机结合,应用于海底底质分类。基于多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用改进的BP神经网络分类方法,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂和泥等底质类型的快速、准确识别。通过实验比较,GA-BP神经网络分类精度明显高于BP神经网络,证明了该方法的有效性和可靠性。  相似文献   

UKF算法及其在GPS卫星轨道短期预报中的应用     

郑作亚  陈永奇  卢秀山 《武汉大学学报(信息科学版)》2008,33(3):249-252

分析了GPS卫星预报星历,在比较分析EKF和UKF优缺点的基础上,将UKF引入GPS卫星轨道预报研究中.数值模拟和结果分析表明,UKF方法预报更稳定,能有效地提高轨道预报精度和稳定性.  相似文献   

利用单片机与CPLD技术控制PCI网卡     

陈永奇 《时间频率学报》2005,28(2):117-123

简单介绍了PCI总线协议以及PCI接口原理。给出了一种利用单片机与复杂可编程逻辑器件CPLD(complex programmable logic device)控制PCI网卡,实现以太网通信的方案设计。重点说明了如何使用CPLD芯片设计单片机与PCI网卡之间的PCI接口。  相似文献   

结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用   总被引：9，自引：0，他引：9       下载免费PDF全文

唐秋华  刘保华  陈永奇  周兴华  丁继胜 《地球物理学报》2007,50(1):313-319

学习向量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）神经网络在声学底质分类中具有广泛应用. 常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题，影响底质分类精度. 本文提出采用遗传算法（Genetic Algorithms，GA）优化神经网络的初始值，将GA与LVQ神经网络结合起来，迅速得到最佳的神经网络初始权值向量，实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别. 将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中，通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明，该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高.  相似文献   

深圳市1 km高分辨率厘米级高精度大地水准面的确定   总被引：56，自引：1，他引：56  

宁津生  罗志才  杨沾吉  陈永奇  张天纪 《测绘学报》2003,32(2):102-107

利用65个精度优于2 cm的GPS水准数据、5 213个实测重力点数据、100 m分辨率的数字地形模型和WDM94地球重力场模型,采用移去-恢复技术计算了深圳市1 km分辨率的大地水准面模型.将该模型大地水准面高与由29个GPS水准得到的大地水准面高进行比较,其差值的标准差为±1.4 cm.  相似文献