国家自然科学基金(41071294)
- 作品数：85 被引量：447H指数：12
- 相关作者：文鸿雁任超周吕李超朱军桃更多>>
- 相关机构：桂林理工大学博罗县国土资源局贵阳勘测设计研究院更多>>
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- 相关领域：天文地球建筑科学理学交通运输工程更多>>
- 小波去噪的灰色动态模型在变形预测中的应用被引量：2
- 2012年
- 针对GM(1,1)模型对随机波动性较大的数据拟合较差、预测精度低的缺点,提出了基于小波去噪的灰色动态模型。首先运用小波滤波消除数据噪声,使数据更具规律性;再利用灰色动态模型预测变形;最后对高层建筑物沉降监测数据的预测值与实测值进行对比分析。结果表明,该模型的预测误差较小、精度较高,适合在变形预测中应用。
- 朱军桃江春建
- 关键词：GM(1,1)模型小波去噪
- G PS接收机天线相位中心随不同截止卫星高度角变化对基线的影响被引量：3
- 2014年
- 分析了不同卫星高度角的观测值对接收机天线相位中心改正和基线解算的影响,理论分析和实验结果表明:对于中长距离的基线,采用天线指向北方向的方法仍不能完全消除天线相位偏心差造成的误差影响,因此该因素必须在数据处理中加以考虑。
- 任超黄惠
- 关键词：卫星高度角相位中心偏心差基线
- BP神经网络在似大地水准面精化中的应用
- 2014年
- 利用分辨率为5'×5'的EGM2008模型计算高程异常,从水准联测点上移走模型中的高精度中长波部分后,通过BP神经网络模拟余下的短波部分,最后再对数据进行恢复,使实验达到较高的精度。通过实例对确定高程异常的多种方案进行比较分析,得出了一些有益的结论。
- 陈淋邵曦
- 关键词：EGM2008模型BP神经网络
- GPS/GLONASS组合定位对GPS模糊度解算及定位结果的影响
- 随着GLONASS系统的恢复和现代化的逐步实施,可观测的卫星数和服务性能也有了大幅度的提高。虽然目前GPS在实时精密定位中占有绝对地位,但研究GLOANSS系统在实时精密定位中的作用和贡献,对于改善实时精密定位精度、可靠...
- 邓辰龙唐卫明
- 关键词：模糊度GPSGLONASS
- 文献传递
- 基于滑动式算法的IGS精密星历内插与拟合精度被引量：8
- 2013年
- 从Lagrange和Chebyshev多项式插值余项误差方面分析了进行滑动式插值的必要性,并通过具体算例得出结论 :2种模型最佳插值结果精度相当,阶数选择恰当,可达亚mm级;随着插值阶数增加,Chebyshev拟合偏差成级数增加,而Lagrange内插精度降低不明显;采用非滑动式算法,Lagrange偏差可达m级,Chebyshev精度相对稳定,达cm级。
- 吴伟任超王文杰黄征凯
- Bernese软件在低高度角卫星信号处理中的应用被引量：2
- 2012年
- 简单介绍了Bernese软件的一些基本情况,包括主要功能、操作步骤和主要内容等,并利用4个IGS站的观测值,进行低高度角情况下的解算,对定位结果做分析研究。结果表明:Bernese软件进行低高度角信号的定位解算能够满足工程需要和对GPS精度的要求。
- 彭家頔任超佘娣
- 关键词：数据处理
- InSAR干涉图空域滤波方法对比分析被引量：2
- 2014年
- 介绍了现有的InSAR干涉图滤波方法种类。重点研究了空域滤波中的均值滤波和中值滤波的原理和流程,选取真实的图像数据在Matlab软件中编程进行处理,并比较了2种算法的优缺点,以及同样在中值滤波法下取不同窗口的优劣性。最后,用5种定量评价指标比较和评价了不同的处理方法所得到的结果。
- 阮越覃辉
- 关键词：INSAR干涉图均值滤波中值滤波
- 灰色二阶预测模型在变形监测中的应用被引量：7
- 2014年
- 本文根据灰色理论中的数列预测理论,针对建筑物的沉降,建立了灰色二阶预测模型GM(2,1),给出GM(2,1)模型精确求解方法,并以某建筑物沉降数据为例验证了该模型的精度比GM(1,1)模型精度高,且简单易行,因而具有一定的实用价值。
- 陶鑫文鸿雁何美琳何永红
- 基于VB.NET的CAD图平面转换方法的实现被引量：1
- 2012年
- 针对土地整理中独立坐标系向国家80坐标系转化的问题,提出了小区域坐标转换的方法,并验证了方法的可行性;软件在应用中效果良好。
- 王文杰高野黄鹰唐诗华
- 关键词：VB.NET
- 变形系统的混沌化研究被引量：2
- 2011年
- 变形体变形系统是一个动态的非线性复合系统。变形运动的混沌行为验证主要通过计算系统的Lya-punov指数的正负得出。本文通过对变形系统的动力方程的混沌化研究,验证了当系统为单一连续时间系统时,构造合适的状态矩阵,保证其特征值大于某一参数就能确保变形系统的混沌化,而如果系统是反馈系统,合理选择反馈参数一样能使系统走向混沌。
- 文鸿雁王成袁昌茂王新桥
- 关键词：LYAPUNOV指数混沌
