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PPPH: A MATLAB-Based Tool for Multi-GNSS Precise Point Positioning...

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简介:
PPPH是一款基于MATLAB开发的工具,用于多GNSS精密点定位。它能够处理来自多个全球导航卫星系统的数据,提供精确的位置测量服务,在科研和工程应用中具有广泛价值。 PPPH是一款基于MATLAB的软件工具,用于多GNSS精密点定位分析,并配有使用说明书及相关的研究论文以及MATLAB代码。

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  • PPPH: A MATLAB-Based Tool for Multi-GNSS Precise Point Positioning...
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    PPPH是一款基于MATLAB开发的工具,用于多GNSS精密点定位。它能够处理来自多个全球导航卫星系统的数据,提供精确的位置测量服务,在科研和工程应用中具有广泛价值。 PPPH是一款基于MATLAB的软件工具,用于多GNSS精密点定位分析,并配有使用说明书及相关的研究论文以及MATLAB代码。
  • A Restricted-Migration Scheduling Algorithm Based on EDF for Multi...
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    本文提出了一种基于最早截止时间优先(EDF)的多核心系统限制迁移调度算法。通过控制任务迁移,优化了系统的实时性能和资源利用率。 ### 基于EDF的受限迁移调度算法在多处理器软实时系统中的应用 #### 摘要概览 本段落提出了一种基于最早截止时间优先(Earliest Deadline First, EDF)的受限迁移调度算法(EDF-fm),旨在解决多处理器软实时系统的任务调度问题。软实时系统允许一定程度的任务延迟,而硬实时系统则要求所有任务必须在其截止时间前完成。传统的EDF算法在多处理器硬实时环境中的表现不佳,因为其最坏情况下的可调度利用率较低。然而,在软实时环境中放宽对截止时间的要求可以显著提高EDF算法的性能。 #### EDF与PFair算法对比 - **EDF**:是一种简单且高效的调度策略,根据任务的截止时间来决定执行顺序。 - **PFair**:是另一种适用于多处理器系统的调度算法,具有更高的最坏情况下的可调度利用率。在多处理器环境下,EDF的最坏情况下的可调度利用率为0.5M(其中M为处理器数量),而PFair算法则能达到1M,即所有处理器都能被充分利用。 #### 全局EDF与受限迁移调度算法 - **全局EDF**:允许任务在不同处理器之间自由迁移,从而确保即使没有总利用率限制的情况下也能实现有界的延迟。 - **受限迁移调度算法**:通过限制任务的迁移次数来降低开销,在保证有界延迟的同时提供更高效的性能。这种折中方法能够更好地适应某些系统的实际需求。 #### EDF-fm算法详解 - **基本原理**:EDF-fm结合了EDF的效率和对任务迁移的控制,它限制部分任务可以进行迁移,而不是完全禁止或开放所有任务。 - **具体实现**:在M个处理器系统中,最多只需要允许M-1个任务具备迁移能力,并且这些任务仅限于两个特定处理器之间迁移,在作业边界处发生。 - **优势**:与全局EDF相比,虽然EDF-fm可能需要对每个任务的利用率进行一定的上限设定,但这一限制相对宽松。因此,该算法能够在不设总体利用率限制的情况下支持更广泛的软实时应用程序。 #### 结论 本段落提出的EDF-fm通过在任务迁移和系统效率之间找到平衡点,为多处理器软实时系统的调度提供了一个新的解决方案。它不仅确保了有界的延迟,并且有效减少了频繁迁移带来的额外开销,对于那些希望保持较高利用率同时又需要一定灵活性的应用场景尤其适用。未来的研究可以进一步探索优化EDF-fm中的参数设定以更好地适应不同类型的软实时系统需求。
  • Coordinated Multi-Point for Mobile Communications
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    《Coordinated Multi-Point for Mobile Communications》一书深入探讨了协同多点技术在移动通信中的应用,旨在提升网络性能和用户体验。 Coordinated Multi-Point in Mobile Communications by Patrick Marsch discusses the concept of CoMP (Coordinated Multi-Point) transmission and reception in mobile communications. This technique aims to enhance system performance through coordinated processing at multiple network nodes, thereby improving throughput and coverage for users within a cell cluster. The paper explores various aspects of CoMP including its implementation challenges and potential benefits in next-generation cellular networks.
  • Guiding Principles for GNSS, Inertial, and Multi-Sensor Navigation Integration...
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    本文探讨了全球导航卫星系统(GNSS)、惯性传感器及多传感器融合导航技术的核心指导原则,旨在提升定位与导航系统的精度和可靠性。 《GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理(第二版)》英文原版PDF是一本详细介绍全球导航卫星系统(GNSS)及其与其他多种传感器融合技术的书籍。这本书深入探讨了如何利用这些不同的传感技术和方法来提高导航系统的精度和可靠性,特别关注于惯性和其他类型传感器的数据整合与优化使用。
  • Prediction-Based Detection of GNSS Spoofing Attacks for Autonomous Vehicles...
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    本文探讨了一种基于预测的GNSS欺骗攻击检测方法,旨在增强自动驾驶车辆的安全性与可靠性。通过提前识别潜在威胁,该技术能够有效保护自主系统免受恶意干扰。 标题中的“Prediction-Based GNSS Spoofing Attack Detection for Autonomous Vehicle”指的是一个针对自动驾驶汽车的全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)欺骗攻击检测技术。这项技术利用预测模型来识别并防止虚假GNSS信号对自动驾驶汽车导航系统的干扰。 描述中提到的“基于预测的自动驾驶汽车GNSS欺骗攻击检测实验实现”,暗示这是一个实际操作项目,可能包含源代码、数据集和实验结果,旨在通过Python编程语言演示如何构建这样的防御机制。这种攻击检测方法可能是通过比较预期车辆位置(基于运动学模型)与接收到的GNSS信号指示的位置来完成。如果发现显著偏差,则标记为潜在欺骗攻击。 标签“Python”表明项目使用了Python语言编写,该语言广泛应用于数据科学和机器学习领域,因此可能涉及数据分析、预处理、建模及算法实现等步骤。 压缩包子文件名“Prediction-Based-GNSS-Spoofing-Attack-Detection-for-Autonomous-Vehicle-master”,暗示这可能是Git仓库主分支的一部分,其中包含项目完整结构,如README文档(介绍背景、方法和使用说明)、源代码目录、数据集以及测试脚本等资源。 通过这个项目可以学习以下知识点: 1. **GNSS基础知识**:了解GNSS工作原理及如何为自动驾驶汽车提供定位信息。 2. **GNSS欺骗攻击**:掌握常见欺骗方式,如模拟真实卫星信号或篡改GPS时间戳,并理解这些行为对车辆安全的影响。 3. **预测模型**:探索用于预测位置的数学和机器学习方法,例如Kalman滤波器或其他状态估计算法。 4. **Python编程**:利用Python进行数据处理、信号分析及模型构建,可能涉及numpy、pandas、matplotlib和scikit-learn等库。 5. **异常检测**:了解如何通过对比预测位置与实际GNSS接收值来识别异常行为,并学习统计检验或机器学习的异常检测方法。 6. **数据预处理**:理解处理及预处理GNSS信号以供模型训练和攻击检测的方法。 7. **实验设计评估**:掌握验证预测模型有效性的实验设计技巧,以及使用何种指标评价欺骗攻击检测性能。 通过此项目,开发者与研究人员能够深入了解GNSS欺骗威胁,并学习如何利用预测技术构建防御系统保障自动驾驶汽车的安全行驶。
  • Guidance Principles for GNSS, Inertial, and Multi-Sensor Integrated Navigation Systems...
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    本文探讨了全球导航卫星系统(GNSS)、惯性传感器及多传感集成导航系统的指导原则,旨在提升定位与导航精度。 推荐一本讲解导航定位原理和多源数据融合的优秀工具书。
  • Segmenting Anything for Precise Matching
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    该资源为基于GPOPS的内部点约束示例代码集合,适用于优化问题求解研究与教学。包括多种约束条件下的数值实例和解决方案。 本段落介绍了一个包含内点约束的最优控制问题在MATLAB中的数值求解方法,并提供了适用于初学者的简单示例程序。该解决方案需要安装GPOPS-II软件包。
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    本文提出了一种基于卷积的多点最优最小熵解卷积方法,旨在提升信号处理和特征提取效率与精度,适用于复杂数据环境。 多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)是基于Geoff McDonald在2015年的工作,并与赵青合作完成的论文《多点最优最小熵解卷积和卷积修复:应用于振动故障检测》中提出的计算算法。该方法旨在求解用于从信号中去除周期性脉冲序列的最佳解决方案,尤其适合于处理旋转机器因齿轮或轴承故障而产生的脉冲式振动信号。 此上传包括两个主要部分:“momeda”用于基础的解卷积操作,“momeda_spectrum”则用于绘制光谱。通常情况下,在对应临界值的周期处会产生峰值频率,并且由此产生的幅度可以被跟踪来监测机器组件的状态。
  • A Method for Threshold Selection Based on Gray-Level Histogram
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    本文提出了一种基于灰度直方图的阈值选择方法,用于图像分割。该方法能够自动选取最优阈值以实现最佳分割效果。 OTSU自适应阈值分割法的原理虽然其原始论文已经有些年头了,但内容依然清晰易懂。