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GPS滑坡監(jiān)測中的關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-04-18 05:44
  近年來,各類地質(zhì)災(zāi)害頻繁發(fā)生,給我國帶來了巨大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡,其中所占比重最大的滑坡災(zāi)害分布最廣而且危害十分嚴(yán)重,所以對滑坡進(jìn)行監(jiān)測非常有現(xiàn)實(shí)意義;卤O(jiān)測的監(jiān)測原理是根據(jù)對滑坡體的位移進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測從而實(shí)時(shí)地掌握滑坡滑動(dòng)情況,然后把這些滑動(dòng)情況作為滑坡災(zāi)害的預(yù)測依據(jù)。雖然目前滑坡監(jiān)測的方法很多,但這些方法不能同時(shí)滿足精度高、成本低和實(shí)用性高這三個(gè)要求,所以這些方法難以廣泛應(yīng)用于滑坡災(zāi)害的實(shí)時(shí)監(jiān)測中,通過對這些滑坡監(jiān)測方法的對比分析可以發(fā)現(xiàn)如果對GPS滑坡監(jiān)測這種方法進(jìn)行深入研究可以滿足這三個(gè)要求。本文研究了 GPS滑坡監(jiān)測技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展歷程并對這些GPS滑坡監(jiān)測技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié),對比這些技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)后發(fā)現(xiàn)這些技術(shù)也很難同時(shí)滿足這三個(gè)要求,為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo),本文研究了 RTK(Real-time kinematic,實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài))載波相位差分技術(shù)這種新的常用的衛(wèi)星定位測量方法,所以本文的研究內(nèi)容主要是RTK載波相位差分技術(shù)中的整周模糊度的求解、GPS基線解算和GPS差分系統(tǒng)的數(shù)據(jù)鏈這三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。針對整周模糊度的求解本文研究了經(jīng)典的LAMBDA算法和改進(jìn)粒子群算法,并對二者做了...

【文章頁數(shù)】:58 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1本文研究工作的主要技術(shù)路線和各章內(nèi)容的相應(yīng)分布??

圖1.1本文研究工作的主要技術(shù)路線和各章內(nèi)容的相應(yīng)分布??

?展望。??本文研究工作的主要技術(shù)路線和各章內(nèi)容的相應(yīng)分布如圖1.1所示。??GPS滑坡監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研宄背景(第一章)????^?[???高精度GPS定位的數(shù)學(xué)模型(第二章)???]?[???RTK載波相位差分技術(shù)???^?[?


圖2.1?RTK載波相位差分技術(shù)的工作原理??2.4?GPS及

圖2.1?RTK載波相位差分技術(shù)的工作原理??2.4?GPS及

圖2.1?RTK載波相位差分技術(shù)的工作原理??方程及其線性化??差分技術(shù)的工作原理表明RTK載波相位差分技術(shù)是一種差差分技術(shù)中的三大關(guān)鍵技術(shù)之前需要先研究下GPS雙差學(xué)模型如下所示。??固坐標(biāo)系下,某顆可見衛(wèi)星在t時(shí)刻的位置坐標(biāo)為(?,/,¥)坐標(biāo)為化,,凡,則參考站〃到衛(wèi)星s之....


圖3.?1基于改進(jìn)粒子群算法解算DGPS整周模糊度??為了驗(yàn)證粒子群算法解算整周模糊度的有效性,根據(jù)文獻(xiàn)[53]中的經(jīng)典算例在MATLAB??軟件上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)

圖3.?1基于改進(jìn)粒子群算法解算DGPS整周模糊度??為了驗(yàn)證粒子群算法解算整周模糊度的有效性,根據(jù)文獻(xiàn)[53]中的經(jīng)典算例在MATLAB??軟件上進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)

2;和&相比可知,更接近對角陣,所以搜索效果會(huì)更好。??假設(shè)最大迭代次數(shù)為15,種群大小為50,式(3.8)中的c設(shè)置為1〇〇,可以得到改進(jìn)粒??子群算法解算整周模糊度的收斂過程,如圖3.2所示。??19??


圖3.?2改進(jìn)粒子群算法的收斂過程??

圖3.?2改進(jìn)粒子群算法的收斂過程??

迭代次數(shù)??圖3.?2改進(jìn)粒子群算法的收斂過程??由圖3.2可知,當(dāng)種群的迭代次數(shù)達(dá)到9時(shí),該算法剛好搜索到最優(yōu)解,之后適應(yīng)度不??再發(fā)生波動(dòng),這說明改進(jìn)粒子群算法達(dá)到了全局尋優(yōu)的目的。??為了檢驗(yàn)該算法的性能,分別采用LAMBDA算法和改進(jìn)粒子群算法對降相關(guān)處理后的??整周模糊....



本文編號:3957508

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