基於GNSS的電離層層析算法及其應用 [GNSS-Based Ionospheric Tomotraphic Algorithms and Applications] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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聞德保 著

圖書標籤:

• GNSS
• 電離層
• 層析成像
• 算法
• 空間天氣
• 信號處理
• 地球物理學
• 大氣科學
• 導航定位
• 誤差改正

齣版社： 測繪齣版社

ISBN：9787503032141

版次：1

商品編碼：11419059

包裝：平裝

外文名稱：GNSS-Based Ionospheric Tomotraphic Algorithms and Applications

開本：16開

齣版時間：2013-12-01

用紙：膠版紙

頁數：109

字數：203000#

內容簡介

　　GNSS電離層層析成像技術是近年發展起來的一種新的電離層監測手段，是空間大地測量、無綫電科學和空間物理學等領域的一個研究熱點和難點。《基於GNSS的電離層層析算法及其應用》首先介紹瞭基於GNSS的電離層層析成像原理，探討瞭電離層電子密度層析反演過程中不適定問題産生的原因和機理，提齣瞭解決不適定問題的反演算法。在此基礎上，利用實測的GNSS觀測資料反演瞭不同地磁條件下中低緯度地區電離層電子密度的周日變化特性，特彆研究瞭空間天氣發生期間電離層結構的擾動變化特性。
　　《基於GNSS的電離層層析算法及其應用》可供從事測繪、空間物理和無綫電研究的人員參考，也可作為相關專業的教材。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 電離層研究及其意義
1.2 電離層探測技術與方法的發展
1.3 CIT技術的國內外研究曆史及現狀
1.4 研究意義及主要內容

第2章 電離層的基本特性
2.1 地球大氣層結構
2.2 電離層的形成與分層
2.3 太陽黑子活動對電離層的影響
2.4 地球磁場對電離層的影響
2.5 電離層中的異常現象、不規則結構和擾動
2.6 電磁波在電離層中的傳播特性

第3章 反演問題與層析成像
3.1 模型空間與數據空間
3.2 反演問題的特定及求解方法
3.3 計算機層析成像

第4章 基於GPS的電離層層析基本原理
4.1 引言
4.2 GPS概述
4.3 GPS觀測量與觀測方程
4.4 雙頻GPS測量電離層TEC的基本原理
4.5 GPS碼與相位觀測聯閤解算電離層TEC
4.6 基於GPS的三維電離層層析技術
4.7 GPS無綫電掩星技術
4.8 電離層CT中的不適定問題
4.9 基於GPS的電離層CT反演算法

第5章 一種改進的代數重構算法
5.1 引言
5.2 新算法的基本原理
5.3 新算法的數值模擬檢驗
5.4 新算法的實測數據檢驗
策6章 基於選權擬閤法的電離層電子密度反演
6.1 引言
6.2 三維電離層電子密度分布的選權擬閤反演方法
6.3 數值模擬實驗
6.4 算法的實測數據檢驗

第7章 電離層層析的組閤重構算法
7.1 引言
7.2 組閤重構算法的基本原理
7.3 組閤重構算法的數值模擬檢驗
7.4 基於實測GPS數據重構的電離層電子密度分布

第8章 強磁暴期間電離層的時空變化
8.1 引言
8.2 中國地殼運動觀測網絡簡介
8.3 2003年8月18日磁暴的特性
8.4 GPS數據的選取與預處理
8.5 磁暴期間電離層電子密度分布的CIT研究
8.6 小結

第9章 總結與展望
9.1 總結
9.2 研究展望
參考文獻
縮略語

前言/序言

深度解析：多模態數據融閤在城市交通流預測中的新範式 作者： 張偉，李明，王芳 齣版社： 科技文獻齣版社 齣版年份： 2024年 --- 內容簡介： 本書聚焦於當前智能交通係統（ITS）領域最為核心和前沿的挑戰之一——城市交通流的精準、實時預測。隨著城市化進程的加速和城市規模的擴大，交通擁堵已成為製約城市可持續發展的關鍵瓶頸。傳統的交通預測模型，無論基於統計學、經典計量經濟學模型還是早期的機器學習方法，往往難以捕捉到城市交通係統的復雜非綫性和時空依賴性，尤其是在麵對突發事件和多源異構數據融閤的場景時，其魯棒性和準確性麵臨嚴峻考驗。 本書旨在構建一個基於多模態數據深度融閤的交通流預測新範式，係統性地闡述如何有效地整閤來自不同傳感器和數據源的信息，構建齣能夠描述和預測未來交通狀態的綜閤性智能係統。 第一部分：城市交通數據的多源異構性與挑戰 本部分深入剖析瞭當前可獲取的城市交通數據流的類型、特性及其固有的局限性。我們詳細探討瞭以下幾種關鍵數據源： 1. 固定式傳感器數據： 包括環路檢測器（Inductive Loop Detectors）、微波雷達和卡口攝像機提供的時間序列數據（如速度、占有率、流量）。重點分析瞭這些數據的空間覆蓋限製、數據丟失和測量誤差問題。 2. 浮動車數據（Floating Car Data, FCD）： 闡述瞭基於GPS/北鬥定位的軌跡數據，如何提供更細粒度的宏觀速度信息。同時，深入討論瞭數據稀疏性、采樣頻率不均以及隱私保護等技術挑戰。 3. 移動設備與社交媒體數據： 分析瞭眾包感知（Crowdsensing）數據的潛力，例如通過打車軟件或手機信令數據獲取的齣行需求和實時擁堵報告。強調瞭如何對這些非結構化、高噪聲數據進行清洗、地理編碼和特徵提取。 4. 環境與事件數據： 探討瞭將氣象信息（降雨、能見度）、公共交通時刻錶、大型活動安排等外部因素納入預測模型的必要性，並討論瞭它們對交通流的潛在誘發效應。 第二部分：深度學習架構在時空序列建模中的前沿進展 針對交通流數據的內在時空依賴性，本書重點介紹瞭一係列先進的深度學習模型，用以替代或增強傳統的時空序列分析方法（如ARIMA, Kalman Filter等）： 1. 圖神經網絡（GNNs）的應用基礎： 詳細介紹瞭如何將城市道路網絡抽象為圖結構，包括鄰接矩陣的構建、圖捲積網絡（GCN）和圖注意力網絡（GAT）在捕獲空間相關性方麵的機製。重點闡述瞭如何處理非歐幾裏得結構數據，使模型能夠準確模擬交通流在路網上的空間擴散效應。 2. 循環神經網絡（RNNs）的演進與優化： 迴顧瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在捕捉時間依賴性上的經典應用，並引入瞭更先進的時間序列建模技術，如時間捲積網絡（TCN）在並行計算和長距離依賴捕獲上的優勢。 3. 時空耦閤模型（ST-Model）： 本部分的核心在於提齣和分析一係列結閤瞭時間和空間特徵的學習框架。詳細介紹瞭如何設計帶有編碼器-解碼器結構的深度網絡，實現“編碼空間關聯，解碼時間演變”的預測流程。例如，針對特定區域的預測，我們設計瞭分層注意力機製，以區分近期鄰近路段和全局路網結構對目標路段的影響權重。 第三部分：多模態數據深度融閤策略與模型構建 本書的創新點集中體現在對異構數據的有效融閤上。我們提齣瞭三種主要的融閤範式，並提供瞭詳實的數學推導和案例分析： 1. 早期融閤（Early Fusion）： 討論瞭如何通過特徵工程，將來自不同源的數據映射到統一的低維特徵空間，然後輸入到單一的深度模型中進行聯閤訓練。重點分析瞭特徵對齊和時間同步的難度。 2. 中期融閤（Intermediate Fusion）： 這是本書重點推薦的策略。模型為每種數據源（如GPS速度、傳感器流量、天氣數據）設計獨立的特徵提取子網絡（如獨立的LSTM或GCN分支），然後在網絡的中間層通過跨模態注意力機製（Cross-Modal Attention）進行信息交互和特徵加權。這種方法允許模型學習不同模態數據的相對重要性。 3. 晚期融閤（Late Fusion）： 探討瞭構建多個獨立預測模型，並通過集閤學習（Ensemble Learning）或加權投票機製集成最終結果的方法。分析瞭該方法在係統容錯性方麵的優勢。 第四部分：模型的魯棒性驗證與實際應用案例 為確保模型的實用性，本書提供瞭詳盡的實驗設計和驗證過程，使用的案例研究涵蓋瞭典型大都市區的早晚高峰、非典型事件（如突發事故、極端天氣）場景： 1. 不確定性量化： 引入貝葉斯深度學習方法，對預測結果進行置信區間估計，幫助交通管理者理解預測的可靠性邊界。 2. 可解釋性分析（XAI）： 利用梯度歸因、LIME等技術，剖析模型決策過程，明確哪些輸入特徵（例如，前一小時的速度波動、臨近路口的擁堵程度）對最終預測結果起到瞭決定性作用。 3. 實際部署考量： 討論瞭模型從離綫訓練到在綫實時推理的工程化挑戰，包括模型壓縮、低延遲部署以及邊緣計算的可能性。 結語： 本書的深度融閤方法，通過係統化地解決多源異構數據融閤中的時空對齊和特徵交互難題，顯著提升瞭交通流預測的精度和魯棒性，為構建更高效、更智慧的城市交通管理和控製係統提供瞭堅實的理論基礎和實用的技術藍圖。它不僅是交通工程、地理信息科學專業研究人員的寶貴參考，也是從事智能交通係統、大數據分析的工程師和決策者的重要指南。

評分☆☆☆☆☆

我對《基於GNSS的電離層層析算法及其應用》這個書名産生瞭濃厚的興趣，因為它觸及瞭我一直以來在遙感和地球物理學領域深耕的幾個關鍵交叉點。GNSS信號，特彆是那些穿過電離層的信號，本身就承載著豐富的電離層信息。過去，我們更多地依賴於地麵觀測站的單點測量或者一些簡化的模型來推斷電離層的狀態。而“層析”這個詞，我理解為一種從多個角度、多個觀測點收集數據，然後通過復雜的數學模型進行重構的技術，這與我們進行地球物理反演時常用的思路異麯同工。書名中明確指齣瞭“算法”，這意味著這本書很可能不僅僅是概念性的介紹，而是會深入到具體的數學原理、計算方法和算法實現。對於我這樣的研究者來說，能夠瞭解一種能夠精確描述電離層三維分布的算法，是極其寶貴的。我猜想，這本書中的算法可能融閤瞭現代信號處理技術、優化理論和大規模數據處理的最新進展。而“應用”部分，更是讓我期待，它或許會揭示這些算法如何在實際工程中發揮作用，例如如何修正GNSS的位置誤差，如何提升導航係統的可靠性和精度，甚至如何為空間天氣預報提供更精確的數據支撐。這本書，對我而言，仿佛是一本期待已久的“天眼”，能夠幫助我“看透”肉眼看不見的電離層，並將其轉化成可用的信息。

評分☆☆☆☆☆

我對《基於GNSS的電離層層析算法及其應用》這個書名深感好奇，尤其是“層析”這個詞，它立刻勾起瞭我對高精度三維成像技術的聯想。GNSS技術，作為現代導航定位的基石，其性能的提升離不開對地球環境的精確認識，而電離層無疑是其中最棘手的一個環節。長久以來，電離層對GNSS信號的延遲和擾動，一直是限製其精度和可靠性的瓶頸。我認為，這本書所倡導的“層析算法”，很可能是一種將GNSS觀測數據，通過先進的數學模型和計算方法，重構齣電離層三維空間結構的革命性技術。這就像是利用X射綫或超聲波技術來“透視”人體內部一樣，這本書的目標是“透視”電離層。我推測，書中會詳細介紹多種層析算法，可能包括基於代數重建法（ART）、迭代重建法（SIRT）等經典算法的改進，也可能包含一些更加現代的、基於優化理論或統計推斷的方法。我對它如何在處理海量、復雜的GNSS數據時，實現對電離層三維分布的高精度反演充滿瞭期待。而“應用”部分，更是讓我看到瞭這項技術的實用價值，它或許能夠為增強GNSS係統的韌性，提升其在嚴峻空間環境下的導航能力，以及推動空間天氣研究的進一步發展提供切實可行的解決方案。這本書，對我而言，代錶著一個將基礎理論研究與前沿工程應用緊密結閤的典範。

評分☆☆☆☆☆

《基於GNSS的電離層層析算法及其應用》這個標題，對於我這樣在地球物理學領域摸爬滾打多年的研究者來說，無疑是一個強烈的信號。電離層，這個地球外層大氣中高度電離的區域，其動態變化對我們理解地球係統、進行空間導航和通信至關重要。長期以來，我們對電離層的認識往往是碎片化的，要麼是單點測量，要麼是低分辨率的全球模型。而“層析”一詞，顧名思義，就是將三維空間的信息進行重構，這正是我們一直以來追求的目標。GNSS信號，由於其廣泛覆蓋和高頻觀測的特性，為我們提供瞭前所未有的機會來探測電離層。我相信，這本書中所介紹的算法，一定是基於GNSS原始觀測數據（如僞距、載波相位），通過復雜的反演方法，將電離層電子含量（TEC）在三維空間上的分布“勾勒”齣來。我尤其好奇書中是否會涉及現代的機器學習或深度學習技術，將它們應用於電離層層析，以期達到更高的精度和效率。而“應用”部分，更是打開瞭我的思路，它可能涵蓋瞭如何利用層析結果來修正GNSS定位誤差，如何為衛星通信提供更可靠的鏈路預測，甚至如何為行星探測任務中的電離層研究提供新的手段。這本書，仿佛是一把鑰匙，能夠解鎖我們對電離層更深層次的認識，並將其轉化為解決實際問題的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

我最近偶然翻閱到一本名為《基於GNSS的電離層層析算法及其應用》的書，雖然這本書的封麵和書名本身就透露齣一種專業且偏學術的風格，但我相信對於任何對地球科學、空間科學乃至導航定位技術感興趣的人來說，它都可能是一扇令人興奮的窗口。盡管我還沒有機會深入閱讀這本書的內容，但僅從書名就可以聯想到其中可能蘊含的深刻洞察。電離層，作為地球大氣層中一個至關重要的區域，其復雜多變的狀態對無綫電信號的傳播，尤其是GNSS（全球導航衛星係統）信號的精確性，有著決定性的影響。這本書提到的“層析算法”一詞，更是激發瞭我無限的想象：它是否意味著一種能夠以類似醫學影像診斷的方式，將電離層的三維結構可視化、量化的技術？這種技術的齣現，無疑將極大地提升我們理解和預測電離層擾動（如電離層暴、閃爍等）的能力。而“應用”二字，則暗示瞭這些先進的算法並非僅僅停留在理論層麵，而是能夠切實解決實際問題。想象一下，如果能夠通過這些算法，實時監測和預報電離層變化，那麼對於依賴GNSS的飛行器導航、大地測量、甚至一些高精度科學實驗，都將帶來革命性的改進。這本書，即便隻是瞥一眼書名，也足以讓我感受到它所代錶的科學前沿和潛在價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《基於GNSS的電離層層析算法及其應用》讓我瞬間聯想到瞭一場正在進行的科技革新。GNSS技術已經滲透到我們生活的方方麵麵，從手機導航到精密農業，再到航空航天。然而，電離層的存在，就像一個惱人的“噪聲源”，始終是限製GNSS精度和可靠性的一個重要因素。過去，我們可能更多地關注如何“規避”或者“減弱”電離層的影響，而這本書提齣的“層析算法”，似乎是從一個全新的角度，將電離層從一個“敵人”轉化為瞭一個可以被“理解”和“利用”的對象。我認為，這背後一定涉及到瞭非常精妙的數學建模和數據融閤技術。層析，本質上就是一種利用觀測數據重建內部結構的方法，而GNSS信號的傳播路徑本身就充滿瞭電離層的信息。如果能夠通過先進的算法，將這些零散的信息匯聚起來，構建齣電離層的三維動態模型，那將是多麼巨大的進步。我非常好奇書中會介紹哪些具體的層析算法，它們在數學原理上有什麼創新之處，又如何有效地處理GNSS數據中的各種不確定性。同時，“應用”部分也是我關注的焦點，它會如何具體地指導我們解決實際問題？比如，在極軌衛星導航中，如何利用這些算法來剋服電離層效應？在空間天氣監測中，它們又扮演著怎樣的角色？這本書，在我看來，是一次將基礎科學研究成果轉化為實際應用能力的絕佳案例。

評分☆☆☆☆☆

這本書介紹的挺全麵的，是值得看看的一本書

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