【摘 要】
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论文针对DEM数据的多尺度表达问题，根据DEM格网数据在能量谱密度中“低频-高能-大尺度”的对应关系，在化简中关联地形语义特征，构建了DEM数据的多尺度表达模型。实验表明该模型可以实时动态派生不同尺度下的DEM数据，通过等高线放样观察发现，该模型派生的DEM数据满足地形表达、空间认知和制图综合中的“保留主要地形特征、舍弃次要地形特征”的基本原则。与常用的DEM化简方法进行高程值统计以及坡形变化的定
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论文针对DEM数据的多尺度表达问题，根据DEM格网数据在能量谱密度中“低频-高能-大尺度”的对应关系，在化简中关联地形语义特征，构建了DEM数据的多尺度表达模型。实验表明该模型可以实时动态派生不同尺度下的DEM数据，通过等高线放样观察发现，该模型派生的DEM数据满足地形表达、空间认知和制图综合中的“保留主要地形特征、舍弃次要地形特征”的基本原则。与常用的DEM化简方法进行高程值统计以及坡形变化的定量对比分析发现，该方法在统计意义与结构意义都具有较好的效果。
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本文使用风云三号D卫星（FengYun-3D，FY-3D）在轨数据分析了GPS信号的特点，重点利用FY-3D运行轨迹全球覆盖的特点，介绍了GPS信号功率调整时信号强度在全球不同区域的变化，并创新性的结合星载GNSS掩星探测仪（GNOSSOccultationSounder，GNOS）前后掩星天线测量的噪底数据研究了GPS干扰信号的地理分布。研究GPS信号功率和干扰的特点对GPS空间应用和地面应用有
基于机器学习分类器的极化合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar， SAR）影像水体提取方法具有较高的可靠性但通常依赖于大量的训练样本，利用该方法进行多时相极化SAR影像的水体提取时，在每一景影像上都人工标注足够数量的训练样本是十分困难且耗时的。同时，SAR影像上固有的相干斑点噪声会进一步加剧样本标注的难度。对此，本文引入迁移学习方法，利用其知识迁移能力将已有的训练样本的类别
北斗三号全球系统（BDS-3）正联合北斗二号区域系统（BDS-2）在三个或三个以上频率信号上为用户提供高精度的定位、导航和授时服务。为深度融合BDS-2和BDS-3三频数据，本文建立了BDS-2/BDS-3三频无电离层组合（IF1213和IF123）和三频非组合（UC123）精密单点定位（precise point positioning，PPP）模型，推导了接收机频间偏差（inter-frequ
本文利用武汉站（34.54°N，114.37°E）2021年2月20日到3月20日的测高仪TEC（Total Electron Content）数据和基于GNSS（Global Navigation Satellite System）的TEC数据进行比较研究，以期得到更为准确的顶部电离层模型来计算测高仪的TEC参数。首先利用频高图度量的电离层参数通过两种不同的方法（一种是构建电离层电子密度剖面；另
针对传统随机采样一致性（RANdom SAmple Consensus，RANSAC）算法对复杂屋顶的分割缺陷，提出一种复杂屋顶平面的RANSAC优化分割方法。首先，在点云法向量估计的基础上，利用点法式方程优化种子点选取过程，提高初始平面选择的有效性；然后，采用距离与法向加权法抑制虚假平面生成，并利用加权函数进行平面内点的迭代修正，提高面片分割的准确性；最后，利用面片竞争方法进行分割结果优化，实现
为解决可观测基站受遮挡情况下仅采用到达时间（Time of Arrived， TOA）无法定位或精度较差的问题，本文将5G中多天线阵列提供的信号离开角（Angle of Departure， AOD）应用在定位解算中，通过卡尔曼滤波将5G定位与捷联惯性导航（Strapdown Inertial Navigation System，SINS）融合，构成融合TOA/AOD的5G/SINS组合导航方案。
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