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5G移动性增强关键技术及应用分析

3GPP在Rel-15版本中,NR移动性管理只引入了基本的切换功能,而NR切换0 ms中断时延是为UE提供无缝切换感受的性能需求之一,且在高频移动时UE可能会遇到快速的信号恶化,切换的可靠性也会降低,如何减少切换过程中的数据中断时间以及提高移动鲁棒性是R16一个重要研究方向。针对以上问题,R16移动性增强提出了两个关键技术—双活动协议栈和条件切换。详细阐述了两种关键的增强技术以及各网元之间的协作情况,研究了与传统切换流程的差异、UE侧的协议栈变化,分析了两种移动性增强技术的应用场景,给出了中信科移动预规划的应用方案,为移动性增强技术的研究和应用提供参考。

  • 2022-04-08
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基于无人机倾斜摄影技术测绘大比例尺地形图的可行性研究

随着无人机技术的发展,无人机倾斜摄影技术在数字城市建设和应急救灾中得到了广泛的应用。本文提出了一种基于无人机倾斜摄影技术所获得的数字三维模型测绘大比例尺地形图的方法,探讨了倾斜摄影的关健技术,总结了基于无人机倾斜摄影生产三维模型和测绘地形图的流程,实例验证了基于无人机倾斜摄影测量生成的三维模型测绘大比例尺地形图的可行性,并且做了相应的精度分析,在实际生产中有一定的指导意义。

  • 2022-04-08
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摄影测量的信息化与智能化

摄影测量的发展经过模拟、解析、数字3 个发展阶段后,又从数字摄影测量工作站发展到了数字网格。目前在信息时代的发展促进下,摄影测量已进入了信息化时代。通过对信息化时代摄影测量基本特征的讨论,介绍了信息化时代重点资源的地理空间信息和重点标志的密集点云;并从信息化的发展延伸到摄影测量中低空无人机的智能化发展,最后就地图产品DLG 等矢量信息在信息化时代摄影测量中新的生产方式进行了讨论。

  • 2022-04-08
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智能时代测绘与位置服务领域的挑战与机遇

由人工智能引发的智能革命星火,正向各行各业蔓延,测绘与时空位置服务的相关方法、技术、产业形态和商业模式所面临的挑战与机遇,是值得深入思考的问题。从人工智能的内涵、历程和趋势出发,阐述了对新一代人工智能特征的理解,并对智能时代来临所带来的机遇和挑战进行了分析。聚焦到测绘与位置服务领域,认为其作为行业,不会消失但必须转型,并分析了转型的可能路径;作为学科,不会扩张但须跨界、交叉和融合;作为职业,将会出现蓝领消失,创客、智士领军的局面。测绘与位置服务行业需要充分挖掘自身优势,将系统性思维、时空观思维和创意性思维作为开启智能时代大门的钥匙,才能实现测绘与位置服务行业向绿色、智能、泛在发展的整体转型。

  • 2022-04-12
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浅析七参数坐标系转换在ArcGIS中的应用

随着“国家2000 大地坐标系”( CGCS2000) 在我国的推广应用,以前的测绘地理信息数据需要进行新旧坐标系的相互转换,其中,很多ArcGIS 格式的数据需要进行转换,主要分为要素数据和栅格数据,方法是利用ArcGIS 的投影与变换功能。最近在交流此问题时,有人说ArcGIS 用七参数模型进行投影变换时,只要涉及地方坐标系就有问题,转换后数据误差很大,无法满足精度要求。通过研究发现,出现这种问题主要是对抬高投影面、任意中央子午线建立的地方坐标系进行数据转换时操作不当造成的。

  • 2022-04-12
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卫星导航定位基准站网调查分析与发展思考

卫星导航定位基准站网建设应用近年来发展迅猛,被越来越多的用户所使用。本文基于全国卫星导航定位基准站调查摸排结果,分析我国基准站建设、运维和应用的状况,针对存在的问题深入思考,对加强基准站统筹协调、排除隐患、规范管理提出相关建议和发展思路。

  • 2022-04-12
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全站仪任意坐标系三维变形监测方法

介绍了全站仪任意坐标系三维变形监测方法。即初次、后次监测通过全站仪任何位置设站观测各点三维坐标后,利用坐标变换原理,将监测点的后次观测坐标系坐标与初始观测坐标系坐标进行数学变换,从而直接得到各个监测点的位移量,给出了方法的位移计算公式。应用误差传播定律推导和给出了监测点位移精度计算公式。实际应用计算分析结果表明,该方法是可行的。

  • 2022-04-12
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探析陆战场无人化作战中的认知电子战

认知电子战源于美军概念,是指为应对未来战场电磁环境复杂极变、新电磁波形自主适变、敌对威胁目标智能多变等影响,在传统电子战方式基础上系统扩展智能化电子对抗手段,实现环境感知、干扰措施合成、干扰有效性评估等均具备实时、可靠的自主作战能力。其工作原理是,首先借助自身智能手段率先完成自适应侦察感知,而后通过对海量数据进行智能化辅助处理析出可用知识,进而智能制定并组织电子攻击,同步由持续工作的智能感知模块评估攻击效能,最后适情指导系统实施补充电子进攻。

  • 2022-04-12
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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