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1.
根据GPS数据处理中的Kalman滤波状态转移矩阵和设计矩阵大量存在零元素的特点,将其构造成特定稀疏矩阵.再利用稀疏矩阵乘法,同时结合矩阵对称性、矩阵求逆降维等方法,可大大减少Kalman滤波的乘法次数.在非差C/A伪距情况下,该算法乘法总次数不到传统算法的1/3;在双差伪距P1,P2 双差载波情况下,该算法乘法总次数甚至不到1/6;其耗时也只有传统算法的1/3左右,因而大大提高了Kalman滤波的计算效率.  相似文献   
2.
目前,北斗全球卫星导航系统有5颗试验卫星发射试验信号。试验卫星数据质量分析是北斗全球系统信号体制验证的重要内容。基于单测站北斗试验卫星观测数据,采用伪距相位差组合和伪距多径组合方法,初步分析了试验卫星民用信号以及Bs频点信号伪距测量噪声和多径误差。结果表明,倾斜同步轨道卫星伪距测量精度优于中轨道卫星;在各导航信号中,B2a+b信号伪距测量精度最高,具有最优的抗多径性能;B1C信号伪距测量精度最低,抗多径性能最差;Bs信号伪距测量精度较差,但优于B1C信号,且其伪距多径存在一个与高度角相关的系统误差,在高度角最大时可达0.5 m。  相似文献   
3.
垂直加速度是航空重力测量的重要改正项之一.文中概述了利用GPS确定加速度的基本方法,从理论上分析了GPS确定垂直加速度的精度,并利用航空重力测量实测数据,比较分析了惯常使用的3种垂直加速度确定方法,得出了若干初步结论.  相似文献   
4.
导航卫星原子钟频率漂移特性分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了原子钟频漂定义,总结了频率漂移率测试评定方法,比较分析了不同噪声情况下的频率漂移率估计方法,并用实验室真空状态铷钟的频率偏差数据和GPS卫星钟的精密星历数据进行了计算分析,表明铷钟都有明显频漂,GPSIIR铷钟的日漂移率在10^-15。量级,而铯钟频漂不是很明显。研究了频漂对原子钟时域稳定性影响规律,还利用模拟数据进行了计算分析。验证了方法的有效性.  相似文献   
5.
根据GPS数据处理中的Kalman滤波状态转移矩阵和设计矩阵大量存在零元素的特点,将其构造成特定稀疏矩阵。再利用稀疏矩阵乘法,同时结合矩阵对称性、矩阵求逆降维等方法,可大大减少Kalman滤波的乘法次数。在非差C/A伪距情况下,该算法乘法总次数不到传统算法的1/3;在双差伪距P1,P2 双差载波情况下,该算法乘法总次数甚至不到1/6;其耗时也只有传统算法的1/3左右,因而大大提高了Kalman滤波的计算效率。  相似文献   
6.
本文提出一种估计GPS动态测量中的模糊度实数解递推最小二乘算法。推导了状态参数和模糊参数向量递推解;给出了残差平方和的序贯计算公式。该算法不仅可以获得模糊度的无偏最优估值,而且还能提高计算效率;不仅能够应用于动态GPS事后处理,而且能够用于实时GPS动态数据处理。算例显示了该算法的正确性。  相似文献   
7.
GPS动态测量连续周跳检验   总被引:29,自引:2,他引:27  
何海波  杨元喜 《测绘学报》1999,28(3):199-204
本文针对GPS动态测量中经常出现的连续周跳,提出了一种新的连续周跳的检验方法。该方法在理论上是最优的,与Kalman滤波平行操作,能够实行处理周跳引起的偏差;而且,在偏差估计的同时,兼顾后续偏差检验,因而可利用尽可能多的观测历元信息来获取精度较高的偏差估值。实例计算表明,该方法在应用中是很有效的。  相似文献   
8.
COMPASS与其他GNSS组合导航完好性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
GNSS用于民用航空导航必须满足完好性要求,而完好性监测主要通过接收机自主完好性监测和基于增强系统的GNSS完好性通道两种手段实现.北斗卫星导航系统(COMPASS)的快速发展将显著改善卫星几何观测结构,此外,GNSS多频信号可以消除一阶电离层延迟的影响,从而改善RAIM的可用性,使得利用RAIM提供全球范围内无缝的航空进近的完好性服务成为可能.利用仿真数据分析了COMPASS对RAIM可用性的贡献;分析了COMPASS单系统及与其他卫星导航系统组合用于民用航空导航时,利用RAIM能够满足航空进近哪些阶段的完好性需求;探讨了COMPASS用户测距精度对其完好性性能的影响.  相似文献   
9.
针对双星姿态测量中整周模糊度解算这一关键问题,提出了一种新的双星整周模糊度解算方法——天线反转法。其基本思想是,在静态初始化过程中将副天线绕主天线反转了180°。模拟算例表明,该方法能够快速可靠地解算出双星整周模糊度。  相似文献   
10.
导航卫星原子钟Kalman滤波中噪声方差-协方差的确定   总被引:2,自引:0,他引:2  
用Kalman滤波实时监测卫星钟运行状况,需要确定Kalman滤波协方差阵。首先介绍适用于铷钟的Kalman滤波方程,推导基于哈达玛总方差的Kalman滤波过程噪声参数和观测噪声估计方法,并在此基础上构造Kalman滤波状态噪声协方差阵和观测噪声协方差阵。利用GPSBlockIIR铷钟事后处理的采样间隔为5min的精密钟差数据进行了预报分析,结果表明,当预报时间为1h时,预报精度在1ns左右;当预报时间为6h时,预报精度在(8~9)ns之间。进一步验证Kalman滤波协方差阵估计方法的正确性。  相似文献   
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