基于STK的卫星GPS可视性分析

北斗卫星导航系统致力于提供全球导航服务，其频谱保护性监测至关重要。本研究利用STK轨道预报数据，收集了14颗北斗非静止轨道卫星连续10日内对我国9个城市的可见时间数据。通过R语言对数据进行分组统计分析，比较了不同卫星和不同地点的监测可见时间，并分析了不同监测地点的相似度。根据分析结果，提出了北斗系统频谱监测站的初步选址建议。

利用广播星历，通过Matlab程序简易计算卫星坐标。程序步骤如下：1. 输入广播星历数据。2. 运行计算函数。3. 输出卫星坐标结果。

针对出租车ＧＰＳ数据因数据量庞大和时空信息复杂而带来的分析难题，提出了一种基于出租车ＧＰＳ大数据的道路行车可视分析方法。通过使用OpenStreetMap生成开阔道路的地图背景，运用离散和连续两种编码方式来分析道路上的车流量、行车方向和速度。具体方法包括： 离散编码：通过箭头图的方式呈现道路行车方向，利用速度区间聚类算法来优化颜色布局，提高展示的清晰度。 连续编码：使用栈图对行车情况进行显示，并应用特征点提取算法，加速图表绘制。 以杭州市出租车ＧＰＳ数据为案例，采用云计算平台分布式存储数据，并使用MapReduce来加快数据查询与处理效率。通过以上可视编码方式的分析，结果表明该方法能够准确反映杭州市的道路交通状况。

将介绍如何使用 MATLAB 生成 GPS 信号。GPS 信号用于确定接收机的精确位置和时间，在导航和定位应用中发挥着至关重要的作用。通过使用 MATLAB 中的内置函数和自定义代码，可以生成具有指定参数的逼真的 GPS 信号，用于仿真、测试和分析目的。

利用matlab开发GPS信号模拟器的同时，优化卫星状态参数的计算算法。

路线熟悉度对车险风险的影响 通过分析车主最常行驶的前十条路线行程数量占比, 探究路线熟悉度与车险风险水平之间的关系。 研究结果表明: 路线熟悉程度与车险风险水平显著相关。 随着熟悉路线行程数量占比的上升, 车险出险频率明显下降, 这与人们的普遍认知一致。 使用前一、前三或前十位熟悉路线计算占比, 均可得出上述结论, 其中前十位熟悉路线行程数量占比对风险的区分能力最强 (如图24所示)。

利用现网A-GPS定位功能，结合大数据技术与精准分析系统，对测量数据进行统计、定位和回放，获取精准的用户级位置信息。 在此基础上，可以实现： 精准评估和监控网络质量。 实现“众筹式”网络优化评估。 快速分析和响应突发网络事件。 减少路测和室内定点测试，降低资源投入，提升工作效率。

这是一项本科导航制导课程设计，使用Matlab程序处理卫星空间坐标的Excel表格，绘制了卫星的三维坐标和马鞍图，展示了卫星绕地球运行的轨迹。该设计模拟和分析卫星在空间中的运动特性。

针对周期行为挖掘中时空数据采样频率不确定、数据稀疏和时空数据噪声等问题，采用GMPF（GPS Multi-Periodic Find）算法探索用户的周期模式。该方法首先将用户轨迹序列转换为兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。在微软亚洲研究院的Geolife项目中，利用182名用户4年的GPS数据进行了验证实验，证明了该方法的有效性，对数据噪声和稀疏性具有较好的适应性。