城市应急中的“智慧”

北斗卫星导航系统是中国自行研制的全球卫星定位与通信系统（BDS）,目前北斗卫星导航的应用领域非常广泛,可以为车载、渔船、手机等提供精准的导航服务。北斗卫星导航系统新闻发言人、中国卫星导航系统管理办公室主任冉承其介绍称,北斗系统已经在中国交通运输、海洋渔业、水文监测、气象测报、森林防火、通信、电力调度、救灾减灾等领域得到广泛应用。     

北斗卫星导航系统定位精度研究

北斗卫星导航系统,是我国为了保证国家与人民群众的安全,并且促进我国经济的发展,自主建设并独立运行的一张卫星导航系统,能够提供全天候、全天时、高精度的定位、导航服务,是我国重要空间基础设施。近年来,北斗卫星定位被广泛应用于森林防火、抗震救灾、水文监测、气象预报以及交通运输方面,已经深入了人民群众生产生活的各个方面,对社会经济发展有着重要的推动作用。本文基于北斗卫星导航系统定位原理,从时间及空间准确性方面对定位精度进行探讨。     

北斗卫星导航系统及其于民航导航的应用

卫星导航是未来航行系统的重要组成部分,在我国对民航星基导航的学术研究较少情况下,介绍北斗卫星导航系统,从我国民航导航的历史发展角度分析了民航导航对北斗卫星导航系统的需要;对北斗卫星导航系统在民航导航中的应用做了初步的探析,结论表明北斗卫星导航系统在区域导航、进离场RNP、进近着陆导航三方面对民航导航的变革有重要意义;结合欧美国家在发展全球卫星导航系统中所遇到的问题,给出我国北斗卫星导航系统民航应用的紧迫性和前瞻性启发。     

北斗导航系统的建设与应用分析

随着我国经济社会的快速发展以及国防军事建设的需求不断提高,对于卫星导航提出了更高的要求。北斗导航系统是由我国自主建设、运行的卫星导航系统,同时也是目前世界上的四大主要卫星导航系统之一。本文主要针对北斗卫星导航系统进行研究,通过对北斗系统的发展、建设进行分析,并且在此基础上对北斗导航系统的应用进行研究,以期更好的改善北斗卫星导航系统的应用。     

卫星导航信号反欺骗性研究

目前我国正在发展自己的卫星导航系统——北斗卫星导航系统。由于北斗卫星导航系统和GPS有比较高的兼容性,因此借鉴GPS卫星导航系统的成熟经验,可以使我们在应用北斗卫星导航系统的过程中,得到许多有益的启示。将在空间中对GPS导航信号进行反欺骗性研究,通过对GPS卫星导航信号的分析,设想欺骗信号的可能性,并给出相应的对策,提出反欺骗算法。     

伪卫星在北斗导航系统中的布局研究

目前我国的北斗导航定位系统只能实现二维有源定位,这就大大限制了北斗导航系统的应用;采用伪卫星不但可以辅助增强北斗定位系统实现三维无源定位,提高定位精度,而且也可以单独组网并在区域范围内代替卫星导航系统进行独立定位;由于卫星定位系统的精度与卫星数目以及几何布局有着很大的关系,应用拉格朗日法,通过数学推导和仿真分析,研究了伪卫星数目以及布局对系统定位精度的影响,得出了伪卫星布局的相应结论。     

中国卫星导航产业面临的机遇和挑战

本文系统的介绍我国卫星导航系统的应用,并详细分析了我国北斗导航卫星的优势和劣势,并对我国北斗卫星导航系统的发展进行了分析。最终提出笔者的展望。     

北斗B1频点中频信号仿真系统设计

北斗卫星导航系统是我国自主研发的全球卫星导航系统,属全球四大卫星导航系统之一,开展对北斗信号调制体制及北斗信号的研究具有重大意义。由于北斗卫星导航系统目前处于建设阶段,无法满足全球导航的实际应用需求,且基带信号处理中需要的动态航迹及弱信号环境下卫星中频信号不易获取。为解决此问题,通过对北斗B1频点信号体制及实现方式进行研究,对中频信号进行建模,进而对北斗B1频点中频信号仿真系统进行设计实现。仿真系统可完成基于设定卫星、航迹、载噪比、仿真时间的中频信号仿真并保存,为北斗基带信号处理提供可重复使用的中频数据。     

基于北斗卫星导航系统在旅游行业中的研究及应用

当前,随着北斗卫星导航系统的进一步完善和应用,并在“智慧景区”这一背景下,在旅游景区信息化建设中导入北斗卫星导航系统,符合位置服务产业的进一步发展,也是对公共服务和社会管理的进一步创新。基于此,本文就北斗卫星导航系统在旅游业中的研究及应用做了叙述,     

北斗“一箭双星”,开启卫星应用黄金十年

2012年4月30日,我国成功发射的两颗北斗导航卫星是我国北斗卫星导航系统首次采用"一箭双星"方式发射的导航卫星,也是我国首次采用"一箭双星"方式发射两颗地球中高轨道卫星。这次发射的两颗卫星是北斗卫星导航系统的第十二、十三颗组网卫星。本次"一箭双星"方式发射北斗导航卫星,是对所有北斗人的最大鞭策和鼓舞,它们的成功发射,对改善和提高北斗卫星导航系统所覆盖区域的导航定位精度,具有划时代的意义。在此之前,由中国卫星应用产业联盟、中国物联网产业协会、香港嵌入式物联网研究院联合举办,由北京时代民芯科     

A Taxonomy of Dirty Data

Today large corporations are constructing enterprise data warehouses from disparate data sources in order to run enterprise-wide data analysis applications, including decision support systems, multidimensional online analytical applications, data mining, and customer relationship management systems. A major problem that is only beginning to be recognized is that the data in data sources are often dirty. Broadly, dirty data include missing data, wrong data, and non-standard representations of the same data. The results of analyzing a database/data warehouse of dirty data can be damaging and at best be unreliable. In this paper, a comprehensive classification of dirty data is developed for use as a framework for understanding how dirty data arise, manifest themselves, and may be cleansed to ensure proper construction of data warehouses and accurate data analysis. The impact of dirty data on data mining is also explored.     

数据治理技术

随着信息技术的普及，人类产生的数据量正在以指数级的速度增长，如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理，需要从数据收集到处理应用的一套管理机制，以期提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化.目前，各行各业对大数据的研究比较火热，但对于大数据治理的研究还处于起步阶段，一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次，对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析，并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上，提出了大数据HAO治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标，再以公安的数据治理为例介绍HAO治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望.     

大数据可用性的研究进展

信息技术的迅速发展催生了大数据时代的到来.大数据已经成为信息社会的重要财富,为人们更深入地感知、认识和控制物理世界提供了前所未有的丰富信息.然而,随着数据规模的增长,劣质数据也随之而来,导致大数据质量低劣,极大地降低了大数据的可用性,严重困扰着信息社会.近年来,数据可用性问题引起了学术界和工业界的共同关注,开展了深入研究,取得了一系列研究成果.本文介绍数据可用性的基本概念,讨论数据可用性的挑战与研究问题,综述数据可用性方面的研究成果,探索大数据可用性的未来研究方向.     

数据迁移的一般原则

在应用软件及数据库开发中经常要做数据迁移工作 ,数据迁移就是将数据从一种数据环境移入另一种数据环境中。进行彻底而精确的数据转换应遵循以下关键步骤 :识别源数据、确定数据集成转换的规则以及开发转换规则代码。介绍了数据迁移的一般步骤 ,并提出了从数据转换、选择迁移方法以及从元数据管理的角度评价迁移工具的标准     

软件开发活动数据的数据质量问题

问题追踪系统和版本控制系统等软件开发支持工具已被广泛应用于开源和商业软件的开发中,产生了大量的数据,即软件开发活动数据.软件开发活动数据被广泛应用于科学研究和开发实践,为智能化开发提供支持.然而数据质量对相关的研究和实践有重大影响,却还没有得到足够的重视.为了能够更好地警示数据使用者潜在的数据质量问题,通过文献调研和访谈,并基于自有经验对数据进行分析,总结出了9种数据质量问题,覆盖了数据产生、数据收集和数据使用这3个不同的阶段.进一步地,提出了相应的方法以帮助发现和解决数据问题.发现问题是指加强对数据上下文的理解和通过统计分析及数据可视化发现潜在的数据质量问题,解决问题是指利用冗余数据或者挖掘用户行为模式进行修正.     

大数据技术应用与研究的新视角

伴随着人类进入大数据时代,大数据在彰显出巨大应用价值的同时,也凸显出数据可用的科技问题。如何解决数据可用带来的挑战,成为各国政府和学界高度关注的问题。目前,针对大数据的可用性研究刚刚起步,对大数据可用性进行了探讨,并就数据可用性的研究前景进行了展望。     

数据提取、转换和装载技术研究

来自企业操作环境的数据是数据仓库的数据源，通过提取、转换、装载填充数据仓库，对数据提取、转换与装载技术进行了研究与实践。对数据提取、转换与装载要解决的问题进行了详细论述并提出了相应的解决方法，并以MS SQL Server2000为例，介绍了可用于析取数据的一些工具。在此基础上，以电信行业话单数据载入数据仓库为实例，就如何实现各步骤进行了详细说明，提出了在数据提取、转换与装载过程中需注意的一些问题。     

数据仓库系统中源数据的提取与集成

人们对数据分析的要求的不断提高导致了数据仓库的发展，而在建设数据仓库的过程中非常关键的一步就是从事务数据库或其它的数据源中抽取和集成原始数据。本文在对数据集成方法和数据获取中可能碰到的问题进行全面分析的基础上，较为详细地介绍了我们自行开发的数据仓库系统SEUwarehouse中源数据提取与集成工具的设计与实现．     

基于时效规则的数据修复方法

数据时效性是影响数据质量的重要因素,可靠的数据时效性对数据检索的精确度、数据分析结论的可信性起到关键作用.数据时效不精确、数据过时等现象给大数据应用带来诸多问题,很大程度上影响着数据价值的发挥.对于缺失了时间戳或者时间不准确的数据,精确恢复其时间戳是困难的,但可以依据一定的规则对其时间先后顺序进行还原恢复,满足数据清洗及各类应用需求.在数据时效性应用需求分析的基础上,首先明确了属性的时效规则相关概念,对属性的时效规则等进行了形式化定义;然后提出了基于图模型的时效规则发现以及数据时序修复算法;随后,对相关算法进行了实现,并在真实数据集上对算法运行效率、修复正确率等进行了测试,分析了影响算法修复数据正确率的一些影响因素,对算法进行了较为全面的分析评价.实验结果表明,算法具有较高的执行效率和较好的时效修复效果.     

大数据的一个重要方面:数据可用性

随着信息技术的发展,特别是物理信息系统、互联网、云计算和社交网络等技术的突飞猛进,大数据普遍存在,正在成为信息社会的重要财富,同时也带来了巨大的挑战.数据可用性问题就是大数据的重要挑战之一.随着数据的爆炸性增长,劣质数据也随之而来,数据可用性受到严重影响,对信息社会形成严重威胁,引起了学术界和工业界的共同关注.近年来,学术界和工业界开始研究数据可用性问题,取得了一些的研究成果,但是针对大数据可用性问题的研究工作还很少.介绍了大数据可用性的基本概念,讨论大数据可用性的挑战,探讨大数据可用性方面的研究问题,并综述数据可用性方面的研究成果.