一般情况下,多个同步观测站之间的基线向量解算, 均可由基线解算软件自动完成。数据处理结果:观测 站之间的基线向量及其方差与协方差,或观测站在上 述坐标系中的坐标值及其方差与协方差。 当布设的GPS卫星网点数较多时,需在不同的时段, 按照预先设计的作业计划,依次进行观测。在这种情 况下,为了提高定位结果的可靠性,通常须将不同时 段观测的基线向量网连接成网,并通过观测量的整体 平差,以提高定位结果的精度。 整体平差的目的,在于消除图形闭合条件的不符值, 并建立网的基准

概述 GPS是英文 Navigation Satellite Timing and Ranging G| obal Positioning System的缩写,意为利用卫星导航进行 测时和测距,以构成全球卫星定位系统。是美国国防部主要 为满足军事部门对海上、陆地和空中设施进行髙精度导航 和定位的需要而建立的。自1973年美国军方批准成立联合 计划局开始GPS的研究工作到1993年系统建成该工程历时 20年,耗资300亿美元,成为继阿波罗登月计划和航天飞 机计划之后的第三项庞大空间计划。它从根本上解决了人 类在地球上的导航和定位问题,在军事和工农业等领域得 到了广泛的应用。给导航和定位技术带来了巨大的变化

一、定义:载波相位观测前,要设法去掉调制信号,即解调。 二、解调方法:码相关法、平方法

10.3我国大地坐标系 10.3.11954年北京坐标系 米克拉索夫斯基椭球参数,单点定位,大地原点 在前苏联普而科沃 米参考椭球面存在自西向东系统性倾斜,东部地 区大地水准面差距达+68米,南京约+57米 米几何大地测量与物理大地测量的参考面不统一 定向不明确

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

10.2参心坐标系 10.2.1参考椭球定位与定向的概念

• 定位与定性： 1）病变定位与功能障碍之间关系密切 2）相同病变在不同部位出现不同后果 • 对致病因子的病理反应较单一: 1）需熟悉基本病变 2）与临床关系密切 • 解剖生理特征的双重影响：合并症

本文从剖析道路客运供给水平与公众对美好出行需求之间不平衡不充分的矛盾入手,着力分析了“互联网+”道路客运发展形式,明确了道路客运发展的新定位,提出了推进定制客运将成为道路客运发展的新方向和新重点

教学要求：掌握光学显微镜、电子显微镜的观察方法，几种细胞组分的主要分析方法的原理及技术，了解细胞培养、细胞工程及显微操作技术的基本原理。 教学内容： 第一节 细胞形态结构的观察方法 一、 光学显微镜技术 二、 电子显微镜技术 三、 扫描隧道显微镜 第二节 细胞组分的分析方法 一、 用超速离心技术分离细胞器、生物大分子及其复合物 二、 细胞内核酸、蛋白质、酶、糖类与脂质等的显示方法（细胞化学） 三、 特异蛋白抗原的定位与定性（免疫组化） 四、 细胞内特异核酸序列的定位与定性 五、 利用放射性标记技术研究生物大分子在细胞内的合成动态 六、 定量细胞化学分析技术 第三节 细胞培养、细胞工程与显微镜操作技术 一、 细胞培养 二、 细胞工程

一.天球坐标系空间固定的坐标系,该坐标系与地球自转无关,对描述卫星的运行位置和状态极其方便。 二.地球坐标系 与地球体相固联的坐标系统,该系统对表达地面观测站的位置和处理GPS观测数据尤为方坐标系统是由坐标原点位置、坐标轴指向和尺度所定义的