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利用GPS电离层层析技术探测电离层已经有了数十年的发展,特别在电离层暴时有着独特的优势.文章基于一种多分辨率层析算法,并结合美国东西部地区部分GPS地面数据对2015年3月16日-17日出现的电离层暴进行重构.首先,借助独立的测高仪数据验证多分辨率层析技术对电子密度反演的精度结果,同时也证实了电离层暴时多分辨率层析算法的适用性.其次,通过对美国东部地区2015年3月17日磁扰动最强烈时段的电离层重构,检验由磁暴引起的大尺度电离层行扰(large-scale travelling ionospheric disturbance,LSTID)的存在,并利用总电子含量(total electron content,TEC)数据分析此次电离层行扰的水平特征.同时,通过与非相干散射雷达(incoherent scatter radar,ISR)观测值的对比,借助反演得到的电子密度剖面信息讨论电离层行扰在垂向上的特征.结果表明:此次LSTID的波长为1 200 km左右,周期为50~60 min,以350~400 m/s的波速向西南方向传播,并且电离层行扰(travelling ionospheric disturbance,TID)的垂向电子密度具有较可靠的精度. 相似文献
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为了平衡体素模型的体素数量与精细度,提出一种实体模型体素加密细化算法。该算法对低分辨率均一体素模型的表面体素进行切分,标记与三角面不相交的体素,并运用边界状态传递判定标记体素的内外位置。通过编码不同八叉树的节点,并进行跨八叉树快速邻居节点搜寻,实现多级加密细分。实验结果表明,该算法可以以低分辨率模型为基础,精确地获得体素单元少的高分辨率模型。 相似文献
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针对利用经典高阶条件随机场模型进行点云分类时,由于海量节点和无向边导致的点云分类效率低的问题,提出一种结合多尺度体素和高阶条件随机场的点云分类方法.首先以多尺度体素代替海量离散点云作为无向图图模型节点,减少节点和无向边的数量;然后使用超体分割结果作为高阶团,并基于此设计了一种非监督分布性空间上下文作为高阶团特征向量,用于改善分类结果;最后结合构建的图模型和各阶特征向量,采用经典高阶条件随机场模型实现点云数据的自动分类.采用Oakland标准数据集作为实验数据,实验结果表明,该方法在有效地保证分类精度的前提下,高阶条件随机场点云分类模型的分类效率提高了5~10倍. 相似文献
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