一、地球空间中多源信息的融合（论文文献综述）
王智伟[1]（2020）在《黄土滑坡多源异构监测数据融合算法研究》文中提出我国黄土地区滑坡灾害频发,严重损害当地人民的生命财产安全,给生态环境和自然资源等造成不可挽回的损失。滑坡变形受多种影响因素共同作用,仅仅依靠单个类型传感器的监测信息来判断滑坡的状态,一定程度上降低了判断结果的准确性。多源数据融合技术能对各监测数据进行综合分析,有效提高滑坡状态判断的准确性。因此,本文在深入学习黄土滑坡变形监测理论和数据处理方法的基础上,以甘肃省永靖县黑方台党川滑坡为例,通过对黄土滑坡多源异构监测数据的分析,研究了多源异构监测数据的预处理方法,提出了两种适用于黄土滑坡多源异构监测数据的融合算法,并对融合后的结果进行了分析。本文的主要研究内容及成果具体如下:（1）介绍了滑坡变形监测领域中多源数据融合的基本理论,包括多源数据融合的定义、基本原理以及多源数据融合的时间性与空间性等问题,分析了多源数据融合的结构、级别以及存在的若干问题。（2）研究了滑坡监测中常用的五种无线传感器的原理和特点,并以BD-LX10型号位移计为例,利用C++编程语言实现了对该型号位移计原始数据流的解码;通过在甘肃省永靖县黑方台党川滑坡变形监测中的实际应用,实时获取了DCF10监测点处的形变信息,并提前2天发布了预警信息。（3）针对滑坡监测多源数据存在的不一致性、不完整性、含噪声以及差异性等问题,研究了多源异构监测数据预处理方法,包括异常数据的剔除、缺失数据的补全、数据的平滑处理以及数据标准化处理,并利用实测数据进行了分析。结果表明:拉依达准则和肖维勒准则对异常位移数据的剔除效果优于格拉布斯准则;拉格朗日插值法对缺失位移数据的补全效果最好;简单滑动平均法和加权滑动平均法对位移数据的平滑效果比Savitzky-Golay平滑法的效果好;Z-Score标准化、最大最小值标准化、Decimal scaling小数定标标准化这三种标准化处理方法对温度数据的处理效果相当。（4）针对黄土滑坡多源异构监测数据融合问题,提出了基于主成分-逐步回归分析的多源异构监测数据融合模型和基于BP神经网络的多源异构监测数据融合模型。实验结果表明:主成分-逐步回归模型曲线能在一定程度上反映及预测滑坡的变化趋势;BP神经网络数据融合模型适用于具有多源异构监测数据的滑坡变形预测,在利用各环境因子变量和滑坡位移变化量的相关性及显着性进行环境因子变量筛选后,BP神经网络数据融合模型的决定系数达到0.985,RMSE达到0.4787 mm,从而有效提高了变形预测结果的精度。
赵晨曦[2]（2020）在《基于三维地壳模型的地震波速度场模拟和可视化研究》文中认为不同地球物理方法获取的三维地壳模型存在多解性问题以及模型之间分辨率、深度及属性差异问题,难以实现不同模型地质特征融合和地壳结构统一模型构建;基于地球物理正、反演方法获取的三维地壳模型多是由地球物理属性构成的规则网格模型,并未实现地壳结构的三维可视化,无法获取内部结构的空间展布特征和属性场特征。本文提出一种基于三维地壳模型的地震波速度场模拟和可视化方法,实现了多源异构三维地壳模型的速度场融合以及三维地壳结构速度场模型构建和三维可视化,主要研究成果如下:（1）基于协同克里金方法、地统计学原理、地震、重力物性关系以及三维变异函数拟合方法,提出一种多源异构三维地壳模型的速度场融合方法。建立受各模型地质特征约束的地壳结构融合速度场模型,统一多源异构三维地壳模型分辨率、深度、属性及结构差异,融合不同三维地壳模型地质特征信息。（2）利用开源平台Paraview开展地壳结构三维建模方法研究,实现地壳结构三维可视化。基于三维地壳结构融合速度场模型数据,对地壳结构开展边界特征和速度场特征提取方法研究,获取各地层边界及属性场信息。采用Delaunay三角剖分方法和不规则四面体剖分方法模拟地壳主要间断面及速度异常的三维空间展布特征和各地层及速度异常的三维速度场空间分布特征。基于VTK三维数据格式构建地壳结构的三维混合模型,实现了对地壳结构边界特征和属性场特征的综合表达。（3）利用地震波速度场模拟地震波传播规律,实现地壳结构三维速度场各向异性和非均质性表达。基于Python程序化脚本,利用地震波射线追踪模拟方法研究复杂三维地壳结构的地震波射线传播规律。在已构建的地壳结构三维混合模型基础上,分别实现对滑行波和折射波的射线传播路径模拟,表达地壳结构中速度场各向异性和非均质性。（4）选取华北克拉通中部山西断陷带作为研究区对以上方法进行验证。以该区域为例,构建包含P波速度结构和S波速度结构两种模型特征的三维地壳结构融合速度场模型,并实现了山西断陷带区域地壳结构的统一建模以及三维地壳结构速度场模拟和可视化,结果表明该方法方具有可行性和有效性。主要创新点为:（1）提出一种全新的速度场融合方法,实现对多源异构三维地壳模型的差异整合与统一建模;（2）基于地震波速度场三维建模方法和地震波射线追踪模拟方法,尝试利用开源平台Paraview实现对地壳结构三维速度场模拟与可视化。
卢万杰[3]（2020）在《空间目标态势认知与服务关键技术研究》文中研究指明航天强国对空间角逐的态势日趋复杂,太空（空间）已成为世界各国争相抢夺的战略制高点。为了维护空间安全,保障空间利益,支持空间活动,需要及时准确地获取空间目标当前的运行状态,并掌控未来的变化趋势,即空间目标态势。空间目标态势的认知与服务技术能够从海量的空间目标探测数据和信息中提取知识并为空间决策提供有力支持,其研究对维护国家空间安全具有重要意义。近年来在该领域已取得了很多研究成果,但在多源异构数据的处理与融合、服务功能的集成与共享、动态时空背景下复杂要素的高效分析和统一认知等研究方向上仍存在许多难题亟待解决。本文围绕空间目标态势认知与服务的关键技术开展研究,主要成果和创新点包括:1.提出了空间目标态势领域本体模型SOSDO,实现了领域内数据、信息和知识的全局描述和有效共享。通过明确空间目标态势领域本体的主要研究对象、作用和目的,分析了领域本体的组成,并基于混合本体模式设计了空间目标态势领域本体。以资源三号02星为例构建了空间目标态势领域的本体实例和推理规则,并对资源三号02星的相关知识进行了推理。2.基于本体技术实现了空间目标态势领域内多源异构数据的高效存储、集成和检索。基于混合SQL/No SQL设计了多源异构数据存储方法,实现了对不同结构数据的高效管理;建立了底层数据、局部本体和全局本体之间的映射关系,实现了基于本体的多源异构数据集成;设计了数据检索和语义检索以满足不同应用场景对空间目标态势信息的动态需求,并通过实例进行验证。3.构建了面向离线和实时计算的空间目标态势数据分析与处理模型,实现了不同应用场景下的高效分析与处理。基于Lambda架构构建了面向海量数据的分析框架和面向时空特性的处理模型。以改进的遥感卫星区域覆盖分析和优化的空间目标接近分析为案例,对数据分析与处理模型进行了验证,实验结果表明,空间目标态势数据分析与处理模型能够满足空间目标态势领域对高效计算能力的需求。4.针对空间目标态势知识的获取,从不同角度出发提出了认知方法。利用时空本体对领域内的复杂空间关系和时间关系进行建模;设计了空间目标轨道状态认知模型,利用轨道状态语义表示实现了对轨道状态变化以及各种复杂关系的描述,并基于动态贝叶斯网络实现了对轨道状态的动态推理;基于基本形式本体,设计了空间目标行为与事件认知模型,实现了统一时空框架下对空间目标的行为和事件的动态描述、分析和推理;利用多层次语义关系解析模型和多元素知识构建模型,实现了领域内“数据-信息-知识”的转化,并基于知识图谱实现了认知结果的结构化与形式化表达。仿真校验与分析结果表明,本文方法能够有效提取领域知识,并辅助应用于空间目标态势的认知。5.提出了基于微服务架构的空间目标态势服务方法,实现了领域内多源异构的算法、服务与组件的管理、集成和应用。提出了基于OWL-S的空间目标态势服务与组件本体,实现了对服务与组件及其关系的语义描述,并利用服务的发现、共享和动态组合实现了复杂空间目标态势分析功能的构建;基于微服务架构,实现了对多源异构的算法、组件和服务的部署、管理与集成,并利用分布式计算环境和统一访问接口实现高效服务;基于可视化组件设计了空间目标态势认知结果的表达方式。6.综合集成已有研究成果,自主设计并开发了空间目标态势认知与服务原型系统SOSKS。本文从多源异构数据管理、信息可视化展示、态势认知与推理、多源异构功能管理等方面对原型系统的应用成果进行了较为全面的描述,并简要介绍了原型系统的应用案例。初步应用结果表明,原型系统可为空间目标态势领域的认知和服务提供有力的数据、信息和知识保障以及辅助决策的平台支撑。
郭昌放[4]（2020）在《基于多源数据协同和智能算法的煤矿工作面透明化系统研究》文中研究表明工作面透明化作为煤矿智能精准开采实现的基础,已成为行业未来的发展趋势。针对目前煤矿工作面透明化建设过程中存在的地质信息的不明确以及周围人、设备、环境所产生多源数据的不对称问题,论文借助现场调研、理论分析、案例测试、数值模拟以及工程实践等手段对煤矿工作面内部地质异常重构模型以及工作面外部多源数据协同融合机制进行了系统研究。首先,以广泛应用的电磁波CT技术为基础,针对传统反演算法对单一初始模型的选择依赖性较强,理论上存在局部最优解的不足,将反演过程中矩阵的求解转换为泛函极值求解问题,建立了基于智能算法求解的地质异常电磁波层析反演目标函数模型,为工作面地质异常的反演提供了一种新思路。其次,研究了具有较强全局搜索能力的遗传算法（Single Genetic Algorithm,SGA）在目标函数求解过程中的进化机制,揭示了交叉和变异算子是影响SGA智能算法计算性能的关键因素。设计了多种群协同进化算子和遗传参数自适应调节算子对SGA进行优化,并建立了基于自适应多种群遗传算法（Adaptive multiple population genetic algorithm,AMPGA）的地质异常反演模型。通过案例测试和数值模拟发现AMPGA智能算法有效增强了SGA的全局和局部搜索能力,保证了种群的多样性,提高了反演结果的准确性、稳定性和抗噪性。再次,提出了范围约束、就近约束和平均值约束三种电磁波层析反演先验数据约束模型,分析了多源先验数据约束对AMPGA智能算法反演结果的影响。通过数值模拟发现,随着工作面巷道、钻探以及回采揭露先验约束数据的增加,三种约束模型对应反演结果的准确性逐渐提高。其中,基于平均值约束的AMPGA智能算法得到的反演结果具有更高的准确性和稳定性。然后,基于大量现场调研,系统分析了工作面生产相关的人、设备和环境所产生多源数据的特征、分类以及透明化现状。提出了以图形化工程数据为空间指导,融合了多专业信息的煤矿多源数据协同共享机制和平台建设架构。不仅为工作面内地质异常的反演和预测提供了数据支持,同时还有效提高了多源数据的协同管理和透明化程度,为煤矿多源大数据的充分利用提供了条件。最后,在煤矿多源数据协同平台的基础上,基于平均值约束的AMPGA智能算法在巷道、钻孔以及回采揭露先验数据约束条件下,实现了大同矿区8208工作面内部地质异常的高效精准预测,并讨论了开采设计方案。此外,根据多家煤矿企业现场应用效果反馈,表明了多源数据协同平台有助于实现更大范围和更高维度的透明化,并为智能精准开采提供了数据支持。该论文有图101幅,表28个,参考文献267篇。
黄轩[5]（2020）在《机载综合导航系统建模及其实现》文中认为随着现代战机执行任务愈加繁重,战场环境也愈加复杂、多变,如何在恶劣的作战环境下,圆满完成任务并安全返航,是机载综合导航系统建立的目标。机载综合导航系统搭建可以分成三个环节:导航定位、航路规划、飞行控制,即根据我机当前的导航定位和外界环境信息,对其进行航路规划,最后利用得到的航路信息进行飞行控制。本文主要针对导航定位和航路规划环节进行相应的研究,分别对其进行理论设计、模型搭建和仿真验证,具体实现过程如下:本文首先介绍了一种航迹仿真算法,该算法用于设计战机的飞行轨迹,获得战机的姿态、速度、位置信息,然后简述了惯导、GNSS、塔康、信标、多普勒、气压高度计、无线电高度表的导航原理并建立了惯导的误差模型,基于导航原理和飞行轨迹对其进行反演算,实现对机载综合导航系统进行环境的仿真和传感器数据的生成。本文针对综合导航系统多源信息融合过程中计算量太大、各导航方式数据更新频率和数据输出类型不一等问题,研究了 Kalman滤波状态融合滤波算法和Kalman滤波观测融合滤波算法,同时搭建相应的信息融合模型。对于Kalman滤波状态融合滤波算法,通过三种加权融合准则,实现了多源信息融合过程计算量与导航精度之间的均衡选择;对于Kalman滤波观测融合滤波算法,通过改变原来融合方式,在不损失导航精度的基础上减少了计算量,但是该算法的可靠性不高且故障检测困难。本文针对实时航路规划过程中离线规划和在线规划面临的问题,采取了不同的解决策略,针对离线规划问题,采用A*算法对其进行全局规划;针对在线规划问题,采用人工势能法对其进行局部规划,这样做既避免了 A*算法搜索时间过长的问题,又避免了人工势能法容易陷入局部最优的问题。针对传统A*算法搜索空间过大和威胁区域不可过的问题,分别对节点扩展方向、栅格地图标记信息和分割方式、评价函数、搜索方向进行了改进,其中通过改变栅格地图非1即0标记方式和评价函数中加入威胁的因素,使得战机在航路规划过程中能够评估威胁等级,合理的穿过一些威胁等级较低的区域,从而缩短飞行距离。针对人工势能法容易陷入局部最优的问题,综合考虑动态威胁速度和距离因素的影响,对原有的斥力函数中加入速度和距离的因素,并对动态威胁进行评估,用于设置斥力函数中的斥力因子。仿真发现算法对于动态环境中的移动威胁,具有较强的鲁棒性,而不依赖于特定的环境地图。针对规划航路可能出现无法满足飞行要求的问题,提出了对原有航路点进行裁剪和平滑优化算法,优化后航路点能够满足飞行要求。
张普照[6]（2019）在《基于空时建模的遥感影像变化检测方法与应用》文中进行了进一步梳理近几十年来,遥感成像技术不断成熟,时空谱分辨率不断提高,遥感数据的开放共享也已是大势所趋。海量、异质、空时遥感大数据的开放共享、云计算平台算力的显着提升和以机器学习、深度学习等为代表的人工智能算法的长足进步,尤其是以谷歌地球引擎为代表的遥感大数据云处理平台的出现,集成数据、算力和算法于一体,必将加速遥感大数据在农业监测、防灾减灾、环境资源保护和土地利用等近实时甚至实时的应用,为人类社会创造巨大的社会价值和经济效益。随着数据、算力和算法的发展,变化检测作为空时遥感数据的主要应用之一,将经历从两时多时到时序、从同源到多源、从两维到多维以及从小尺度到大尺度的转变,本文从以下五个方面对变化检测问题进行了初步的方法和应用研究。针对不同空间分辨率多时遥感影像变化检测问题,本文第二章提出了一种基于深度堆栈自编器的特征映射网络结构,并验证了其在同源和异源数据上的有效性。由于多时遥感影像在空间分辨率上及获取条件（如天气、光照等）上的不同,使得不同分辨率影像在原始观测空间往往难以进行直接比较和分析。二值变化检测的核心是准确地估计多时影像之间的差异程度,那么如何压制未变化样本之间的差异程度就成为构造高质量差异图的关键。基于此,我们设计了一个特征特映射网络架构,并通过传统无监督技术选择可信的未变化样本供其训练,显着地缩小了未变化样本之间的特征差异,成功构造出高对比度的变化程度图。针对空时异源遥感影像变化检测问题,本文第三章基于耦合字典学习提出了一种有效的异源影像变化检测框架。由于成像机制的不同,不同传感器对相同地物往往得到不同的数据描述,以致于很难对多源异质遥感影像进行直接比较和分析。异源影像虽是对相同场景的不同描述,但本质上是具备可比性的。因而,我们通过建立耦合字典学习模型,将空时多源数据从原始观测空间映射到一个具备可比性的高维特征空间,以实现两时异源遥感影像之间的间接比较分析。该模型通过耦合字典模型分析了异源数据之间的潜在差异,进而估计差异程度,然后迭代地选择更可靠的训练样本以逐步纯化,最终获得耦合度更高的字典对,实现异源数据之间的无监督变化检测。针对空时遥感影像联合解译中的多类型变化检测问题,本文第四章提出了一个深度差异表示学习网络模型。随着遥感影像在空间、时间和光谱分辨率上的提高,空时影像的联合解译越发重要,而多类型变化检测是利用多时影像对地表动态变化进行检测、分类和解译,进而分析人类活动与地球环境变化之间的联系。深度网络的训练往往依赖于大量带标注的训练样本,而在遥感领域,带标注的训练样本十分有限。本文提出一种深度差异表示学习网络模型,将特征学习、差异估计和差异表示学习三个任务进行联合建模和训练,从而更精确地估计差异程度和学习可区分的、对聚类友好的差异表示来表征不同类型的变化。本文通过建立差异表示学习网络模型,将深度网络与聚类的优势相结合,弥补了两者的不足,实现了空时影像高效的多类型变化检测之目的。针对野火近实时监测的实际应用需求,本文第五章将Sentinel-2和Landsat-8光学多光谱数据结合,通过对归一化差异燃烧比时序进行季节-趋势建模,将差异燃烧比时序分解为季节性谐波项、线性趋势项和残差项。季节性谐波项被用来去除差异燃烧比时序中季节性物候学正常变化,而线性趋势项被用来降低长期的植被变化趋势对野火监测造成的干扰。然后根据野火发生前残差项的均值和标准差来估计灾后残差项相对于灾前残差标准差的变化倍数,从而更准确地估计燃烧程度和确定燃烧区域。此外,对归一化燃烧比进行季节-趋势性建模,可以预测野火发展当天正常的归一化燃烧比图,摆脱了传统方法估计燃烧程度对灾前无云参考图的依赖,显着增强了燃烧区域的可检测性,且非常有助于对野火发生后植被的恢复情况进行监测和评估。针对变化检测在城市扩张中的实际应用,本文第六章以陕西省西安市为主要研究区域,基于多源数据观测对其2010年到2015年发生的变化进行估计和确定新建建筑区域。由于雷达干涉相干图能够较好地增强建筑区域,本文首先分别基于随机像素采样和超像素采样两种方式分别对PALSAR L波段HH、ENVISAT/Sentinel-1 C波段VV和TerraSAR X波段HH散射强度与同年度C波段相干程度图之间的相关性进行分析,发现基于超像素的相关性远好于基于像素。其次,本文基于超像素采样系统地分析了雷达散射强度测量分别与雷达相干度测量和光学归一化差异建筑指数之间的相关性、不同波长的雷达强度测量之间的相关性以及同源数据在不同时间观测的相关性,并对多源数据两时变化量之间的相关性进行了深入分析,证实了多源数据融合的必要性和显着优势。最后,基于多源观测量和变化量之间的关系,提出了一种基于最小化多源变化估计之间的平均互信息来统一选择百分位对多源变化估计进行二值化,并将多源变化检测结果进行融合,从而实现了对西安市的新建建筑区域的检测,并在高分辨率TerraSAR数据上对融合结果进行了验证。
刘娟花[7]（2019）在《多尺度数据融合算法及其应用研究》文中进行了进一步梳理分别在多个尺度上对多个传感器的信息进行融合,不仅可获得比单个传感器更优的性能,而且与单尺度上的融合相比,多尺度数据融合能更好地刻画出目标的本质特性。MEMS陀螺是一种可以测量角速度的传感器,具有很多吸引人的优点。但噪声大,准确度不高也是不争的事实。于是如何去除MEMS陀螺仪中的噪声,并提高其精度就成为近年来的研究热点。对多MEMS陀螺应用多尺度数据融合算法,可以显着提高系统的精度及可靠性。本文证明了前人提出的多尺度数据融合算法的有效性,设计了 一种新的多尺度融合算法,讨论了多尺度数据融合中的重要技术问题,并通过对多个MEMS陀螺的融合应用,经仿真和硬件实验验证了本文多尺度融合算法的优越性。主要创新点和工作如下:1.从小波分析理论出发,证明了平稳和非平稳情况下的数据融合定理。从数学上解释了多尺度数据融合算法优于经典加权算法的原理,为该算法的推广应用奠定了数学基础。2.结合小波域多尺度数据融合算法的原理、具体步骤及存在问题等,设计了基于小波包的多尺度数据融合算法,并用实测数据通过仿真实验,比较了小波多尺度数据融合和小波包多尺度数据融合。3.分析了多MEMS陀螺数据融合中的小波基、分解层数、加权因子等的选择方法,通过仿真实验验证了其可行性。4.比较了基于时间序列分析、基于小波去噪和基于小波变换的多尺度融合这三种融合方法不同方面的性能。另外,还比较了多尺度融合和前向线性预测（Forward Linear Prediction,FLP）融合方法,结果均表明本文所提出的多尺度融合方法的独特性和有效性。将上述研究成果应用于我们设计并制作的一套多MEMS陀螺仪数据融合实时处理系统平台中,对4个MEMS陀螺仪所采集的原始数据进行实时处理。分别在静态和动态环境下对该集成系统进行了测试,实验结果表明:该系统运行稳定可靠,将MEMS陀螺的精度提高了 1个量级。本文的研究工作不仅为有关多尺度融合系统的分析奠定了理论基础,还为算法的推广应用提供了实验依据。
高阳[8]（2019）在《水污染事件动态模拟仿真与应急管理研究》文中研究表明水是人类赖以生存的重要自然和经济资源,近年来,随着人类活动对自然环境影响逐渐加强、极端气象水文事件日益增加,水污染事件频发,制约经济社会的可持续发展,威胁自然和生态环境的安全,已受到国家高度重视和专家学者广泛关注。本文以渭河流域典型水污染事件为研究对象,采用复杂性理论、数字地球、综合集成等理论和技术,通过高效的动态模拟仿真和过程可视的应急管理,为水污染事件科学应对提供理论参考和决策支持,降低灾害损失。论文主要工作和结论如下:（1）实现了水污染事件复杂性描述及多源信息融合。对水污染事件和水质模型进行复杂性分析,揭示了污染物在水体中的迁移转化规律,提出水污染事件污染物迁移过程和水质模型数值求解方法。采用数据集成中间件和多源信息融合等方法实现了海量水污染事件数据资源的采集、处理、集成与融合,建立水污染数据资源中心,在对水污染事件多源信息融合基础上,通过组件的方式为业务应用提供数据和信息服务。（2）提出了基于水利数字地球的水质模型耦合机制。采用数据集成、数据映射和信息融合等方法实现了水污染事件海量数据资源的高效整合、深度集成与有机融合,基于多源信息融合构建水利数字地球,采用瓦片金字塔服务及空间信息瓦片检索技术实现水污染事件相关的数据资源的三维可视化展示,基于空间一体化视域模型融合3S空间信息以及数字地球互操作服务,实现水污染事件多源数据资源、水质模型与数字地球的耦合,为水污染事件动态模拟仿真提供可视化服务环境。（3）开展了基于复杂Agent的水污染动态模拟仿真。在对水质数据进行拟合与加载基础上,对水污染事件所在河道进行三角网剖分,采用复杂性理论建立基于不规则三角网的水质Agent模型,对水质模型进行可视化描述;将元胞自动机应用到水污染事件模拟仿真中,设计了水质多智能体,采用多智能体对污染物运移过程进行表征;构建基于高性能网格的水污染动态模拟仿真一体化环境,采用网格计算将复杂的水污染事件模拟仿真过程进行分解。（4）搭建了面向水污染事件的应用支撑平台。基于综合集成提出面向水污染事件的信息服务模式,采用主题化描述、组件化开发、可视化仿真和知识化管理等现代信息技术,搭建了面向水污染事件的应用支撑平台,提出了应用支撑平台的体系结构和应用开发流程,提供了面向水污染事件的综合集成服务,为水污染事件动态模拟仿真和应急管理提供高效便捷、扩展性较好和过程可视的应用服务。（5）提供了水污染事件模拟仿真与应急管理应用服务。以渭河流域典型水污染事件为例开展应用研究,基于水利数字地球三维可视化环境实现水污染事件和数字地球三维可视化环境融合,水污染事件信息标示,水污染事件流场造型及可视化表现,水污染运移模拟仿真和水污染事件应急管理辅助决策等服务。基于综合集成应用支撑平台开展水污染事件实验模拟与应急调度,提出流程化、模块化、预案化和一体化四种应急管理模式,面向水污染事件提供应用服务和决策支持。
朱栋[9]（2019）在《基于多源信息的深部巷道围岩锚固结构变形破坏全过程试验研究》文中进行了进一步梳理随着煤矿开采深度的增加,深部巷道围岩压力大导致锚固支护结构破坏现象非常普遍,为此,本文针对深部巷道围岩不同锚固结构变形破坏的特点,在总结和吸取前人研究成果基础上,结合国家自然科学基金重点项目“深部开采与巷道围岩稳定控制信息化基础理论研究（51734009）”和国家重点研发计划子课题（2017YFC0603001）“千米深井强采动巷道围岩劣化与强度衰减规律”,以安徽阜阳中煤新集能源口孜东煤矿-967m水平西翼轨道大巷为研究对象,采用自主设计研制的“深部地下工程结构失稳全过程模拟试验系统”,并利用声、电、磁等多源地球物理信息监测技术,对未支护巷道和3种不同锚固结构变形破裂演化失稳全过程进行了深入系统的研究。获得了未支护巷道和3种不同锚固结构荷载-位移全过程试验曲线,分析了锚固结构破裂演化过程和破坏特征,揭示了锚固结构的承载性能和变形破坏机制,提出了深部巷道围岩稳定控制机理与技术,成功的进行了巷道围岩加固试验。主要研究内容及结论如下:（1）自主设计研制了“深部地下工程结构失稳全过程模拟试验系统”及预制复合锚固结构制作模具,开展了深部未支护巷道和3种不同锚固结构变形破坏演化全过程的模型试验,获得了未支护巷道和3种不同锚固结构变形破坏全过程的荷载-位移曲线,分析了锚固结构变形破坏全过程径向应力和切向应力的演化特征;揭示了不同锚固结构承载能力及其位移场的变化规律。（2）物理模拟试验中利用声、电、磁等多源地球物理信息监测技术,获得未支护巷道围岩和3种不同锚固结构受载变形破坏过程中的电磁辐射、声发射和视电阻率的响应及演化特征,提出了未支护巷道和不同锚固结构屈服强度的界定方法,揭示了多源信息与巷道围岩不同锚固结构的荷载-位移耦合规律。（3）基于巷道和锚固结构荷载位移试验全过程,建立了3DEC数值计算模型,开展了未支护巷道和不同围岩锚固结构承载特性的研究,系统分析了不同锚固结构变形破坏全过程中的主应力以及破坏后的总位移矢量场,获得了预制复合锚固结构弯矩演化规律,揭示了巷道和锚固结构承载能力形成和变形破坏机理。（4）分析了未支护巷道和预制复合锚固结构支护巷道围岩损伤特征,揭示了支护强度对围岩稳定性影响作用机制;建构了锚杆（索）支护围岩锚固结构竖向位移减小量Δu理论分析模型;基于不同支护形式锚固结构荷载-位移曲线的回归方程,推导并建立了不同锚固结构的承载强度计算模型,提出了锚固结构强度破坏判据;获得了不同支护形式、参数和岩性对锚固结构竖向位移的影响规律。（5）根据上述研究结论,构建了巷道“锚杆索与U型钢壁后充填协同耦合”整体支护的围岩稳定性控制技术,优化分析了口孜东煤矿-967m水平西翼轨道运输大巷两种支护方案,支护强度和刚度得到了提升,解决了口孜东煤矿巷道难支护问题,验证了研究结论的合理性和实用性。
张英[10]（2019）在《GPS拒止条件下无人机自主全局定位技术》文中研究指明无人机技术的迅速发展使得无人机的应用越来越广,包括军事、农业、民用商业等诸多行业。高效的导航定位系统是影响无人机执行任务的重要因素。目前常用的无人机导航定位技术多为惯性导航技术/卫星导航定位技术互相组合的导航方式（如INS/GPS）。但卫星导航技术通常易受到干扰被恶意损坏,对卫星导航系统过度依赖会导致导航定位的可靠性和安全性降低。若失去GPS等卫星导航系统的支持,单一的惯性导航方式由于自身的惯性器件属性会在定位过程产生误差累积,无人机仅依靠惯性导航系统无法实现长航飞行过程中的精确定位。因此,本文针对GPS拒止条件下的无人机定位问题,提出一种基于视觉的全局定位技术。本文首先分析了视觉定位原理,通过相机成像系统研究无人机的三维位姿与二维实时航拍图像之间的关系,通过坐标系统研究视觉定位技术中的各坐标系及其相互转换关系,再结合视觉位姿估计技术进一步阐明视觉定位原理。接着,从图像配准角度出发,针对本研究中所涉及的待配准图像为两幅尺寸相差大、重叠区域小的这一类图像配准问题,分析提高配准性能的因素。并针对分析结果,提出一种基于SURF和BRISK的特征点配准改进算法。同时,考虑到无人机飞行速度快和飞行区域幅面广,在全局定位中所涉及的数字参考影像幅面大,将配准问题进一步转化为超大图像快速配准问题。针对超大图像的配准算法存在精度差、用时长、平台可实现性差等不足,本文在特征点改进算法的基础上,提出一种基于重叠区域的超大图像快速高精度配准算法。实验结果表明该算法能解决当前处理平台的局限性,提高算法速度和精度,相比于现有算法有较好的性能优势。最后,充分利用多源传感器信息和先验环境知识,基于超大图像配准算法提出一种视觉全局直接定位技术,该方法通过估计大致区域参与快速匹配以实现全局直接定位。为了提高直接全局定位算法的实时性和稳定性,本文紧接着又提出一种改进全局定位法,改进定位法通过自适应快速搜索匹配算法实现算法改进,有更好的视觉定位实时性。然后,再通过卡尔曼滤波技术对视觉定位信息和INS数据等多源传感器数据进行数据融合和修正,实现GPS拒止条件下的无人机高效定位技术。
二、地球空间中多源信息的融合（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、地球空间中多源信息的融合（论文提纲范文）
（1）黄土滑坡多源异构监测数据融合算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和组织结构 |
| 第二章 多源数据融合技术概述 |
| 2.1 多源数据融合的定义 |
| 2.2 多源数据融合的基本概念 |
| 2.2.1 多源数据融合的基本原理 |
| 2.2.2 多源数据融合的时间性与空间性 |
| 2.3 多源数据融合的结构 |
| 2.3.1 集中式融合结构 |
| 2.3.2 分布式融合结构 |
| 2.3.3 混合式融合结构 |
| 2.4 多源数据融合的级别 |
| 2.4.1 数据级融合 |
| 2.4.2 特征级融合 |
| 2.4.3 决策级融合 |
| 2.5 多源数据融合存在的问题及研究方向 |
| 2.5.1 多源数据融合存在的问题 |
| 2.5.2 多源数据融合的研究方向 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 滑坡监测中常用的无线传感器及其特点 |
| 3.1 常用的无线传感器滑坡监测技术 |
| 3.1.1 GNSS实时监测 |
| 3.1.2 位移计实时监测 |
| 3.1.3 雨量计实时监测 |
| 3.1.4 土壤湿度计实时监测 |
| 3.1.5 渗压计实时监测 |
| 3.2 滑坡监测技术无线通信传输方法 |
| 3.2.1 GPRS技术 |
| 3.2.2 LoRa技术 |
| 3.2.3 扩频通信 |
| 3.2.4 卫星通信 |
| 3.2.5 短波通信 |
| 3.3 BD-LX10型号位移计数据解码方法 |
| 3.3.1 数据解码 |
| 3.3.2 解码数据正确性验证 |
| 3.3.3 工程应用及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 滑坡监测多源异构数据预处理方法研究 |
| 4.1 异常数据处理方法 |
| 4.1.1 异常数据的常用剔除方法 |
| 4.1.2 异常数据的剔除实例分析 |
| 4.2 缺失数据处理方法 |
| 4.2.1 缺失数据的补全方法 |
| 4.2.2 缺失数据的补全实例分析 |
| 4.3 数据的平滑处理 |
| 4.3.1 数据平滑处理方法 |
| 4.3.2 数据平滑处理实例分析 |
| 4.4 数据标准化处理 |
| 4.4.1 数据标准化处理方法 |
| 4.4.2 数据标准化处理实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 滑坡监测多源异构数据融合方法 |
| 5.1 多源异构监测数据融合方法 |
| 5.1.1 主成分分析法 |
| 5.1.2 逐步回归法 |
| 5.1.3 BP神经网络模型 |
| 5.1.4 卡尔曼滤波算法 |
| 5.2 基于主成分-逐步回归分析的多源异构监测数据融合算法 |
| 5.2.1 数据来源 |
| 5.2.2 主成分分析 |
| 5.2.3 主成分-逐步回归分析 |
| 5.2.4 模型精细分析 |
| 5.3 基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法 |
| 5.3.1 数据来源 |
| 5.3.2 模型建立 |
| 5.3.3 模型实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于三维地壳模型的地震波速度场模拟和可视化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 三维地壳模型研究领域 |
| 1.2.2 地壳模型联合反演与属性场融合领域 |
| 1.2.3 三维地质建模技术领域 |
| 1.3 科学问题的提出 |
| 1.4 研究目标和研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究思路和技术路线 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 1.7 本章小结 |
| 2 基于三维地壳模型的速度场融合方法 |
| 2.1 地质统计学理论 |
| 2.1.1 区域化变量理论和变异函数结构 |
| 2.1.2 克里金方法概述 |
| 2.2 协同克里金反演方法 |
| 2.2.1 协同克里金法 |
| 2.2.2 随机变量和互协方差函数关系 |
| 2.2.3 基于协同克里金矩阵的地球物理数据反演方法 |
| 2.3 多源异构三维地壳模型的速度场融合方法 |
| 2.3.1 物性转换经验公式 |
| 2.3.2 三维变异函数 |
| 2.3.3 基于协同克里金矩阵的融合方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 速度场三维建模及地震波射线追踪模拟方法 |
| 3.1 速度场三维建模及射线追踪方法概述 |
| 3.2 地壳结构三维速度场建模方法研究 |
| 3.2.1 三维模型数据格式 |
| 3.2.2 三维模型建模方法 |
| 3.3 地震波射线追踪方法 |
| 3.3.1 地震波传播理论基础 |
| 3.3.2 直达波、折射波和回折波的传播规律 |
| 3.3.3 地震波射线追踪算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 三维速度场模拟和可视化应用实现 |
| 4.1 研究区选取及三维地壳模型数据分析 |
| 4.1.1 研究区域选取 |
| 4.1.2 三维地壳模型数据分析 |
| 4.2 三维速度场融合算法设计与实现 |
| 4.2.1 三维速度场融合算法设计 |
| 4.2.2 三维地壳结构速度场融合结果及精度评价 |
| 4.3 地壳结构及速度场三维可视化 |
| 4.3.1 地壳结构三维P波速度场模型构建 |
| 4.3.2 地壳结构三维P波速度场剖面模型 |
| 4.3.3 各地层及速度异常三维边界模型 |
| 4.3.4 各地层及速度异常三维速度场模型 |
| 4.3.5 山西断陷带地壳结构三维模型 |
| 4.4 基于三维速度场的地震波射线追踪模拟 |
| 4.4.1 折射波射线追踪模拟 |
| 4.4.2 滑行波射线追踪模拟 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及学术成果 |
（3）空间目标态势认知与服务关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 空间目标态势发展 |
| 1.2.2 空间目标态势认知 |
| 1.2.3 空间目标态势服务 |
| 1.2.4 空间目标态势面临的挑战 |
| 1.3 本文研究内容与章节组织 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 本文章节组织 |
| 第二章 空间目标态势领域本体模型 |
| 2.1 空间目标态势领域本体的研究内容 |
| 2.1.1 空间目标态势领域本体的研究对象 |
| 2.1.2 空间目标态势领域本体作用和功能 |
| 2.2 基于混合本体模式的空间目标态势领域本体构建 |
| 2.2.1 空间目标态势领域本体的组成 |
| 2.2.2 空间目标态势领域本体的构建 |
| 2.2.3 空间目标态势领域本体基本关系 |
| 2.2.4 空间目标态势领域本体属性声明 |
| 2.3 空间目标态势领域本体实例 |
| 2.3.1 资源三号02星本体实例 |
| 2.3.2 资源三号02星知识推理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于混合本体模式的多源异构数据管理方法 |
| 3.1 基于混合SQL/NoSQL模式的多源异构数据存储方法 |
| 3.1.1 数据存储架构 |
| 3.1.2 数据关联关系 |
| 3.1.3 数据存储与检索测试 |
| 3.2 基于本体的多源异构数据集成方法 |
| 3.2.1 空间目标态势数据集成模型 |
| 3.2.2 底层数据与局部本体的映射 |
| 3.2.3 局部本体与全局本体的映射 |
| 3.3 面向数据和语义的空间目标态势信息检索 |
| 3.3.1 空间目标态势数据检索 |
| 3.3.2 空间目标态势语义检索 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 面向离线与实时计算的分析与处理模型 |
| 4.1 空间目标态势数据分析与处理模型 |
| 4.1.1 数据分析框架 |
| 4.1.2 数据处理模型 |
| 4.2 基于多判断模式的区域覆盖实时分析 |
| 4.2.1 基于多判断模式的参数快速计算方法 |
| 4.2.2 实验与分析 |
| 4.3 基于稳健筛选流程的空间目标接近分析 |
| 4.3.1 空间目标稳健筛选流程 |
| 4.3.2 实验与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 面向知识获取的空间目标态势认知方法 |
| 5.1 空间目标态势时空认知模型 |
| 5.1.1 时空本体建模 |
| 5.1.2 空间关系建模 |
| 5.1.3 时间关系建模 |
| 5.2 空间目标轨道状态认知模型 |
| 5.2.1 空间目标轨道状态语义表示 |
| 5.2.2 空间目标轨道状态推理方法 |
| 5.2.3 实验与分析 |
| 5.3 空间目标行为与事件认知模型 |
| 5.3.1 空间目标行为与事件本体建模 |
| 5.3.2 空间目标碰撞威胁本体构建 |
| 5.3.3 仿真校验与分析 |
| 5.4 基于知识图谱的空间目标态势知识表达 |
| 5.4.1 空间目标态势知识图谱认知框架 |
| 5.4.2 多层次语义关系解析模型 |
| 5.4.3 多元素知识构建模型 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于微服务架构的空间目标态势服务 |
| 6.1 微服务架构 |
| 6.2 基于本体的空间目标态势服务管理模型 |
| 6.2.1 基于OWL-S的服务与组件本体 |
| 6.2.2 空间目标态势服务匹配与组合 |
| 6.2.3 服务匹配与组合示例 |
| 6.3 基于微服务架构的多源异构功能集成 |
| 6.3.1 算法组件集成 |
| 6.3.2 在线服务集成 |
| 6.4 空间目标态势可视化服务 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 原型系统的设计与实现 |
| 7.1 原型系统功能与定位 |
| 7.1.1 原型系统功能 |
| 7.1.2 原型系统定位 |
| 7.2 原型系统总体设计 |
| 7.2.1 架构与部署 |
| 7.2.2 数据服务层 |
| 7.2.3 功能服务层 |
| 7.3 原型系统应用成果 |
| 7.3.1 空间目标态势数据管理 |
| 7.3.2 空间目标态势数据查询与展示 |
| 7.3.3 空间目标态势运行场景 |
| 7.3.4 空间目标态势认知实现 |
| 7.3.5 空间目标态势异构功能管理 |
| 7.3.6 应用案例 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文主要工作总结 |
| 8.2 下一步研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（4）基于多源数据协同和智能算法的煤矿工作面透明化系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 存在问题及不足 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 2 煤矿工作面电磁波层析反演模型建立 |
| 2.1 电磁波CT探测基本理论 |
| 2.2 电磁波CT探测观测方法 |
| 2.3 电磁波CT反演数学模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 煤矿工作面层析反演智能算法研究 |
| 3.1 遗传算法概述 |
| 3.2 遗传算法的进化过程 |
| 3.3 遗传算法的优化 |
| 3.4 数值模拟 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于煤矿多源先验数据约束的AMPGA层析反演智能算法模型 |
| 4.1 基于煤矿多源先验数据约束的电磁波CT反演模型 |
| 4.2 基于巷道揭露先验数据约束的AMPGA层析反演结果分析 |
| 4.3 基于巷道和钻探揭露先验数据约束的AMPGA层析反演结果分析 |
| 4.4 基于工作面回采揭露先验数据约束的AMPGA层析反演结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 煤矿多源数据协同共享机制研究与平台建设 |
| 5.1 煤矿多源数据透明化分析 |
| 5.2 煤矿多源数据协同共享机制研究 |
| 5.3 煤矿用户权限机制研究 |
| 5.4 煤矿多源数据协同平台架构与功能 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 煤矿工作面透明化系统工程应用 |
| 6.1 大同矿区8208工作面层析反演实例 |
| 6.2 煤矿多源数据协同平台现场应用 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（5）机载综合导航系统建模及其实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 机载综合导航系统的发展及关键技术 |
| 1.2.1 机载综合导航系统的发展 |
| 1.2.2 机载综合导航系统关键技术 |
| 1.3 论文组织与结构安排 |
| 第二章 基于多源信息的航电系统仿真关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 飞行轨迹设计 |
| 2.3 基础导航基本原理 |
| 2.3.1 捷联惯导算法基本原理 |
| 2.3.2 GNSS定位基本原理 |
| 2.3.3 塔康定位基本原理 |
| 2.3.4 信标定位基本原理 |
| 2.3.5 多普勒雷达定位基本原理 |
| 2.3.6 气压高度计定位基本原理 |
| 2.3.7 无线电高度表定位基本原理 |
| 2.4 航迹反演算仿真算法 |
| 2.4.1 惯导数据生成算法 |
| 2.4.2 GNSS数据生成算法 |
| 2.4.3 塔康数据生成算法 |
| 2.4.4 信标数据生成算法 |
| 2.4.5 多普勒数据生成算法 |
| 2.4.6 气压高度计数据生成算法 |
| 2.4.7 无线电高度表数据生成算法 |
| 2.5 捷联惯导算法仿真 |
| 2.5.1 捷联惯导静态仿真 |
| 2.5.2 捷联惯导动态仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于信息融合的综合导航算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Kalman滤波技术研究 |
| 3.2.1 Kalman滤波基本方程 |
| 3.2.2 随机系统离散化 |
| 3.3 三种加权多传感器最优融合准则 |
| 3.3.1 矩阵加权线性最小方差最优融合准则 |
| 3.3.2 标量加权线性最小方差最优融合准则 |
| 3.3.3 对角线加权线性最小方差最优融合准则 |
| 3.4 基于Kalman滤波状态融合滤波算法 |
| 3.4.1 状态融合滤波算法原理 |
| 3.4.2 状态融合滤波器的设计 |
| 3.4.3 状态融合滤波算法仿真 |
| 3.5 基于Kalman滤波观测融合滤波算法 |
| 3.5.1 观测融合滤波算法原理 |
| 3.5.2 观测融合滤波器的设计 |
| 3.5.3 观测融合滤波算法仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于综合导航信息的实时航路规划算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 离线航路规划算法研究 |
| 4.2.1 传统A~*算法原理和步骤 |
| 4.2.2 传统A~*算法的改进 |
| 4.2.3 静态威胁评估算法 |
| 4.2.4 算法仿真 |
| 4.3 在线航路规划算法研究 |
| 4.3.1 动态威胁距离计算 |
| 4.3.2 人工势场法基本原理 |
| 4.3.3 基于动态威胁的人工势能法 |
| 4.3.4 动态威胁评估算法 |
| 4.3.5 算法仿真 |
| 4.4 生成航路点优化 |
| 4.4.1 冗余航路点的修剪 |
| 4.4.2 规划航路的平滑 |
| 4.4.3 算法仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于空时建模的遥感影像变化检测方法与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 遥感数据:光学和雷达 |
| 1.2.1 光学遥感及其特性 |
| 1.2.2 雷达遥感及其特性 |
| 1.3 光学遥感影像变化检测研究现状 |
| 1.3.1 基于代数运算的变化检测 |
| 1.3.2 基于变换的变化检测 |
| 1.3.3 基于分类的变化检测 |
| 1.3.4 基于回归的变化检测 |
| 1.3.5 基于目标的变化检测 |
| 1.3.6 基于时序分析的变化检测 |
| 1.4 雷达遥感影像变化检测研究现状 |
| 1.4.1 基于幅度的雷达影像变化检测 |
| 1.4.2 基于相位的雷达影像变化检测 |
| 1.4.3 基于散射矩阵的多极化雷达影像变化检测 |
| 1.5 基于数据融合的变化检测研究现状 |
| 1.5.1 二维影像融合 |
| 1.5.2 多模态数据融合 |
| 1.5.3 单传感器多视融合 |
| 1.5.4 多源异质数据融合 |
| 1.6 变化检测问题:机遇与挑战 |
| 1.6.1 机遇:数据、算力和算法 |
| 1.6.2 挑战:验证平台、知识构建和框架统一 |
| 1.7 本文章节结构 |
| 第二章 基于堆栈自编码器的多分辨率遥感影像变化检测 |
| 2.1 本章研究背景 |
| 2.2 研究动机 |
| 2.2.1 基于深度结构的无监督特征学习 |
| 2.2.2 基于映射网络的特征变换 |
| 2.3 基于特征映射网络的无监督变化检测方法 |
| 2.3.1 基于堆栈自编码器的无监督特征学习 |
| 2.3.2 基于映射的特征变化分析 |
| 2.4 实验结果及分析 |
| 2.4.1 数据描述 |
| 2.4.2 Ottawa数据集实验结果 |
| 2.4.3 Stone-Gate数据集实验结果 |
| 2.4.4 Sardinia数据集变化检测结果 |
| 2.5 本章总结 |
| 第三章 基于耦合字典的多源遥感影像变化检测 |
| 3.1 本章研究背景 |
| 3.2 迭代耦合字典学习模型 |
| 3.2.1 问题与动机 |
| 3.2.2 耦合字典学习模型 |
| 3.2.3 求解耦合字典学习模型 |
| 3.2.4 可迭代耦合字典学习模型 |
| 3.2.5 基于耦合字典的变化检测 |
| 3.3 实验研究 |
| 3.3.1 数据集描述 |
| 3.3.2 评价指标 |
| 3.3.3 实验设置 |
| 3.3.4 Island town数据集上的实验结果 |
| 3.3.5 Farmland数据集上的实验结果 |
| 3.3.6 Sardinia数据集上的实验结果 |
| 3.3.7 Wuhan数据集上的实验结果 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 CDL模型建立数据间联系 |
| 3.4.2 迭代的无监督样本选择 |
| 3.5 本章总结 |
| 第四章 基于深度差异表示学习网络的多类变化检测 |
| 4.1 本章研究背景 |
| 4.2 问题与动机 |
| 4.2.1 问题陈述 |
| 4.2.2 研究动机 |
| 4.3 深度差异表示网络模型 |
| 4.3.1 模型与公式推导 |
| 4.3.2 学习过程 |
| 4.3.3 模型分析 |
| 4.4 实验研究 |
| 4.4.1 数据集与评价指标 |
| 4.4.2 实验设置 |
| 4.4.3 HI-DRLnet性能 |
| 4.4.4 对比与分析 |
| 4.5 讨论 |
| 4.5.1 差异表示的聚类表现 |
| 4.5.2 过拟合 |
| 4.5.3 收敛性 |
| 4.6 本章总结 |
| 第五章 基于多光谱时序分解的野火近实时监测 |
| 5.1 本章研究背景 |
| 5.2 研究区域及数据 |
| 5.2.1 研究区域 |
| 5.2.2 遥感数据 |
| 5.3 基于季节-趋势时序建模的野火监测 |
| 5.3.1 时序谐波建模 |
| 5.3.2 燃烧区域的确定 |
| 5.4 托马斯野火实验结果与分析 |
| 5.4.1 季节-趋势模型分析 |
| 5.4.2 燃烧区域检测结果 |
| 5.4.3 时序变化分析 |
| 5.5 卡尔野火实验结果与分析 |
| 5.5.1 季节-趋势模型分析 |
| 5.5.2 燃烧区域检测结果 |
| 5.5.3 时序变化分析 |
| 5.6 本章总结 |
| 第六章 基于多源变化融合的城市新建建筑检测 |
| 6.1 本章研究背景 |
| 6.2 研究区域与遥感数据 |
| 6.2.1 研究区域 |
| 6.2.2 遥感数据 |
| 6.2.3 参考数据 |
| 6.3 多源数据空时相关性分析 |
| 6.3.1 基于像素和超像素采样的相关性对比 |
| 6.3.2 同一时刻多源数据之间的相关性分析 |
| 6.3.3 同源数据不同时刻之间的相关性分析 |
| 6.3.4 多源数据变化量之间的相关性分析 |
| 6.4 基于互信息的多源变化融合 |
| 6.5 实验结果与分析 |
| 6.6 本章总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 7.2.1 三维变化检测 |
| 7.2.2 时序变化检测 |
| 7.2.3 大尺度变化监测 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）多尺度数据融合算法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 |
| 1.2 多传感器信息融合概述 |
| 1.2.1 信息融合的概念和优点 |
| 1.2.2 信息融合的模型 |
| 1.2.3 信息融合的方法 |
| 1.2.4 信息融合技术的研究现状 |
| 1.3 多尺度数据融合有关技术及进展 |
| 1.3.1 多尺度系统估计理论研究概况 |
| 1.3.2 多尺度数据融合的应用及研究现状 |
| 1.3.3 多尺度数据融合概念的演变 |
| 1.4 MEMS陀螺仪中漂移信号处理方法研究现状 |
| 1.5 陀螺仪中的多尺度数据融合及需要解决的问题 |
| 1.6 本文的主要研究内容及结构安排 |
| 2 多尺度数据融合算法及其有效性的证明 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 小波分解原子时算法 |
| 2.2.1 常见时间尺度 |
| 2.2.2 原子时算法 |
| 2.2.3 小波分解原子时算法的提出 |
| 2.2.4 小波分解原子时算法有待解决的问题 |
| 2.2.5 小波分解原子时算法的基本原理 |
| 2.3 预备知识 |
| 2.3.1 原子钟的噪声特性 |
| 2.3.2 相关说明 |
| 2.4 随机信号数据融合的理论体系 |
| 2.4.1 平稳单尺度数据融合 |
| 2.4.2 平稳多尺度数据融合 |
| 2.4.3 非平稳单尺度数据融合 |
| 2.4.4 非平稳多尺度数据融合 |
| 2.5 非平稳多尺度数据融合定理的证明 |
| 2.6 分析与讨论 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 多尺度数据融合算法的小波包实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小波变换和小波包变换 |
| 3.3 小波包的基本理论 |
| 3.3.1 正交小波包的定义与性质 |
| 3.3.2 小波包的子空间分解 |
| 3.3.3 小波库及小波包基的定义 |
| 3.3.4 小波包的分解与重构算法 |
| 3.3.5 最优小波包基的概念 |
| 3.3.6 最优基的快速搜索 |
| 3.4 基于小波包的多尺度数据融合方案 |
| 3.4.1 基于小波变换的多尺度数据融合算法 |
| 3.4.2 基于小波包的多尺度数据融合方案 |
| 3.5 基于小波包的多尺度陀螺融合实验研究 |
| 3.5.1 MEMS陀螺概述 |
| 3.5.2 MEMS陀螺随机误差分析 |
| 3.5.3 MEMS陀螺随机误差的Allan方差分析 |
| 3.5.4 MEMS陀螺漂移的数学模型 |
| 3.5.5 MEMS陀螺信号实时小波处理方法 |
| 3.5.6 基于小波包的多尺度陀螺融合算法仿真实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 小波多尺度数据融合中关键技术 |
| 4.1 MEMS陀螺噪声特性与小波熵 |
| 4.1.1 MEMS陀螺误差及噪声特性 |
| 4.1.2 小波熵 |
| 4.2 常见的小波簇 |
| 4.2.1 小波基的性质 |
| 4.2.2 常用小波基 |
| 4.3 基于小波变换的数据融合中小波基的选取 |
| 4.3.1 小波基选取原则 |
| 4.3.2 小波基的比较 |
| 4.3.3 小波簇的选取 |
| 4.3.4 陀螺数据融合效果评价 |
| 4.3.5 最佳小波基选取实验 |
| 4.4 小波分解层数的设定 |
| 4.5 数据融合加权因子的选择 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 多尺度融合与其它MEMS陀螺信号处理方法的比较 |
| 5.1 MEMS陀螺仪噪声抑制方法研究概述 |
| 5.1.1 MEMS陀螺仪噪声抑制方法研究现状 |
| 5.1.2 卡尔曼滤波和小波阈值去噪法的缺点 |
| 5.1.3 多尺度数据融合算法的优点 |
| 5.2 MEMS陀螺数据处理中的多传感器数据融合 |
| 5.2.1 多尺度融合 |
| 5.2.2 卡尔曼滤波融合 |
| 5.2.3 小波阈值融合 |
| 5.3 基于仿真信号对三种融合方法的比较 |
| 5.3.1 仿真信号的产生 |
| 5.3.2 第一组仿真实验(Chirp信号+高斯白噪声) |
| 5.3.3 第二组仿真实验(Chirp信号+有色噪声) |
| 5.4 基于实测信号对三种融合方法的比较 |
| 5.5 三种融合方法比较的结论 |
| 5.6 多尺度数据融合与FLP(前向线性预测)方法的比较 |
| 5.6.1 FLP算法 |
| 5.6.2 基于FLP滤波的多传感器融合方法 |
| 5.6.3 FLP滤波融合结果和分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 多尺度数据融合系统设计与验证 |
| 6.1 系统的总体设计方案 |
| 6.1.1 系统需求分析 |
| 6.1.2 系统整体框图 |
| 6.1.3 系统中的主要器件选型 |
| 6.2 硬件电路设计 |
| 6.2.1 陀螺仪模块 |
| 6.2.2 协处理器模块 |
| 6.2.3 主处理器模块 |
| 6.2.4 系统实物图 |
| 6.3 系统软件设计 |
| 6.3.1 接口部分 |
| 6.3.2 融合处理部分 |
| 6.4 实验研究 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论 |
| 7.1 本文的主要研究成果 |
| 7.2 创新研究 |
| 7.3 进一步研究工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表和收录的论文 |
| 攻读博士学位期间获奖 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
（8）水污染事件动态模拟仿真与应急管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复杂性理论国内外研究现状 |
| 1.2.2 数字地球国内外研究现状 |
| 1.2.3 水污染事件模拟仿真国内外研究现状 |
| 1.2.4 水污染事件应急管理国内外研究现状 |
| 1.2.5 相关文献计量分析 |
| 1.3 研究内容与路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.3.4 论文创新点 |
| 2 水污染事件复杂性描述及多源信息融合 |
| 2.1 水污染事件复杂性分析 |
| 2.1.1 水污染事件特性 |
| 2.1.2 水污染事件的复杂性 |
| 2.1.3 水质模型的复杂性 |
| 2.2 水质模拟及模型的求解 |
| 2.2.1 污染物迁移过程 |
| 2.2.2 水质模拟基本方法 |
| 2.2.3 水质模型数值解法 |
| 2.3 水污染事件数据整合 |
| 2.3.1 水污染事件数据处理 |
| 2.3.2 基于中间件的数据集中 |
| 2.3.3 水污染数据资源中心 |
| 2.4 水污染事件多源信息融合 |
| 2.4.1 水污染信息服务模式 |
| 2.4.2 分布式信息综合集成 |
| 2.4.3 水污染事件信息发布 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于水利数字地球的水质模型耦合机制 |
| 3.1 水利数字地球及关键技术 |
| 3.1.1 水利数字地球 |
| 3.1.2 瓦片金字塔服务 |
| 3.1.3 空间信息瓦片检索 |
| 3.2 基础平台体系构建 |
| 3.2.1 空间视域模型 |
| 3.2.2 3S空间信息融合 |
| 3.2.3 水利数字地球互操作 |
| 3.2.4 三维视景仿真 |
| 3.3 水利数字地球服务 |
| 3.3.1 网络地图服务 |
| 3.3.2 地形剖面服务 |
| 3.3.3 河道三维建模 |
| 3.3.4 污染物动态监测 |
| 3.4 水质模型与数字地球耦合 |
| 3.4.1 水质模型支持体系 |
| 3.4.2 多源数据空间展示 |
| 3.4.3 水质模型耦合方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于复杂Agent的水污染动态模拟仿真 |
| 4.1 水质数据拟合与加载 |
| 4.1.1 水质数据拟合算法 |
| 4.1.2 水质数据加载 |
| 4.2 三角面元的水污染事件模拟仿真 |
| 4.2.1 河道三角网模型构建 |
| 4.2.2 基于Agent的水质模型 |
| 4.2.3 水质Agent模型实现 |
| 4.3 方形面元的水污染事件模拟仿真 |
| 4.3.1 方形元胞自动机 |
| 4.3.2 多智能体设计 |
| 4.3.3 水污染可视化表征 |
| 4.4 基于网格计算的水质模拟 |
| 4.4.1 网格计算服务 |
| 4.4.2 高性能体系结构 |
| 4.4.3 模拟仿真过程分解 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 面向水污染事件的应用支撑平台构建 |
| 5.1 应用支撑平台及其关键技术 |
| 5.1.1 平台体系结构 |
| 5.1.2 面向服务架构 |
| 5.1.3 组件技术 |
| 5.1.4 知识可视化 |
| 5.2 平台开发流程 |
| 5.2.1 组件化封装 |
| 5.2.2 主题图体系 |
| 5.2.3 可视化开发 |
| 5.2.4 知识积累模式 |
| 5.2.5 研讨视图服务 |
| 5.3 综合集成服务 |
| 5.3.1 综合集成服务体系 |
| 5.3.2 集成化门户服务 |
| 5.3.3 模拟仿真系统集成 |
| 5.3.4 三库资源共享机制 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 水污染事件动态模拟仿真与应急管理应用实例 |
| 6.1 研究区域概况 |
| 6.1.1 渭河流域概况 |
| 6.1.2 流域水污染状况 |
| 6.1.3 流域水污染事件 |
| 6.2 基于数字地球的水污染事件动态模拟仿真 |
| 6.2.1 模拟仿真系统结构 |
| 6.2.2 系统开发工具 |
| 6.2.3 系统应用功能 |
| 6.3 基于应用支撑平台的水污染事件应急管理 |
| 6.3.1 水污染事件实验模拟 |
| 6.3.2 水污染事件应急调度 |
| 6.3.3 流程化应急管理模式 |
| 6.3.4 模块化应急管理模式 |
| 6.3.5 预案化应急管理模式 |
| 6.3.6 一体化应急管理模式 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）基于多源信息的深部巷道围岩锚固结构变形破坏全过程试验研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.3 需要进一步研究的问题 |
| 1.4 主要研究内容与创新点 |
| 2 深部地下工程结构失稳全过程试验系统研制及试验方法 |
| 2.1 深部地下工程结构失稳全过程模拟试验系统研制 |
| 2.2 模型设计制作 |
| 2.3 相似材料选择 |
| 2.4 模型巷道围岩应力场测试方法 |
| 2.5 试验模型制作过程 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 围岩锚固结构荷载-位移全过程试验研究 |
| 3.1 试验方案 |
| 3.2 预制复合锚固结构模具研制及试验过程 |
| 3.3 巷道开挖过程中围岩应力演化规律 |
| 3.4 围岩锚固结构变形破坏全过程荷载-位移曲线 |
| 3.5 围岩锚固结构变形破坏过程中围岩应力演化规律 |
| 3.6 围岩锚固结构变形破坏过程中围岩表面位移场演化特征 |
| 3.7 围岩锚固结构变形破坏演化过程 |
| 3.8 围岩锚固结构破坏机制及模式 |
| 3.9 本章小结 |
| 4 围岩锚固结构变形破坏过程中多源信息响应 |
| 4.1 围岩锚固结构变形破坏全过程电磁辐射响应特征 |
| 4.2 围岩锚固结构变形破坏全过程声发射响应特征 |
| 4.3 围岩锚固结构变形破坏过程中视电阻率响应特征 |
| 4.4 多源信息融合的围岩锚固结构变形破坏监测预警模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 深部巷道围岩锚固结构变形破坏机理数值模拟研究 |
| 5.1 3DEC数值模拟软件简述 |
| 5.2 数值计算模型力学参数校核 |
| 5.3 离散元和有限元数值计算结果验证分析 |
| 5.4 数值计算结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 深部巷道围岩锚固结构承载变形破坏综合分析 |
| 6.1 未支护和预制复合锚固结构巷道围岩损伤分析 |
| 6.2 深部巷道围岩锚固结构承载变形破坏理论分析 |
| 6.3 围岩锚固结构承载变形破坏敏感性影响因素分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 工程应用 |
| 7.1 工程概况 |
| 7.2 数值模型建立 |
| 7.3 支护方案对比分析 |
| 7.4 支护效果 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）GPS拒止条件下无人机自主全局定位技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.1.1 超大图像快速配准技术研究背景 |
| 1.1.2 GPS拒止的无人机导航定位技术研究背景 |
| 1.2 视觉辅助无人机导航定位技术研究现状 |
| 1.2.1 超大图像快速配准技术研究现状 |
| 1.2.2 GPS拒止的无人机导航定位技术研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及主要结构 |
| 第二章 视觉定位原理 |
| 2.1 无人机视觉定位原理 |
| 2.2 视觉定位成像系统 |
| 2.2.1 成像模型 |
| 2.2.2 相机标定 |
| 2.3 视觉定位坐标系统 |
| 2.3.1 导航定位坐标系 |
| 2.3.2 坐标系关系转换 |
| 2.4 视觉位姿估计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 图像配准算法及改进 |
| 3.1 图像配准方法概述 |
| 3.1.1 图像配准技术原理 |
| 3.1.2 图像配准常用方法 |
| 3.1.3 图像配准评价指标 |
| 3.2 局部重叠的配准问题分析 |
| 3.3 基于特征点配准算法的改进 |
| 3.3.1 改进的特征点配准算法 |
| 3.3.2 实验结果和分析 |
| 3.4 超大图像配准算法 |
| 3.4.1 FPM配准算法 |
| 3.4.2 SBA配准算法 |
| 3.4.3 FSOA配准算法 |
| 3.4.4 实验结果和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 GPS拒止下的无人机全局定位技术 |
| 4.1 无人机全局视觉定位技术 |
| 4.1.1 基于视觉的全局定位算法 |
| 4.1.2 基于视觉的全局定位算法的改进 |
| 4.2 多源信息融合与误差修正技术 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波模型 |
| 4.2.2 多源信息融合技术 |
| 4.2.3 误差修正技术 |
| 4.3 实验结果和分析 |
| 4.3.1 全局定位技术实验 |
| 4.3.2 多源融合与误差修正实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 软件设计与实现 |
| 5.1 数字影像地图快速配准处理软件 |
| 5.1.1 开发环境 |
| 5.1.2 软件界面 |
| 5.1.3 软件主要功能 |
| 5.2 无人机全局定位处理软件 |
| 5.2.1 开发环境 |
| 5.2.2 软件界面 |
| 5.2.3 软件主要功能 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、地球空间中多源信息的融合（论文参考文献）
- [1]黄土滑坡多源异构监测数据融合算法研究[D]. 王智伟. 长安大学, 2020(06)
- [2]基于三维地壳模型的地震波速度场模拟和可视化研究[D]. 赵晨曦. 河南工业大学, 2020(01)
- [3]空间目标态势认知与服务关键技术研究[D]. 卢万杰. 战略支援部队信息工程大学, 2020(01)
- [4]基于多源数据协同和智能算法的煤矿工作面透明化系统研究[D]. 郭昌放. 中国矿业大学, 2020
- [5]机载综合导航系统建模及其实现[D]. 黄轩. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [6]基于空时建模的遥感影像变化检测方法与应用[D]. 张普照. 西安电子科技大学, 2019(07)
- [7]多尺度数据融合算法及其应用研究[D]. 刘娟花. 西安理工大学, 2019
- [8]水污染事件动态模拟仿真与应急管理研究[D]. 高阳. 西安理工大学, 2019(01)
- [9]基于多源信息的深部巷道围岩锚固结构变形破坏全过程试验研究[D]. 朱栋. 中国矿业大学, 2019(09)
- [10]GPS拒止条件下无人机自主全局定位技术[D]. 张英. 西安电子科技大学, 2019(02)