基于SABER的平流层顶温度的时空特征分析

利用SABER探测器2002—2017年超过一个太阳活动周的数据,以大气垂直方向上40～60km的最大温度作为平流层顶温度（T_sp）,分析50°S—50°N T_sp的时空分布特征.结果表明:T_sp具有明显的纬度特征和季节特征,在赤道和南北半球夏季温度较高,而在南北半球冬季的40°—50°纬度附近温度有最低值.再利用EOF方法分析T_sp,发现其第一模态的解释率达91%,且时间系数与平流层顶高度相关性最大,为-0.75,与平流层顶臭氧体积混合比相关性约0.49,与日地距离相关性为0.44,与太阳活动性（太阳活动指数,太阳黑子数）的相关性约0.33.依据该相关关系,进一步分析各变量原始场,发现T_sp和平流层顶臭氧体积混合比的纬度变化近似相反;与日地距离的季节变化有明显的负相关,约-0.81,且这种相关性与日地距离有弱的正相关关系;年平均T_sp在2002—2017年的变化约为2K,与F_10.7的相关系数为0.6,在南北纬20°附近与太阳活动指数F_10.7的相关性最大,约0.74.      

一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法

水下监控视频中的珊瑚礁鱼检测面临着视频成像质量不高、水下环境复杂、珊瑚礁鱼视觉多样性高等困难,是一个极具挑战的视觉目标检测问题,如何提取高辨识度的特征成为制约检测精度提升的关键。提出了一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法,通过设计视觉特征聚合和时序特征聚合2个模块,融合多个维度的特征以实现这一目标。前者设计了自顶向下的切分和自底向上的归并方案,可实现不同分辨率多层卷积特征图的有效聚合;后者给出了一种帧差引导的相邻帧特征图融合方案,可通过融合多帧特征图强化运动目标及其周边区域的特征表示。公开数据集上的实验表明:基于以上2个模块设计的时空特征聚合网络可以实现对水下珊瑚礁鱼的有效检测,相比于多个主流方法和模型取得了更高的检测精度。      

GPS/GLONASS/GALILEO多星座组合导航系统研究

通过对多星座组合导航系统的分析,对多星座组合导航定位算法进行了研究。由于GPS、GLONASS、GALILEO系统分别采用了不同的坐标系,文中利用坐标系变换将不同星座统一到同一个坐标系中,采用增加状态变量的方法实现了组合系统的时间统一,从而实现了多星座间的时空统一;针对多星座组合系统的可见卫星数目大大增加的特点,采用最小二乘的方法实现了用户的导航定位解算,提高了用户的定位精度。通过对GPS/GLONASS/GALILEO多星座组合导航系统的仿真研究,其结果表明:与GPS单星座相比,GPS/GLONASS/GALILEO多星座组合导航系统,同一时间内可见卫星数目大大增加,PDOP值明显减小,有效提高了导航定位精度,具有良好的定位性能和可靠性。     

基于时空结构的双基MIMO雷达多维参数联合估计

为了充分利用目标的时域特性来改善双基多输入多输出(MIMO)雷达波达方向(DOA)和离波方向(DOD)的估计性能,探讨了双基MIMO雷达在时-空模型下的多维参数联合估计问题。针对慢动目标,基于多维旋转不变技术信号参数估计(ESPRIT)算法,同时利用时域相邻两级延迟包含的时间相位差、发射阵列相邻阵元包含的空间相位差以及接收阵列相邻阵元包含的空间相位差作为旋转因子,形成旋转不变子空间,再根据矩阵、矩阵的特征值及特征值对应的特征向量三者之间的关系解决了参数配对问题,实现了三维参数联合估计。该方法在信噪比低、积累脉冲数少时,目标的DOA与DOD估计性能比不利用时域特性时有明显改善。仿真结果验证了本方法的有效性。     

空间物理过程时空协同探测的覆盖分析方法研究

针对空间物理过程时空协同探测任务的定量化探测覆盖分析需求, 在采用时空相关函数方法描述和分析空间物理时空过程的基础上, 提出一种基于θ-t_R覆盖图的探测覆盖分析方法. 通过分析不同设计方案在一定累计时间周期内的θ-t_R覆盖图, 根据其覆盖范围的不同选择所需要的设计方案. 采用该方法对两条共轨道面椭圆轨道的时空协同探测过程进行了定量的覆盖分析, 验证了该方法的有效性.      

真实感DVE时空一致性技术

传统的一致性解决方案大多将重点放在构建完全一致性模型,缺少对虚拟环境本身运动规律的分析.从认知虚拟环境客观规律出发,提出基于真实感的一致性模型,遵从以人为本的原则,构建描述分布式虚拟环境下时空一致的数学模型,判断虚拟环境下的节点是否达到时空一致,并加以验证.在充分利用一致性模型的基础上通过单向数据传输减少时间扭曲后的回滚节点数目,增强用户沉浸感;利用时延神经网络对大于传输延迟上限的节点状态进行预测;完成节点的状态修复,从而保证时空同步一致.经过独立实验测试,验证了模型的有效性以及解决方法的可行性.     

地球边缘大气密度时空特性分析

分析了地球边缘大气密度的时变特性及空间分布特性。从物理原因出发并基于NRLMSISE-00和MET-99大气模型计算随不同时空变量变化的相对大气密度,以说明各时空因素对地球边缘大气密度的影响程度。分析结果表明地球边缘大气密度具有较强的时变特性,昼夜和季节均对大气密度产生一定影响。空间特性表现为纬度对大气密度的影响明显,而经度影响微弱。季节不同导致纬度的影响程度不同,纬度因素在夏季和冬季的影响强于春秋。随着纬度的增加,季节对地球边缘大气密度的影响逐渐增强,而当地时间的影响呈减弱趋势。相比较而言,低纬区的昼夜波动强于季节波动,高纬区的季节波动强于昼夜波动。     

东亚地区电离层Es出现率峰值的时空演变

通过对东亚地区20多个台的电离层垂测资料,进行逐年、逐月与逐台的比较研究,发现Es出现率峰(Es出现率最大处)具有时空演变.冬季的白天,峰位于低纬;夏季的白天,峰的位置随太阳活动的不同而变动;春秋两季的峰不明显,隐约可见其振荡在类似于海口与国分寺的纬度之间;夜晚,兰州、新乡与国分寺,几乎既是夜晚各季节的主峰所在,又是白天冬夏季节的亚峰地点.可见Es出现率峰,有着十分规则的变化,这一点与以往结论有别.      

一种融合卡尔曼滤波的改进时空上下文跟踪算法

针对时空上下文跟踪算法对快速运动和遭受严重遮挡目标的跟踪精度下降问题,提出一种融合卡尔曼滤波的改进时空上下文跟踪算法。首先人工标记目标所在的矩形区域,然后利用改进的时空上下文算法对目标进行稳定跟踪,在跟踪过程中,基于连续两帧图像灰度的欧氏距离判定目标跟踪状态,当判定目标遭受严重遮挡时,利用卡尔曼滤波进行预测估计。算法对噪声有一定的容忍度,通过降低噪声对跟踪过程的影响,能够得到更优的目标区域。仿真实验结果表明:本文算法适用于不同光照强度下高速、高机动目标的稳定跟踪,并且对目标的尺度变化和短时严重遮挡具有鲁棒性。算法帧平均耗时为34.07ms;帧几何中心平均误差为5.43pixel,比时空上下文算法减少70.2%;目标轮廓面积平均误差为13.08%,比时空上下文算法减少52.7%。     

基于轨迹大数据时空分布的索引与查询方法

由于移动对象自身行为特征和整体规律的不同,使得其产生的轨迹数据具有较大的时空分布不均特点,从而影响轨迹数据索引和查询的效率。针对现有轨迹数据索引方法很少考虑轨迹数据分布不均特性的情况,提出了一种基于历史数据预分区的时空索引方法,其借助轨迹数据时空维度上分布的相似性,首先在空间上根据数据分布情况对Geohash编码进行预分区,进而建立轨迹数据的索引结构和基于HBase的存储模型,并利用该索引结构设计了基于Geohash分区的查询分解算法。基于真实出租车轨迹数据集的实验表明,相较于均匀划分的扩展的HGrid方法与混合编码的ST-hash方法,本文提出的索引结构及其查询方法可以有效提升海量具有不均匀特征轨迹数据的时空查询性能,并且可以在保证查询结果准确性的同时,最大限度地减少子查询的数量。