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GNSS原理及应用复习资料

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简介:
本复习资料全面覆盖GNSS(全球导航卫星系统)的基础理论与实际应用,包括信号处理、定位技术以及在不同行业中的运用案例,适合学习和研究参考。 SDUT《GNSS原理与应用》期末复习资料(自己整理)。

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  • GNSS
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    本复习资料全面覆盖GNSS(全球导航卫星系统)的基础理论与实际应用,包括信号处理、定位技术以及在不同行业中的运用案例,适合学习和研究参考。 SDUT《GNSS原理与应用》期末复习资料(自己整理)。
  • 遥感
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    《遥感原理及应用复习资料》是一份专为学习遥感技术的学生设计的学习指南,涵盖遥感基础理论、图像处理和实际应用等多方面内容,帮助学生全面掌握课程要点。 ### 遥感原理与应用复习资料知识点梳理 #### 一、遥感传感器工作波段分类及特性 1. **紫外遥感**:利用紫外波段进行探测的技术。 2. **可见光遥感**:利用可见光波段进行探测的技术。 3. **红外遥感**:分为近红外、中红外和热红外等子类,覆盖了不同区域的红外波长范围。 - **近红外波段**:对绿色植物类别差异最敏感。 - **中红外波段**:位于水的吸收带内。 - **热红外波段**:记录地物自身的辐射信息。 4. **微波遥感**:利用微波进行探测的技术,常用于全天候和穿透云雾的能力。 5. **多波段遥感**:在可见光与近红外范围内细分为多个窄带进行探测。 **LANDSAT卫星七个波段的主要特点**: - **TM1(蓝波段)**:对水体具有强透射力,能反映叶绿素和色素浓度。 - **TM2(绿波段)**:对健康茂盛植物的绿色反射敏感,且穿透能力强。 - **TM3(红波段)**:为叶绿素的主要吸收带。 - **TM4(近红外波段)**:对不同种类的植被差异最灵敏。 - **TM5(中红外波段)**:位于水体吸收范围内。 - **TM6(热红外波段)**:记录地物自身的辐射信息,尤其适用于夜间监测。 - **TM7(短波红外)**:处于水的强吸收带内,使水面在图像上呈现为黑色。 #### 二、遥感的基本类型 - **主动遥感**:探测器发射电磁波并接收回声信号。 - **被动遥感**:探测器仅接受目标地物反射或辐射出的自然电磁波。 #### 三、空间分辨率与光谱分辨率 - **空间分辨率**:指图像中每个像素代表的实际地面面积大小。 - **光谱分辨率**:传感器能够分辨的目标物体发射或反射电磁波最小频率间隔。 #### 四、电磁波及多普勒效应 - **电磁波**:通过介质传播的振动形式传递能量,包括无线电、微波到可见光和X射线等不同频段。 - **电磁波谱**:按在真空中的传播速度排列的不同类型电磁辐射。 - **多普勒效应**:由于观察者与源之间的相对运动导致频率变化的现象。 #### 五、大气窗口及合成孔径雷达 - **大气窗口**:指能穿透地球大气层较少受到吸收和散射干扰的特定波段范围。 - **合成孔径雷达(SAR)**:利用平台移动提高天线分辨率的技术,适用于全天候观测。 #### 六、图像灰度数字化与数字增强技术 - **量化过程**:将连续变化的灰度值转换为离散数值的过程称为图像灰度量化。 - **数字图像增强方法**包括对比度调整、空间滤波处理、颜色变换和多光谱运算等手段。 - **直方图分析**:显示了不同亮度级别在一幅图片中出现频率的统计分布。 - **线性变换**:通过数学模型改善灰度范围内的视觉效果,如增强图像中的细节对比。 #### 七、辐射校正与黑体特性 - **辐射畸变**:指由于大气和地表因素导致影像亮度值偏离实际反射率的现象。 - **辐射校准方法**旨在消除这些干扰影响以提高数据质量。 - **黑体定义**:完全吸收所有入射能量的物体,同时具有最大的发射能力。 - **太阳辐射特性** - 太阳光谱与标准黑体类似,在可见和近红外波段有较强的能量输出。 - 有助于地球表面温度监测及气候研究。 #### 八、大气散射类型 - 散射现象:当电磁波遇到气溶胶颗粒时发生的能量分布变化,影响遥感图像质量。 - **瑞利散射**:适用于小粒子直径远小于入射光波长的情况。 - **米氏散射**:描述了中等大小的微粒对光线的作用机制。 - **非选择性散射**:不考虑不同波长差异,所有频率范围内的均匀扩散。 #### 九、遥感技术概述与优势 - 遥感定义为远距离探测物体信息的技术手段。 - 平台类型包括航空器和卫星等运载工具。 - 特点在于能够实现大规模同步观测,并进行目标定位及属性分析,提供定量或定性描述能力。
  • GNSS笔记(一)
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    本笔记为《GNSS原理与应用》课程复习资料,涵盖全球导航卫星系统的基本概念、工作原理及实际应用等核心内容,旨在帮助学生巩固和深化对GNSS的理解。 资源内容如名称所示; 适用人群:适合备考《GNSS原理与应用》课程的同学。
  • GNSS
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    《GNSS原理及其应用》一书深入浅出地介绍了全球导航卫星系统(GNSS)的工作原理、技术特点及最新进展,并探讨了其在各个领域的广泛应用。 GNSS中的美国GPS系统与中国北斗导航系统的定位原理有所不同。 **GPS定位的基本原理:** 根据高速运动的卫星瞬间位置作为已知的起算数据,采用空间距离后方交会的方法来确定待测点的位置。目前,GPS系统提供的定位精度优于10米;为了获得更高的定位精度,通常会使用差分GPS技术。这种技术通过在基准站上安置一台GPS接收机进行观测,并根据该站点已知的精密坐标计算出从基准站到卫星的距离改正数。随后,这一数据由基准站实时发送出去。用户接收机在接受GPS信号的同时也能接收到基准站发出的改正数,进而对其定位结果进行修正,从而提高精度。 差分GPS主要分为两类:伪距差分和载波相位差分。 **中国北斗导航系统的定位原理:** 运用主副卫星系统协同工作的方式。在实际操作中,通过利用已知位置的信息来计算待测点的精确坐标。这种方法不仅提高了定位的准确性还增强了抗干扰能力。 需要注意的是,上述内容没有提及任何联系方式或网址信息。
  • 数据库
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    《数据库原理及复习资料》是一本全面介绍数据库系统核心概念、设计原则与实现技术的书籍,包含大量例题和习题解析,帮助读者深入理解和掌握数据库知识。适合学习与参考使用。 本资料是我大二上学期为复习该学科制作的思维导图,部分内容尚未详细展开。如有需要,我会进一步补充和完善细节。
  • 武汉大学《GPS》期末.pdf
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    这份PDF文档是针对武汉大学《GPS原理及应用》课程的期末复习资料,涵盖了课程重点内容和相关习题解答,有助于学生深入理解和掌握GPS系统的理论与实践知识。 汉大学《GPS原理及应用》期末复习资料
  • 可编程逻辑器件.pdf
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    《可编程逻辑器件原理及应用复习资料》是一份全面总结PLD工作原理及其实际应用的备考文件,适合深入学习和掌握相关技术知识。 USTC FPGA复习总结 本段落主要对USTC(中国科学技术大学)FPGA课程的复习要点进行了整理与归纳,旨在帮助同学们更好地理解和掌握相关知识。具体内容涵盖了FPGA的基本概念、设计流程、常用开发工具以及实际项目案例分析等方面。 在复习过程中,建议重点关注以下几个方面: 1. FPGA基础理论:包括逻辑门电路的工作原理、组合逻辑和时序逻辑的区别等; 2. 设计方法与技巧:熟练使用VHDL或Verilog语言进行硬件描述,并掌握基于模块化的设计思想; 3. 开发工具操作:熟悉Quartus II/ModelSim等EDA软件的安装配置及调试方法; 4. 实战演练:通过完成多个小型项目来加深对知识点的理解和应用能力。 希望这份总结能够为大家提供一定的参考价值,祝大家复习顺利!
  • 《编译》期末
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    《编译原理》期末复习资料涵盖了课程的关键概念、语言语法分析及编译器设计等内容,旨在帮助学生全面掌握编译原理的核心知识,为考试做好准备。 编译原理期末考试复习资料引用了多个资源,并且大多数都附上了链接。如果有侵权情况,请联系我删除相关内容,谢谢!很多内容是我个人理解下的口语化表达,未必严谨。编辑过程中可能不够仔细,如果发现错误,请指出,共同学习进步,谢谢大家!
  • SLAM-ICP.zip
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    本资料包深入解析SLAM(同步定位与映射)技术中的ICP算法,包括理论基础、实现方法及应用场景,适合机器人导航和增强现实开发者学习。 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与建图)是机器人领域中的关键技术,在自动驾驶、无人机和服务机器人等领域发挥着重要作用。ICP(Iterative Closest Point,迭代最近点)算法则是用于精确估计传感器在未知环境中运动的一种常用配准方法。 **SLAM的基本概念:** SLAM的主要目标是在未知环境中实时构建地图,并同时确定机器人的位置。这一过程包括数据采集和处理两个主要部分:通过激光雷达、摄像头等传感器收集环境信息,然后利用滤波器、图优化算法进行数据分析。常见的实现方式有EKF-SLAM(扩展卡尔曼滤波SLAM)、UKF-SLAM(无迹卡尔曼滤波SLAM)、LOAM(LiDAR Odometry and Mapping)和DSO(Direct Sparse Odometry)等。 **ICP算法原理:** ICP是一种点云配准技术,用于计算两个点集之间的最佳变换以使它们尽可能接近。它通常被用来估计机器人或传感器的姿态。具体步骤包括: 1. 初始化一个初始变换。 2. 寻找两组数据中的对应点对。 3. 计算每个对应点对的误差(残差)。 4. 根据最小化这些误差的原则更新姿态参数。 5. 重复上述过程直至满足停止条件,如达到预定迭代次数或达到指定精度。 **ICP在SLAM中的应用:** 在SLAM中,ICP算法经常用于激光雷达里程计,通过比较连续扫描的点云来估计机器人的运动。此外,在构建3D地图时,它还可以帮助优化地图质量,提高精确度。 **自动驾驶领域的应用:** 对于自动驾驶系统而言,SLAM技术能够创建高精度环境模型,并支持车辆实时定位。例如,激光雷达SLAM可以提供厘米级的定位准确性。ICP算法则在处理动态障碍物方面表现出色,有助于实现避障和路径规划等功能。 为了深入理解并掌握这些技术和方法,“从零开始一起学习SLAM - ICP原理及应用”和“写个想从事自动驾驶相关工作的同学及学习资料获取2.pdf”这两份文档提供了详细的理论介绍、实践案例以及推荐的学习资源。建议结合实际编程练习,使用如Gmapping或Cartographer等开源库,并在模拟环境中进行测试以加深理解并提升技能。 SLAM与ICP是实现高效自动驾驶不可或缺的技术基础,通过深入学习和实践操作能够为我们未来在这个领域的应用奠定坚实的基础。
  • GPS总结.docx
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    本文档为《GPS原理及应用》课程的学习资料,涵盖了全球定位系统的基本原理、工作模式及其在导航、测量等领域的实际应用,并对重点内容进行了归纳与总结。 GPS原理与应用复习总结文档涵盖了全球定位系统的基本工作原理及其在各种领域的实际应用情况的回顾与整理。该文档旨在帮助学习者更好地理解和掌握GPS技术的核心概念,并通过实例分析来加深对具体应用场景的理解,是课程复习的理想材料。