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通过ALOS卫星PALSAR传感器获得的三景合成孔径雷达(SAR)数据,利用合成孔径雷达差分干涉(D-InSAR)技术对金沙江下游乌东德水电站库区内的滑坡活动进行了详细的研究,获得研究区域内地表高精度形变位移值.将其按滑动速率及位移大小进行分级显示,清晰地表明了研究区内不同区域的地面活动位移状态,辨识出研究区内可能发生滑动和发生滑动较大的区域,从而确定了滑坡活动的风险区.对库区内正处活动状态的L1R-6号滑坡进行了详细的研究.结果表明:D-InSAR技术与全球定位系统GPS在监测整体形变和运动趋势上基本一致.对D-InSAR结果存在的单点误差进行了分析,提出了D-InSAR与GPS相融合的栅格函数误差插值消减法,提高了D-InSAR技术的监测精度

当全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)分布式仿真环境中共享的模型数量非常多时,检索模型和配置仿真任务将成为一个比较复杂的工程.为提高仿真模型选取和仿真任务配置的效率,设计了一套针对GNSS分布式仿真环境中仿真模型的实时智能推荐方法,方法中首先定义了模型关联关系和接口形状的概念,然后提出了一种条件约束下的频繁模式树(FP-tree)结构,并从理论上分析了该结构在检索任务量方面的减少程度,设计并推导了模型关联关系度的计算方法,以及整套智能推荐方法的运行流程.推荐方法在GNSS分布式仿真环境中进行了仿真验证,仿真结果与传统智能推荐方法做对比分析,分析结果表明,该方法针对仿真模型推荐时运行时间短,推荐结果准确度高,能够实时为用户推荐合适的模型

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