-
公开(公告)号：CN109117555A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810920523.6
申请日：2018-08-14
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种区域加权平均温度的Bevis模型改进方法，包括以下步骤：S1：对测站探空数据进行预处理，得到加权平均温度的真值Tm0与地表温度的真值Ts0；S2：利用Bevis模型得到加权平均温度的计算值Tm；S3：考虑加权平均温度计算值Tm的的地理分布规律和年周期变化，在Bevis模型的基础上增加周期项、经度、纬度和高程修正项，建立非线性方程；S4：用最小二乘法确定非线性方程的各项系数，确定最终改进模型方程并验证其精度。本发明有效提高了计算精度。
-
公开(公告)号：CN108680268A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810229517.6
申请日：2018-03-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于探空数据的区域加权平均温度的Bevis模型改进方法，包括以下步骤：S1：对测站探空数据进行预处理，得到加权平均温度的真值Tm0与地表温度的真值Ts0；S2：利用Bevis模型得到加权平均温度的计算值Tm；S3：考虑加权平均温度计算值Tm的年周期变化，在Bevis模型的基础上增加一个周期项，建立非线性方程；S4：用最小二乘法确定非线性方程的各项系数，确定最终改进模型方程并验证其精度。本发明与传统的Bevis模型相比，有效提高了计算精度。
-
公开(公告)号：CN106934113A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710093239.1
申请日：2017-02-21
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种适用于区域电离层垂直总电子含量建模的改进多项式模型的建模方法，包括以下步骤：S1：获取区域观测点的穿刺点地理经纬度信息和相应时刻的电离层垂直总电子含量信息；S2：通过已知数据转化获得太阳时角差、地磁纬度和地方时的信息；S3：选定模型参数，构建计算量与所选参数的方程，建立区域电离层垂直总电子含量模型；S4：通过最小二乘法计算改进的多项式模型参数，完成区域电离层垂直总电子含量改正模型的构建。本发明很好的保留了传统多项式拟合模型在空间曲面拟合上的优势，并顾及了电离层延迟信息随时间的非线性振动特性，较好的模拟了区域电离层的时空变化特征，相比传统的多项式模型精度得到了提高。
-
公开(公告)号：CN105954764A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610273936.0
申请日：2016-04-27
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
CPC classification number: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于椭球的GNSS电离层层析投影矩阵获取方法，包括以下的步骤：S1：确定电离层层析待反演区域及待反演时段；S2：将待反演区域离散化为一系列三维像素；S3：准备电离层层析待反演区域及待反演时段内的GNSS卫星和GNSS接收机的大地空间直角坐标；S4：计算待反演时段内GNSS卫星到GNSS接收机的信号传播路径与三维像素各个面的交点；S5：计算三维像素内GNSS卫星信号的传播路径的截距长度；S6：构成投影矩阵。本发明通过基于椭球的GNSS电离层层析获取投影矩阵，克服了目前基于圆球提取投影矩阵方法时将地球椭球近似圆球的问题，保证了相对于地球椭球的投影矩阵能真实反映出GNSS信号传播路径在反演像素内的真实截距。
-
公开(公告)号：CN105785407A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610095969.0
申请日：2016-02-23
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/38
CPC classification number: G01S19/38
Abstract: 本发明公开了一种适用于中国地区的无气象参数对流层延迟改正方法，包括以下的步骤：S1：确定中国地区对流层延迟随时间的变化关系；S2：确定中国地区对流层延迟随海拔的变化关系；S3：确定中国地区对流层延迟随经纬度的变化关系；S4：计算对流层延迟，确定双线性模型。本发明模型结构简单，只需要输入测站处的经度、纬度、高程和年积日就可以直接获得测站处的对流层延迟预报值。本发明模型在中国地区偏差较小，更加符合中国地区对流层延迟时间序列的变化规律。且在高海拔地区也同样具有较高精度，优于传统的EGNOS模型。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112036254B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010787487.8
申请日：2020-08-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于视频图像的运动车辆前景检测方法，步骤：对彩色视频帧图像进行预处理：将彩色图转换为灰度图，然后利用中值滤波对灰度图进行降噪处理；对经预处理后的视频帧图像进行改进的五帧差分法处理；对经预处理后的视频帧图像进行背景建模，得到背景差分图像，将该背景差分图像二值化后设置成掩膜并与当前帧图像进行背景更新；将五帧差分法结果与背景差分法结果进行逻辑“或”运算，并进行形态学处理，提取完整的前景目标图像。本发明相比于传统方法，可以在光照变化、背景扰动等情况下提高前景检测的准确度。
-
公开(公告)号：CN109884666B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910084991.9
申请日：2019-01-29
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法，包括以下步骤：S1：依据传统的UNB3m模型确定本方法所需的气象参数，并计算UNB3m模型在测站点的对流层延迟改正值；S2：利用IGS中心提供的高精度对流层延迟产品数据，计算该测站点的初始误差d0，并将初始误差d0作为下一步循环迭代的衡量指标；S3：下载ERA数据，对ERA数据进行预处理，采用以误差绝对值为依据的参数循环迭代方法将ERA‑Interim大气再分析资料与UNB3m模型进行数据同化，最终建立ERA‑UNB3m融合模型；S4：利用IGS中心的对流层延迟产品，采用平均偏差BIAS和均方根误差RMSE计算UNB3m模型和ERA‑UNB3m融合模型的精度。本发明通过误差循环迭代技术建立的ERA‑UNB3m融合模型精度较传统UNB3m模型精度有显著提升。
-
公开(公告)号：CN112068185B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010855309.4
申请日：2020-08-24
Applicant: 东南大学
IPC: G01T1/29
Abstract: 本发明公开了一种融合球谐函数和近似Chapman函数的电离层层析方法，步骤：确定电离层待反演区域及待反演时段；将待反演区域在经纬度方向进行网格化；利用球谐函数表示Chapman函数系数NmF2和hmF2；构造近似Chapman函数；确定近似Chapman函数系数，再采用最小二乘法迭代计算球谐函数系数。本发明的函数拟合方式保证了电子密度在水平向和垂直向都是连续的，各个方向受到拟合函数的束缚，不再需要对待反演区域进行过度离散化。本发明相比像素基电离层层析算法，待求参数大量减少，且精度较高。
-
公开(公告)号：CN111539453B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010238027.X
申请日：2020-03-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度循环神经网络的全球电离层电子总含量预测方法，包括训练阶段和预测阶段，训练阶段包括：1、采集全球电离层电子总含量热力图，经调整水平位置后构成原始图像序列；2、构建训练样本集；3、构建基于深度循环神经网络的全球电离层电子总含量预测模型，并利用训练样本集进行训练；预测阶段包括：4、每天采集K张全球电离层电子总含量热力图，连续采集t天；对采集的图像调整像素的水平位置，建立预测样本，将预测样本作为全球电离层电子总含量预测模型的输入，得到预测热力图；5、对预测热力图进行经度排序，得到预测的全球电离层电子总含量热力图。该方法结合了电离层在空间和时间上的变化，充分有效的利用现有观测数据，提高了预测精度。
-
公开(公告)号：CN108491616B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201810223959.X
申请日：2018-03-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于椭球谐函数理论的电离层垂直总电子含量建模方法，包括以下步骤：S1：获取区域观测点的穿刺点地理经度、穿刺点地理纬度和穿刺点垂直方向的电子含量；S2：对地心纬度进行归化计算；S3：选定椭球谐函数的阶数，采用椭球谐函数建立区域电离层垂直总电子含量模型；S4：通过最小二乘法计算区域电离层垂直总电子含量模型的参数，对区域电离层垂直总电子含量模型进行修正。本发明与现有技术相比，更加准确的描述了电离层延迟信息随时间的非线性振动特性，较好的模拟了区域电离层的时空变化特征，有效提高了模型精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
104
records
(took 0.028 seconds)
