检索结果-南通市图书馆

基于卫星测高数据的海面高时序噪声特性及海平面变化分析

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大地测量与地球动力学 2024年

作者：杨圣博贺小星胡顺强黄佳慧王杰江西理工大学土木与测绘工程学院江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室

采用BIC＿tp噪声模型辨识准则分析全球分布的350个沿海卫星测高虚拟站的海面高时序噪声特性及其影响，探讨环境负载对海面高时序的影响及不同时间跨度下海平面变化特性。结果表明，FNWN、FNRWWN、PLWN噪声模型假设会导致海面高时序速度... 详细信息

采用BIC＿tp噪声模型辨识准则分析全球分布的350个沿海卫星测高虚拟站的海面高时序噪声特性及其影响，探讨环境负载对海面高时序的影响及不同时间跨度下海平面变化特性。结果表明，FNWN、FNRWWN、PLWN噪声模型假设会导致海面高时序速度参数的错误估计，且海面高时序的噪声模型存在多样性。不同噪声模型下海面高时序的速度不确定度差异较大，辨识其噪声特性是准确获取海平面变化参数的关键。1993～2006年、2007～2020年、1993～2020年不同跨度下的全球海平面平均上升速度分别为2.59mm/a、4.41 mm/a、3.08 mm/a，且海平面在加速上升。环境负载修正前后海面高时序的最优噪声模型与速度变化不显著，说明负载效应对海面高时序特性的影响较小。

关键词：卫星测高海面高序列噪声特性海平面变化环境负载

“GNSS测量原理与应用”的STEM教学模式探索

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实验室研究与探索 2024年第2期43卷 135-139页

作者：贺小星孙喜文鲁铁定江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000 东华理工大学测绘与空间信息工程学院南昌330013

在STEM教学模式下剖析了“GNSS测量原理与应用”课程的瓶颈,提出以STEM教育理念为向导的跨学科、跨专业融合测绘知识的课程体系教学新模式。面向“学、赛、研”三位一体教学框架,在协同创新中创建了立体化课程框架,搭建了互联网虚拟仿... 详细信息

在STEM教学模式下剖析了“GNSS测量原理与应用”课程的瓶颈,提出以STEM教育理念为向导的跨学科、跨专业融合测绘知识的课程体系教学新模式。面向“学、赛、研”三位一体教学框架,在协同创新中创建了立体化课程框架,搭建了互联网虚拟仿真实验STEM教学信息化平台,并对该模式进行教学应用,取得较好的教改成效,为测绘类课程的教学模式探索提供实践参考资料。

关键词： STEM教育理念 GNSS测量原理与应用教学模式

顾及RMLE的GNSS时序噪声特性及环境负载修正

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导航定位学报 2024年第1期12卷 21-27,42页

作者：孙喜文鲁铁定贺小星黄佳慧东华理工大学测绘与空间信息工程学院南昌330013 东华理工大学自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室南昌330013 江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000

针对环境负载易对全球卫星导航系统(GNSS)站坐标时序修正前后噪声模型特性及其站速度造成影响的问题,提出一种顾及约束最大似然估计(RMLE)的GNSS时序噪声特性及环境负载修正方法:选用206个连续13a的GNSS站时间序列,采用改进的贝叶斯信... 详细信息

针对环境负载易对全球卫星导航系统(GNSS)站坐标时序修正前后噪声模型特性及其站速度造成影响的问题,提出一种顾及约束最大似然估计(RMLE)的GNSS时序噪声特性及环境负载修正方法:选用206个连续13a的GNSS站时间序列,采用改进的贝叶斯信息模型估计准则,利用约束最大似然估计(RMLE)方法探讨和分析大气压负载、非海洋潮汐负荷、积雪负载及土壤水负载等环境负载对GNSS时序修正前后噪声模型特性及其站速度的影响。结果表明:经环境负载修正后,GNSS时序中的噪声主要表现为闪烁噪声+白噪声(FNWN)与幂律噪声+白噪声(PLWN),北(N)、东(E)、天(U)3个分量上噪声模型修正前后分别有约19.9%、36.5%、40.8%的噪声模型发生变化,N、E、U分量上分别有96.6%、84.5%、88.3%的测站速度不确定度减小,对垂直速度估计的最大影响可达0.5mm/a;证明环境负载修正能够提高速度估值的精度。

关键词：时间序列环境负载约束最大似然估计(RMLE) 随机噪声特性分析

面向“北斗综合PNT”的测绘工程专业人才培养体系构建实践

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中国科技经济新闻数据库教育 2024年第5期 1-4页

作者：聂启祥吴君健贺小星华东交通大学大学交通运输工程学院江西南昌330013 江西理工大学土木与测绘工程学江西赣州341000

面向高精度北斗卫星导航与位置服务的重大社会需求,探讨面向“北斗综合PNT”人才培养面临的问题;提出并构建了“北斗综合PNT”下的测绘工程专业人才培养体系构建;面向应用型导航与位置服务人才需求,创新融合“厚”“精”“尖”教学策略... 详细信息

面向高精度北斗卫星导航与位置服务的重大社会需求,探讨面向“北斗综合PNT”人才培养面临的问题;提出并构建了“北斗综合PNT”下的测绘工程专业人才培养体系构建;面向应用型导航与位置服务人才需求,创新融合“厚”“精”“尖”教学策略,构建了面向PNT的开放式、多元化、研究型实践教学与“虚实结合”的教学、科研、生产培训一体化的信息化人才培养平台,取得较好的教改成效,教改成果增量明显。为积极推动“北斗综合PNT”专业人才培养质量凝智聚力理论指导和实践借鉴。

关键词： PNT 测绘工程人才培养平台构建

融合VMD和XGBoost算法的GNSS高程时间序列预测方法

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测绘学报 2023年第8期52卷 1235-1244页

作者：鲁铁定李祯贺小星周世健东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013 自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室江西南昌330013 江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000 南昌航空大学江西南昌330063

针对传统GNSS高程时间序列预测模式存在特征选取不完善、稳定性差等问题,本文提出了一种融合VMD和XGBoost算法的预测模型。该模型通过多个VMD子模型得到重构信号,再将其作为特征输入XGBoost模型中进行原始时间序列的预测。为了验证预测... 详细信息

针对传统GNSS高程时间序列预测模式存在特征选取不完善、稳定性差等问题,本文提出了一种融合VMD和XGBoost算法的预测模型。该模型通过多个VMD子模型得到重构信号,再将其作为特征输入XGBoost模型中进行原始时间序列的预测。为了验证预测模型的性能,试验选取4个观测站高程时间序列数据进行预测试验,试验结果表明,VMD模型能够准确地提取特征信息。与VMD-CNN-LSTM模型相比,VMD-XGBoost模型预测结果的MAE值降低了19.74%~35.90%,RMSE值降低了22.22%~31.14%,预测结果具有更高的稳定性且与原始时间序列呈较强相关性,可以较好地预测出目标时间序列。因此,该预测模型可应用于GNSS高程时间序列预测。

关键词： VMD XGBoost GNSS 时间序列预测

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

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国防科技大学学报 2023年第2期45卷 121-130页

作者：鲁铁定陶蕊贺小星程远明周子琪东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013 江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000 南昌市城市规划设计研究总院江西南昌330200

全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验... 详细信息

全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的“降噪-分解-预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明:降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。

关键词： Prophet 经验模态分解降噪时间序列预测组合模型

混合变分模态长短期神经网络水库表面位移形变预测

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国防科技大学学报 2024年

作者：孙喜文贺小星鲁铁定王海城张云涛陈红康 1.东华理工大学测绘与空间信息工程学院 2.江西理工大学土木与测绘工程学院 3.河北省水利水电勘测设计研究院集团有限公司 4.河北省水利工程局集团有限公司东华理工大学测绘与空间信息工程学院江西理工大学土木与测绘工程学院河北省水利水电勘测设计研究院集团有限公司河北省水利工程局集团有限公司

为提高水库位移形变预测精度，通过改变变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）的分解方式，融合VMD与长短期神经网络对非线性非平稳的水库位移形变进行预测，提出了一种混合变分模态长短期神经网络（Mix Variational Mod... 详细信息

为提高水库位移形变预测精度，通过改变变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）的分解方式，融合VMD与长短期神经网络对非线性非平稳的水库位移形变进行预测，提出了一种混合变分模态长短期神经网络（Mix Variational Mode Decomposition Long Short-Term Memory，MVMDLSTM）模型预测方法；对不同单一预测模型与组合模型采用多源数据集验证新方法的可靠性。实验结果表明：MVMDLSTM模型能有效减弱单一预测模型与经验模态分解组合模型估计的偏差，MVMDLSTM模型预测精度更优，为稳定、监测水库慢滑移和蠕动等微小变形预测预警提供有效的数据决策。

关键词：变分模态分解人工神经网络长短期记忆网络形变预测

等价条件闭合差最小范数分量的GNSS坐标时间序列噪声估计

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武汉大学学报（信息科学版） 2023年第8期48卷 1331-1339页

作者：鲁铁定徐华卿贺小星卢立果周世健东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013 江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000 南昌航空大学江西南昌330063

为了精确高效地求解全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)坐标时间序列噪声分量,结合等价条件平差模型以及最小范数二次无偏估计法,提出等价条件闭合差最小范数分量估计方法。首先,采用等价条件闭合差构造二次型... 详细信息

为了精确高效地求解全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)坐标时间序列噪声分量,结合等价条件平差模型以及最小范数二次无偏估计法,提出等价条件闭合差最小范数分量估计方法。首先,采用等价条件闭合差构造二次型方差估计公式,结合不变性、无偏性、最小范数准则等条件,导出基于等价条件闭合差的方差-协方差分量最小范数估计公式;然后,采用最小二乘方差分量估计(least-squares variance component estimation,LS-VCE)法、最小范数二次无偏估计法(minimum norm quadratic unbiased estimate,MINQUE)验证所提方法的正确性及有效性。通过模拟时间序列和北美GNSS站坐标时间序列的噪声估计结果发现,所提方法与LS-VCE法和MINQUE法的估计效果一致,但计算时间相较于LS-VCE法减少了70%以上。

关键词：等价条件平差模型闭合差最小范数分量 GNSS坐标时间序列噪声估计

顾及有色噪声的改进EEMD站坐标时间序列降噪方法

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测绘地理信息 2023年第6期48卷 40-45页

作者：贺小星王海城聂启祥江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000 华东交通大学土木建筑学院江西南昌330013 河北省水利水电勘测设计研究院集团有限公司天津300250

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)站坐标时间序列信噪不易分离的问题,提出一种基于整体经验模态分解方法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法与相关系数准则的降噪新方法。该方法通过EEMD... 详细信息

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)站坐标时间序列信噪不易分离的问题,提出一种基于整体经验模态分解方法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法与相关系数准则的降噪新方法。该方法通过EEMD分解获取本征模态分量(intrinsic mode function,IMF)分量,再以相关系数准则进行高频噪声与低频信号的分离,可有效抑制传统EMD方法中的模态混叠问题,获得更精确的结果。以8个不同噪声、信号模型的仿真信号及5个实测站坐标时间序列进行实验分析,通过多种指标进行精度评估,结果表明:与传统EMD方法相比,基于EEMD与相关系数准则的方法能够获得更精确的坐标时间序列,且不受有色噪声模型影响,稳定性高。

关键词：全球卫星导航系统坐标时间序列整体经验模态分解降噪分析相关系数