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基于Takagi-Sugeno模糊神经网络模型的卫星钟差预报方法 被引量:6
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作者 蔡成林 于洪刚 +1 位作者 韦照川 潘军道 《天文学报》 CSCD 北大核心 2017年第3期111-124,共14页
卫星钟差预报精度的不断提升是精密导航的关键问题.为了进一步提高钟差的预报精度和更好地反映钟差的变化特性,提出一种基于Takagi-Sugeno模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的钟差预报方法.该方法首先根据钟差数据的特点对钟差进... 卫星钟差预报精度的不断提升是精密导航的关键问题.为了进一步提高钟差的预报精度和更好地反映钟差的变化特性,提出一种基于Takagi-Sugeno模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的钟差预报方法.该方法首先根据钟差数据的特点对钟差进行预处理,然后以预处理后的数据建立一种高精度预报钟差的Takagi-Sugeno模糊神经网络算法.采用IGS(International Global Navigation Satellite System Service)不同采样间隔的精密钟差数据进行了短期预报试验,并与ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)模型、GM(1,1)模型及QP(Quadratic Polynomial)模型进行了对比试验,分析结果表明:对不同类型原子钟,该方法用于钟差短期预报是可行的、有效的,其获得的卫星钟差预报结果明显优于常规方法. 展开更多
关键词 天体测量学 时间 方法 数据分析 方法 TAKAGI-SUGENO
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基于RTKLIB的精密单点定位及结果分析 被引量:12
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作者 潘军道 韦照川 杨柯 《全球定位系统》 CSCD 2017年第1期95-99,共5页
本文基于RTKLIB现有的框架,对精密单点定位中的主要误差模型进行分析,通过调用其误差改正模型算法,实现了精密单点定位解算;对定位误差分析表明,X、Y、Z三个方向均在80个历元内误差达到0.1m,而且逐步减小趋于稳定。定位误差在180个历元... 本文基于RTKLIB现有的框架,对精密单点定位中的主要误差模型进行分析,通过调用其误差改正模型算法,实现了精密单点定位解算;对定位误差分析表明,X、Y、Z三个方向均在80个历元内误差达到0.1m,而且逐步减小趋于稳定。定位误差在180个历元达到7cm. 展开更多
关键词 RTKLIB 精密单点定位 定位误差分析
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基于SoC FPGA的北斗接收机载波跟踪环路设计 被引量:4
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作者 韦照川 潘军道 吴国增 《电子技术应用》 2018年第6期124-128,共5页
为了实现北斗卫星导航接收机高实时性、小型化及低功耗,提出了一种基于SoC FPGA的载波跟踪环路的设计方案。通过对FLL(锁频环)和PLL(锁相环)的分析,并利用SOPC技术,实现了基于SoC FPGA的载波跟踪环路,可完全在FPGA内部完成载波的剥离。... 为了实现北斗卫星导航接收机高实时性、小型化及低功耗,提出了一种基于SoC FPGA的载波跟踪环路的设计方案。通过对FLL(锁频环)和PLL(锁相环)的分析,并利用SOPC技术,实现了基于SoC FPGA的载波跟踪环路,可完全在FPGA内部完成载波的剥离。测试结果表明,该方案能实现载波信号的快速精确跟踪,具有良好的实时性和应用价值。 展开更多
关键词 北斗卫星导航接收机 载波跟踪环路 SOC FPGA
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基于BDS的毫米级基坑围墙位移监测及告警系统 被引量:2
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作者 潘军道 蔡浩原 +5 位作者 刘振耀 吴春秋 张邦芾 杨斌 刘丰敏 赵晟霖 《全球定位系统》 CSCD 2022年第2期104-109,共6页
针对建筑基坑围墙及基坑边坡在建筑物施工过程中发生水平位移和沉降造成安全隐患问题,设计了一种基坑围墙位移监测系统,利用测点定时采集北斗卫星导航系统(BDS)观测数据,在服务器上结合参考站数据顺序对各个监测点位移监测数据进行处理... 针对建筑基坑围墙及基坑边坡在建筑物施工过程中发生水平位移和沉降造成安全隐患问题,设计了一种基坑围墙位移监测系统,利用测点定时采集北斗卫星导航系统(BDS)观测数据,在服务器上结合参考站数据顺序对各个监测点位移监测数据进行处理,最后用休哈特均值控制图,当测点位移量超过阈值时系统发出告警,测点每60 min给出一组测量值,准静态实际测试结果表明:系统能够实现基坑围墙测点东(E)方向为5 mm;北(N)方向为4 mm;天顶(U)方向为9 mm的监测水平. 展开更多
关键词 建筑基坑 位移监测 北斗卫星导航系统(BDS) 休哈特均值控制图
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一种基于目标检测和PnP的移动终端室内定位方法 被引量:3
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作者 刘振耀 李瑞东 潘军道 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第11期51-55,共5页
针对传统的视觉定位易受噪声干扰、目标检测准确率低且无法获取终端准确位姿信息的问题,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测和PnP相结合的移动终端室内定位方法,通过Mask-RCNN进行目标检测,然后采用EPnP算法求解相机准确的位姿信息,... 针对传统的视觉定位易受噪声干扰、目标检测准确率低且无法获取终端准确位姿信息的问题,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测和PnP相结合的移动终端室内定位方法,通过Mask-RCNN进行目标检测,然后采用EPnP算法求解相机准确的位姿信息,并对该方法进行系统实现及真实场景试验。试验结果表明,该方法目标检测准确率在98%以上,单轴定位误差在0.35 m以内,满足移动终端室内定位的精度,具有精度高、稳定性好的优点,为基于视觉的移动终端室内定位提供了新的思路。 展开更多
关键词 Mask-RCNN 目标检测 PNP 室内定位 移动终端
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