39、内河移动导航的协作数据交换模型与双四元数乘法算法

内河移动导航的协作数据交换模型与双四元数乘法算法

双四元数乘法算法

在双四元数乘法中,若待相乘的双四元数包含常数系数,此时可预先计算对角矩阵元素并存储在内存中,这样能将所提算法中的加法次数减少至 40 次。

提出了一种原创算法,可实现两个任意双四元数的乘法,且降低了乘法复杂度。通过精简计算双四元数乘积所需的乘法次数,从 64 次减少到 24 次,并且与传统计算方法相比,算术运算的总数减少了 40 次。因此,该算法在传统通用计算机的软件实现方面,优于直接算法。

内河移动导航的协作数据交换模型

当前移动导航系统越来越依赖用户输入和网络连接。内河交通参与者使用多种传感器进行导航,这些传感器可用于获取缺失信息或验证电子航海图及其他信息服务提供的数据。

MOBINAV 系统主要为内河休闲用户开发,它将先进电子海图显示与信息系统(ECDIS)的海洋成果与内河及休闲特色相结合,以确保全面了解导航情况。下面将详细介绍用户通过大规模协作进行数据交换的完整模型。

背景
  • 用户输入在系统开发中的应用 :社会协作是一群有共同兴趣、相互理解且为实现共同目标而合作的人。结合现代技术和网络,它成为开发数据快速变化的大型系统的有力工具,在众包空间数据和地图系统中应用效果显著。在导航系统中,用户协作也有多种应用方式,如汽车导航系统中用户分享道路实时情况。对于水上导航系统,安全是首要问题。内河移动导航环境变化快,休闲船只数量增加,许多地区的内河海图更新不及时,详细且最新的水深信息稀缺。MOBINAV 系统基于传统方式为用户提供最新可靠信息,同时让用户能够共享数据并报告情况,以支持
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参以及辅助气象据,形成多维度特征据集。该据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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