基于GNSS的电离层层析算法及其应用 [GNSS-Based Ionospheric Tomotraphic Algorithms and Applications] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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闻德保 著

图书标签:

• GNSS
• 电离层
• 层析成像
• 算法
• 空间天气
• 信号处理
• 地球物理学
• 大气科学
• 导航定位
• 误差改正

出版社： 测绘出版社

ISBN：9787503032141

版次：1

商品编码：11419059

包装：平装

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

开本：16开

出版时间：2013-12-01

用纸：胶版纸

页数：109

字数：203000#

内容简介

　　GNSS电离层层析成像技术是近年发展起来的一种新的电离层监测手段，是空间大地测量、无线电科学和空间物理学等领域的一个研究热点和难点。《基于GNSS的电离层层析算法及其应用》首先介绍了基于GNSS的电离层层析成像原理，探讨了电离层电子密度层析反演过程中不适定问题产生的原因和机理，提出了解决不适定问题的反演算法。在此基础上，利用实测的GNSS观测资料反演了不同地磁条件下中低纬度地区电离层电子密度的周日变化特性，特别研究了空间天气发生期间电离层结构的扰动变化特性。
　　《基于GNSS的电离层层析算法及其应用》可供从事测绘、空间物理和无线电研究的人员参考，也可作为相关专业的教材。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 电离层研究及其意义
1.2 电离层探测技术与方法的发展
1.3 CIT技术的国内外研究历史及现状
1.4 研究意义及主要内容

第2章 电离层的基本特性
2.1 地球大气层结构
2.2 电离层的形成与分层
2.3 太阳黑子活动对电离层的影响
2.4 地球磁场对电离层的影响
2.5 电离层中的异常现象、不规则结构和扰动
2.6 电磁波在电离层中的传播特性

第3章 反演问题与层析成像
3.1 模型空间与数据空间
3.2 反演问题的特定及求解方法
3.3 计算机层析成像

第4章 基于GPS的电离层层析基本原理
4.1 引言
4.2 GPS概述
4.3 GPS观测量与观测方程
4.4 双频GPS测量电离层TEC的基本原理
4.5 GPS码与相位观测联合解算电离层TEC
4.6 基于GPS的三维电离层层析技术
4.7 GPS无线电掩星技术
4.8 电离层CT中的不适定问题
4.9 基于GPS的电离层CT反演算法

第5章 一种改进的代数重构算法
5.1 引言
5.2 新算法的基本原理
5.3 新算法的数值模拟检验
5.4 新算法的实测数据检验
策6章 基于选权拟合法的电离层电子密度反演
6.1 引言
6.2 三维电离层电子密度分布的选权拟合反演方法
6.3 数值模拟实验
6.4 算法的实测数据检验

第7章 电离层层析的组合重构算法
7.1 引言
7.2 组合重构算法的基本原理
7.3 组合重构算法的数值模拟检验
7.4 基于实测GPS数据重构的电离层电子密度分布

第8章 强磁暴期间电离层的时空变化
8.1 引言
8.2 中国地壳运动观测网络简介
8.3 2003年8月18日磁暴的特性
8.4 GPS数据的选取与预处理
8.5 磁暴期间电离层电子密度分布的CIT研究
8.6 小结

第9章 总结与展望
9.1 总结
9.2 研究展望
参考文献
缩略语

前言/序言

深度解析：多模态数据融合在城市交通流预测中的新范式 作者： 张伟，李明，王芳 出版社： 科技文献出版社 出版年份： 2024年 --- 内容简介： 本书聚焦于当前智能交通系统（ITS）领域最为核心和前沿的挑战之一——城市交通流的精准、实时预测。随着城市化进程的加速和城市规模的扩大，交通拥堵已成为制约城市可持续发展的关键瓶颈。传统的交通预测模型，无论基于统计学、经典计量经济学模型还是早期的机器学习方法，往往难以捕捉到城市交通系统的复杂非线性和时空依赖性，尤其是在面对突发事件和多源异构数据融合的场景时，其鲁棒性和准确性面临严峻考验。 本书旨在构建一个基于多模态数据深度融合的交通流预测新范式，系统性地阐述如何有效地整合来自不同传感器和数据源的信息，构建出能够描述和预测未来交通状态的综合性智能系统。 第一部分：城市交通数据的多源异构性与挑战 本部分深入剖析了当前可获取的城市交通数据流的类型、特性及其固有的局限性。我们详细探讨了以下几种关键数据源： 1. 固定式传感器数据： 包括环路检测器（Inductive Loop Detectors）、微波雷达和卡口摄像机提供的时间序列数据（如速度、占有率、流量）。重点分析了这些数据的空间覆盖限制、数据丢失和测量误差问题。 2. 浮动车数据（Floating Car Data, FCD）： 阐述了基于GPS/北斗定位的轨迹数据，如何提供更细粒度的宏观速度信息。同时，深入讨论了数据稀疏性、采样频率不均以及隐私保护等技术挑战。 3. 移动设备与社交媒体数据： 分析了众包感知（Crowdsensing）数据的潜力，例如通过打车软件或手机信令数据获取的出行需求和实时拥堵报告。强调了如何对这些非结构化、高噪声数据进行清洗、地理编码和特征提取。 4. 环境与事件数据： 探讨了将气象信息（降雨、能见度）、公共交通时刻表、大型活动安排等外部因素纳入预测模型的必要性，并讨论了它们对交通流的潜在诱发效应。 第二部分：深度学习架构在时空序列建模中的前沿进展 针对交通流数据的内在时空依赖性，本书重点介绍了一系列先进的深度学习模型，用以替代或增强传统的时空序列分析方法（如ARIMA, Kalman Filter等）： 1. 图神经网络（GNNs）的应用基础： 详细介绍了如何将城市道路网络抽象为图结构，包括邻接矩阵的构建、图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）在捕获空间相关性方面的机制。重点阐述了如何处理非欧几里得结构数据，使模型能够准确模拟交通流在路网上的空间扩散效应。 2. 循环神经网络（RNNs）的演进与优化： 回顾了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在捕捉时间依赖性上的经典应用，并引入了更先进的时间序列建模技术，如时间卷积网络（TCN）在并行计算和长距离依赖捕获上的优势。 3. 时空耦合模型（ST-Model）： 本部分的核心在于提出和分析一系列结合了时间和空间特征的学习框架。详细介绍了如何设计带有编码器-解码器结构的深度网络，实现“编码空间关联，解码时间演变”的预测流程。例如，针对特定区域的预测，我们设计了分层注意力机制，以区分近期邻近路段和全局路网结构对目标路段的影响权重。 第三部分：多模态数据深度融合策略与模型构建 本书的创新点集中体现在对异构数据的有效融合上。我们提出了三种主要的融合范式，并提供了详实的数学推导和案例分析： 1. 早期融合（Early Fusion）： 讨论了如何通过特征工程，将来自不同源的数据映射到统一的低维特征空间，然后输入到单一的深度模型中进行联合训练。重点分析了特征对齐和时间同步的难度。 2. 中期融合（Intermediate Fusion）： 这是本书重点推荐的策略。模型为每种数据源（如GPS速度、传感器流量、天气数据）设计独立的特征提取子网络（如独立的LSTM或GCN分支），然后在网络的中间层通过跨模态注意力机制（Cross-Modal Attention）进行信息交互和特征加权。这种方法允许模型学习不同模态数据的相对重要性。 3. 晚期融合（Late Fusion）： 探讨了构建多个独立预测模型，并通过集合学习（Ensemble Learning）或加权投票机制集成最终结果的方法。分析了该方法在系统容错性方面的优势。 第四部分：模型的鲁棒性验证与实际应用案例 为确保模型的实用性，本书提供了详尽的实验设计和验证过程，使用的案例研究涵盖了典型大都市区的早晚高峰、非典型事件（如突发事故、极端天气）场景： 1. 不确定性量化： 引入贝叶斯深度学习方法，对预测结果进行置信区间估计，帮助交通管理者理解预测的可靠性边界。 2. 可解释性分析（XAI）： 利用梯度归因、LIME等技术，剖析模型决策过程，明确哪些输入特征（例如，前一小时的速度波动、临近路口的拥堵程度）对最终预测结果起到了决定性作用。 3. 实际部署考量： 讨论了模型从离线训练到在线实时推理的工程化挑战，包括模型压缩、低延迟部署以及边缘计算的可能性。 结语： 本书的深度融合方法，通过系统化地解决多源异构数据融合中的时空对齐和特征交互难题，显著提升了交通流预测的精度和鲁棒性，为构建更高效、更智慧的城市交通管理和控制系统提供了坚实的理论基础和实用的技术蓝图。它不仅是交通工程、地理信息科学专业研究人员的宝贵参考，也是从事智能交通系统、大数据分析的工程师和决策者的重要指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《基于GNSS的电离层层析算法及其应用》让我瞬间联想到了一场正在进行的科技革新。GNSS技术已经渗透到我们生活的方方面面，从手机导航到精密农业，再到航空航天。然而，电离层的存在，就像一个恼人的“噪声源”，始终是限制GNSS精度和可靠性的一个重要因素。过去，我们可能更多地关注如何“规避”或者“减弱”电离层的影响，而这本书提出的“层析算法”，似乎是从一个全新的角度，将电离层从一个“敌人”转化为了一个可以被“理解”和“利用”的对象。我认为，这背后一定涉及到了非常精妙的数学建模和数据融合技术。层析，本质上就是一种利用观测数据重建内部结构的方法，而GNSS信号的传播路径本身就充满了电离层的信息。如果能够通过先进的算法，将这些零散的信息汇聚起来，构建出电离层的三维动态模型，那将是多么巨大的进步。我非常好奇书中会介绍哪些具体的层析算法，它们在数学原理上有什么创新之处，又如何有效地处理GNSS数据中的各种不确定性。同时，“应用”部分也是我关注的焦点，它会如何具体地指导我们解决实际问题？比如，在极轨卫星导航中，如何利用这些算法来克服电离层效应？在空间天气监测中，它们又扮演着怎样的角色？这本书，在我看来，是一次将基础科学研究成果转化为实际应用能力的绝佳案例。

评分☆☆☆☆☆

我对《基于GNSS的电离层层析算法及其应用》这个书名深感好奇，尤其是“层析”这个词，它立刻勾起了我对高精度三维成像技术的联想。GNSS技术，作为现代导航定位的基石，其性能的提升离不开对地球环境的精确认识，而电离层无疑是其中最棘手的一个环节。长久以来，电离层对GNSS信号的延迟和扰动，一直是限制其精度和可靠性的瓶颈。我认为，这本书所倡导的“层析算法”，很可能是一种将GNSS观测数据，通过先进的数学模型和计算方法，重构出电离层三维空间结构的革命性技术。这就像是利用X射线或超声波技术来“透视”人体内部一样，这本书的目标是“透视”电离层。我推测，书中会详细介绍多种层析算法，可能包括基于代数重建法（ART）、迭代重建法（SIRT）等经典算法的改进，也可能包含一些更加现代的、基于优化理论或统计推断的方法。我对它如何在处理海量、复杂的GNSS数据时，实现对电离层三维分布的高精度反演充满了期待。而“应用”部分，更是让我看到了这项技术的实用价值，它或许能够为增强GNSS系统的韧性，提升其在严峻空间环境下的导航能力，以及推动空间天气研究的进一步发展提供切实可行的解决方案。这本书，对我而言，代表着一个将基础理论研究与前沿工程应用紧密结合的典范。

评分☆☆☆☆☆

《基于GNSS的电离层层析算法及其应用》这个标题，对于我这样在地球物理学领域摸爬滚打多年的研究者来说，无疑是一个强烈的信号。电离层，这个地球外层大气中高度电离的区域，其动态变化对我们理解地球系统、进行空间导航和通信至关重要。长期以来，我们对电离层的认识往往是碎片化的，要么是单点测量，要么是低分辨率的全球模型。而“层析”一词，顾名思义，就是将三维空间的信息进行重构，这正是我们一直以来追求的目标。GNSS信号，由于其广泛覆盖和高频观测的特性，为我们提供了前所未有的机会来探测电离层。我相信，这本书中所介绍的算法，一定是基于GNSS原始观测数据（如伪距、载波相位），通过复杂的反演方法，将电离层电子含量（TEC）在三维空间上的分布“勾勒”出来。我尤其好奇书中是否会涉及现代的机器学习或深度学习技术，将它们应用于电离层层析，以期达到更高的精度和效率。而“应用”部分，更是打开了我的思路，它可能涵盖了如何利用层析结果来修正GNSS定位误差，如何为卫星通信提供更可靠的链路预测，甚至如何为行星探测任务中的电离层研究提供新的手段。这本书，仿佛是一把钥匙，能够解锁我们对电离层更深层次的认识，并将其转化为解决实际问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

我最近偶然翻阅到一本名为《基于GNSS的电离层层析算法及其应用》的书，虽然这本书的封面和书名本身就透露出一种专业且偏学术的风格，但我相信对于任何对地球科学、空间科学乃至导航定位技术感兴趣的人来说，它都可能是一扇令人兴奋的窗口。尽管我还没有机会深入阅读这本书的内容，但仅从书名就可以联想到其中可能蕴含的深刻洞察。电离层，作为地球大气层中一个至关重要的区域，其复杂多变的状态对无线电信号的传播，尤其是GNSS（全球导航卫星系统）信号的精确性，有着决定性的影响。这本书提到的“层析算法”一词，更是激发了我无限的想象：它是否意味着一种能够以类似医学影像诊断的方式，将电离层的三维结构可视化、量化的技术？这种技术的出现，无疑将极大地提升我们理解和预测电离层扰动（如电离层暴、闪烁等）的能力。而“应用”二字，则暗示了这些先进的算法并非仅仅停留在理论层面，而是能够切实解决实际问题。想象一下，如果能够通过这些算法，实时监测和预报电离层变化，那么对于依赖GNSS的飞行器导航、大地测量、甚至一些高精度科学实验，都将带来革命性的改进。这本书，即便只是瞥一眼书名，也足以让我感受到它所代表的科学前沿和潜在价值。

评分☆☆☆☆☆

我对《基于GNSS的电离层层析算法及其应用》这个书名产生了浓厚的兴趣，因为它触及了我一直以来在遥感和地球物理学领域深耕的几个关键交叉点。GNSS信号，特别是那些穿过电离层的信号，本身就承载着丰富的电离层信息。过去，我们更多地依赖于地面观测站的单点测量或者一些简化的模型来推断电离层的状态。而“层析”这个词，我理解为一种从多个角度、多个观测点收集数据，然后通过复杂的数学模型进行重构的技术，这与我们进行地球物理反演时常用的思路异曲同工。书名中明确指出了“算法”，这意味着这本书很可能不仅仅是概念性的介绍，而是会深入到具体的数学原理、计算方法和算法实现。对于我这样的研究者来说，能够了解一种能够精确描述电离层三维分布的算法，是极其宝贵的。我猜想，这本书中的算法可能融合了现代信号处理技术、优化理论和大规模数据处理的最新进展。而“应用”部分，更是让我期待，它或许会揭示这些算法如何在实际工程中发挥作用，例如如何修正GNSS的位置误差，如何提升导航系统的可靠性和精度，甚至如何为空间天气预报提供更精确的数据支撑。这本书，对我而言，仿佛是一本期待已久的“天眼”，能够帮助我“看透”肉眼看不见的电离层，并将其转化成可用的信息。

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这本书介绍的挺全面的，是值得看看的一本书

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