連續(xù)幀間差分與背景差分相融合的運動目標檢測方法一、本文概述本文旨在探討一種結合連續(xù)幀間差分與背景差分技術的運動目標檢測方法。該方法結合了兩種經典的運動目標檢測算法的優(yōu)點，旨在提高運動目標檢測的準確性和魯棒性。在視頻監(jiān)控、人機交互、自動駕駛等領域，運動目標檢測是關鍵的技術之一，能夠實現對動態(tài)物體的有效跟蹤和識別。由于環(huán)境光照變化、目標遮擋、背景干擾等因素的影響，傳統(tǒng)的運動目標檢測方法往往難以取得理想的效果。本文提出了一種新的融合算法，以期在復雜環(huán)境下實現更可靠的運動目標檢測。本文將詳細介紹連續(xù)幀間差分法和背景差分法的基本原理和實現過程。這兩種方法各有優(yōu)缺點，連續(xù)幀間差分法對于快速運動的物體檢測效果較好，但容易受到噪聲和光照變化的影響；而背景差分法則能夠較好地處理背景干擾，但對于緩慢運動的物體檢測效果不佳。本文提出了將兩種算法相融合的方案，以期取長補短，提高整體性能。本文將重點介紹融合算法的設計和實現。融合算法將采用一種加權融合的策略，根據具體情況動態(tài)調整連續(xù)幀間差分和背景差分在融合結果中的權重。本文還將探討如何結合其他技術，如圖像預處理、后處理等，來進一步提高融合算法的性能。本文將通過實驗驗證融合算法的有效性。實驗將采用公開數據集進行，包括不同場景下的視頻序列，以評估融合算法在各種復雜環(huán)境下的性能表現。通過與傳統(tǒng)的運動目標檢測方法進行比較，本文將展示融合算法在準確率、魯棒性等方面的優(yōu)勢，并討論未來可能的改進方向。本文旨在為運動目標檢測領域的研究者和從業(yè)者提供一種新穎、有效的算法，以應對復雜環(huán)境下的運動目標檢測問題。通過深入研究和實驗驗證，本文期望為相關領域的技術進步做出貢獻。二、運動目標檢測的背景與意義隨著計算機視覺技術的飛速發(fā)展，運動目標檢測成為了該領域中的一項重要任務。運動目標檢測旨在從視頻序列中準確識別并提取出動態(tài)變化的目標對象，這對于許多實際應用，如智能監(jiān)控、人機交互、自動駕駛等都具有重要意義。傳統(tǒng)的運動目標檢測方法主要依賴于背景差分法或幀間差分法。背景差分法通過構建背景模型，將當前幀與背景模型進行差分運算，從而提取出運動目標。這種方法對于背景穩(wěn)定、目標運動明顯的場景效果較好，但在背景復雜多變或目標運動緩慢時，往往難以取得理想的結果。幀間差分法則通過計算連續(xù)幀之間的像素差異來檢測運動目標，這種方法對于快速運動的目標檢測效果較好，但在目標運動緩慢或存在攝像頭抖動時，可能會產生誤檢或漏檢。為了克服單一方法的局限性，提高運動目標檢測的準確性和魯棒性，本文提出了一種將連續(xù)幀間差分與背景差分相融合的運動目標檢測方法。該方法結合了兩種方法的優(yōu)點，既能夠處理背景復雜多變的情況，又能夠準確檢測緩慢運動的目標。通過融合兩種差分結果，可以有效減少誤檢和漏檢，提高檢測精度。運動目標檢測在智能監(jiān)控領域具有廣泛的應用前景。通過實時監(jiān)測和分析視頻中的運動目標，可以實現異常行為的檢測與預警，提高監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平。運動目標檢測還可以應用于人機交互、自動駕駛等領域，為人機交互提供更為自然、直觀的方式，為自動駕駛提供更為準確、可靠的環(huán)境感知能力。運動目標檢測技術的研究不僅具有重要的理論意義，而且具有廣泛的應用價值。通過不斷深入研究，可以推動計算機視覺領域的發(fā)展，為智能監(jiān)控、人機交互、自動駕駛等領域提供更為先進、可靠的技術支持。三、連續(xù)幀間差分法原理及優(yōu)缺點分析連續(xù)幀間差分法是一種常用的運動目標檢測方法，其基本原理是通過對連續(xù)的視頻幀進行差分運算，提取出運動目標的輪廓信息。具體實現時，首先選取視頻序列中的連續(xù)兩幀或多幀圖像，然后計算這些幀之間的像素差異，得到差分圖像。在差分圖像中，運動目標的像素值會發(fā)生顯著變化，而非運動區(qū)域的像素值則相對穩(wěn)定。通過設置合適的閾值，可以將差分圖像二值化，從而提取出運動目標的輪廓。連續(xù)幀間差分法的優(yōu)點在于計算簡單、實時性好，且對光照變化和場景中的動態(tài)背景具有一定的魯棒性。該方法對于攝像機抖動等引起的全局運動干擾也具有一定的抑制能力。連續(xù)幀間差分法也存在一些明顯的缺點。該方法對于運動目標的內部信息提取能力較弱，難以獲得完整的運動目標區(qū)域。當運動目標的速度較慢或場景中存在大量相似紋理時，連續(xù)幀間差分法容易產生誤檢。該方法對于運動目標的顏色、紋理等特征信息利用不足，導致在復雜場景下的檢測性能受限。為了克服連續(xù)幀間差分法的缺點，一些研究者提出了將連續(xù)幀間差分法與背景差分法相結合的方法。通過結合兩種方法的優(yōu)點，可以在一定程度上提高運動目標檢測的準確性和魯棒性。如何有效地融合這兩種方法并處理可能出現的沖突信息仍然是一個值得研究的問題。連續(xù)幀間差分法作為一種簡單而有效的運動目標檢測方法，在實際應用中具有一定的價值。為了進一步提高檢測性能，需要深入研究其與其他方法的融合策略，并處理可能出現的沖突信息。四、背景差分法原理及優(yōu)缺點分析背景差分法是一種常用的運動目標檢測方法，其核心思想是將當前幀與背景幀進行差分運算，從而提取出運動目標的輪廓。背景差分法主要包括靜態(tài)背景建模和動態(tài)背景更新兩個步驟。靜態(tài)背景建模是指在視頻序列開始時，選擇一幀或若干幀作為背景模型。這些背景幀通常選擇在沒有運動目標出現的場景，例如攝像頭剛開啟時拍攝的場景。通過計算這些背景幀的平均值或中值，可以得到一個相對穩(wěn)定的背景模型。動態(tài)背景更新是指在視頻序列播放過程中，根據當前幀與背景模型的差異，實時更新背景模型。這是為了應對光照變化、背景干擾等因素導致的背景變化。動態(tài)背景更新可以通過計算當前幀與背景模型的差分，將差分結果作為背景更新的依據，逐步調整背景模型。背景差分法的優(yōu)點在于其算法簡單，運算速度快，對于靜態(tài)或緩慢變化的背景具有較好的適應性。背景差分法還可以結合其他圖像處理技術，如形態(tài)學濾波、閾值分割等，進一步提高運動目標檢測的準確性和魯棒性。背景差分法也存在一些明顯的缺點。背景差分法對于快速變化的背景或復雜場景的處理能力較弱。當背景發(fā)生快速變化時，背景模型可能無法及時更新，導致運動目標檢測失敗。背景差分法對于光照變化、陰影等干擾因素較為敏感，容易受到這些因素的干擾而產生誤檢。背景差分法還需要預先設定合適的閾值進行差分運算，閾值的選擇對于運動目標檢測的效果具有重要影響。背景差分法在運動目標檢測中具有一定的優(yōu)勢和應用價值，但也存在一些局限性和挑戰(zhàn)。為了進一步提高運動目標檢測的準確性和魯棒性，可以考慮將背景差分法與其他方法相結合，如連續(xù)幀間差分法、光流法等，以充分利用各自的優(yōu)點并彌補彼此的不足。五、連續(xù)幀間差分與背景差分相融合的方法運動目標檢測是計算機視覺領域的一個重要任務，旨在從視頻序列中準確地提取出運動物體的位置和軌跡。近年來，隨著計算機視覺技術的快速發(fā)展，各種運動目標檢測方法層出不窮。連續(xù)幀間差分法和背景差分法是最為常見的兩種方法。這兩種方法各有優(yōu)缺點，單獨使用時往往難以取得理想的檢測效果。本文提出了一種將連續(xù)幀間差分與背景差分相融合的運動目標檢測方法，旨在充分發(fā)揮兩種方法的優(yōu)勢，提高檢測精度和魯棒性。背景建模：利用背景差分法對視頻序列進行預處理，建立背景模型。背景模型可以采用高斯模型、混合高斯模型等統(tǒng)計模型，也可以采用深度學習等方法進行建模。通過背景建模，可以獲取到視頻序列中的靜態(tài)背景信息，為后續(xù)的運動目標檢測提供基礎數據。連續(xù)幀間差分：對連續(xù)的視頻幀進行差分運算，得到幀間差分圖像。幀間差分法可以快速地提取出視頻中的運動區(qū)域，但容易受到噪聲和光照變化的影響。在實際應用中，需要對幀間差分圖像進行適當的濾波和平滑處理，以減少噪聲干擾。融合處理：將經過處理的幀間差分圖像與背景差分圖像進行融合。融合過程中，可以采用加權平均、最大值濾波等方法，將兩種方法的檢測結果進行有機結合。通過融合處理，可以充分利用連續(xù)幀間差分法和背景差分法的優(yōu)點，彌補各自的不足，提高運動目標檢測的準確性和魯棒性。實驗結果表明，本文提出的連續(xù)幀間差分與背景差分相融合的運動目標檢測方法在多種場景下均取得了良好的檢測效果。與單獨使用連續(xù)幀間差分法或背景差分法相比，本文的融合方法在檢測精度、魯棒性等方面均有所提高。該方法對于實際應用中的運動目標檢測任務具有一定的參考價值和實際意義。未來，我們將進一步優(yōu)化融合算法，提高運動目標檢測的實時性和準確性。也將探索將該方法應用于更廣泛的場景，如智能交通、智能監(jiān)控等領域，為實際應用提供更多有力的技術支持。六、實驗驗證與結果分析為了驗證本文提出的連續(xù)幀間差分與背景差分相融合的運動目標檢測方法的有效性，我們設計了一系列實驗。實驗的目標是在不同場景下，測試算法對于運動目標的準確檢測能力以及其在復雜背景中的魯棒性。實驗在標準的計算機視覺庫OpenCV上進行，采用了多種不同分辨率和背景復雜度的視頻序列進行測試。我們設置了不同的閾值參數，以評估其對檢測結果的影響。同時，為了更全面地評估算法性能，我們選擇了多種不同的運動目標檢測算法作為對比實驗。實驗結果顯示，本文提出的融合方法在各種場景下均表現出較高的準確性和魯棒性。具體來說，在背景較為簡單的場景下，連續(xù)幀間差分法可以有效地檢測出運動目標，而在背景復雜或光照變化較大的場景下，背景差分法則能夠更好地分離出運動目標與背景。通過將兩種方法相融合，我們的算法能夠在不同場景下都取得較好的檢測效果。對比實驗的結果進一步驗證了本文算法的有效性。與傳統(tǒng)的單一方法相比，融合方法在運動目標的完整性、背景抑制以及噪聲抑制等方面均表現出優(yōu)勢。我們還發(fā)現，通過合理設置閾值參數，可以進一步提高算法的檢測精度和魯棒性。實驗結果表明，本文提出的連續(xù)幀間差分與背景差分相融合的運動目標檢測方法是一種有效且魯棒性強的方法，適用于各種復雜場景下的運動目標檢測任務。七、結論與展望本文提出的連續(xù)幀間差分與背景差分相融合的運動目標檢測方法，通過結合兩種方法的優(yōu)勢，有效地提高了運動目標檢測的準確性和穩(wěn)定性。實驗結果表明，該方法能夠準確提取出運動目標的輪廓，并在復雜背景下實現有效的目標跟蹤。結論部分，本文對連續(xù)幀間差分與背景差分相融合的運動目標檢測方法進行了全面分析。該方法首先利用連續(xù)幀間差分法提取出運動目標的初步輪廓，然后通過背景差分法對初步輪廓進行優(yōu)化，以消除背景干擾和噪聲。通過形態(tài)學處理和連通域分析，實現對運動目標的精確提取和跟蹤。實驗結果表明，該方法在運動目標檢測方面具有較高的準確性和穩(wěn)定性，特別是在復雜背景下，能夠有效地提取出運動目標的輪廓并實現目標跟蹤。展望未來，我們將繼續(xù)優(yōu)化該方法，以提高其適應性和魯棒性。一方面，我們將進一步改進背景模型的更新策略，以適應更復雜多變的背景環(huán)境。另一方面，我們將研究如何將該方法應用于實際場景中的運動目標檢測與跟蹤任務，例如智能交通、視頻監(jiān)控等領域。我們還將探索將深度學習等先進技術引入該方法，以提高運動目標檢測的準確性和效率。連續(xù)幀間差分與背景差分相融合的運動目標檢測方法在運動目標檢測領域具有廣闊的應用前景。未來，我們將繼續(xù)深入研究該方法，并將其應用于更多實際場景中，為智能視頻監(jiān)控、智能交通等領域的發(fā)展做出貢獻。參考資料：差分相移鍵控常稱為二相相對調相，記作2DPSK。它不是利用載波相位的絕對數值傳送數字信息，而是用前后碼元的相對載波相位值傳送數字信息。所謂相對載波相位是指本碼元初相與前一碼元初相之差。差分相移鍵控信號的波形如概述圖所示。假設相對載波相位值用相位偏移表示，并規(guī)定數字信息序列與之間的關系為則按照該規(guī)定可畫出2DPSK信號的波形如圖1所示。由于初始參考相位有兩種可能，因此2DPSK信號的波形可以有兩種（另一種相位完全相反，圖中未畫出）。為便于比較，圖中還給出了2PSK信號的波形。由圖1可以看出：（1）與2PSK的波形不同，2DPSK波形的同一相位并不對應相同的數字信息符號，而前后碼元的相對相位才能唯一確定信息符號。這說明解調2DPSK信號時，并不依賴于某一固定的載波相位參考值，只要前后碼元的相對相位關系不破壞，則鑒別這個相位關系就可正確恢復數字信息。這就避免了2PSK方式中的“倒π”現象發(fā)生。由于相對移相調制無“反問工作”問題，因此得到廣泛的應用。（2）單從波形上看，2DPSK與2PSK是無法分辨的，比如圖1中2DPSK也可以是另一符號序列（見圖中下部的序列，稱為相對碼，而將原符號序列稱為絕對碼）經絕對移相而形成的。這說明，一方面，只有已知移相鍵控方式是絕對的還是相對的，才能正確判定原信息；另一方面，相對移相信號可以看作是把數字信息序列（絕對碼）變換成相對碼，然后再根據相對碼進行絕對移相而形成。這就為2DPSK信號的調制與解調指出了一種借助絕對移相途徑實現的方法。這里的相對碼，即差分碼，其是按相鄰符號不變表示原數字信息“0”，相鄰符號改變表示原數字信息“1”的規(guī)律由絕對碼變換而來的。這里,表示模二和。使用模二加法器和延遲器（延遲一個碼元寬度）可以實現上述轉換，如圖3（a）、（b）所示。圖（a）是把絕對碼變成相對碼的方法，稱其為差分編碼器；圖（b）是把相對碼變?yōu)榻^對碼的方法，稱其為差分譯碼器。由以上討論可知，相對相移本質上就是對由絕對碼轉換而來的差分碼的數字信號序列的絕對相移。那么，2DPSK信號的表達式與2PSK的形式應完全相同，所不同的只是此時式中的s(t)信號表示的是差分碼數字序列。2DPSK信號的解調有兩種解調方式，一種是差分相干解調，另一種是相干解調-碼變換法。后者又稱為極性比較－碼變換法。（1）相干解調-碼變換法。此法即是2PSK解調加差分譯碼，其方框圖見圖5-27。2PSK解調器將輸入的2DPSK信號還原成相對碼，再由差分譯碼器（碼反變換器）把相對碼轉換成絕對碼，輸出。（2）差分相干解調法。它是直接比較前后碼元的相位差而構成的，故也稱為相位比較法解調，其原理框圖如圖6這種方法不需要碼變換器，也不需要專門的相干載波發(fā)生器，因此設備比較簡單、實用。圖中延時電路的輸出起著參考載波的作用。乘法器起著相位比較（鑒相）的作用。由前討論可知，無論是2PSK還是2DPSK信號，就波形本身而言，它們都可以等效成雙極性基帶信號作用下的調幅信號，無非是一對倒相信號的序列。2DPSK和2PSK信號具有相同形式的表達式，所不同的是2PSK表達式中的s(t)是數字基帶信號，2DPSK表達式中的s(t)是由數字基帶信號變換而來的差分碼數字信號。據此，有以下2DPSK信號極性比較-碼變換方式解調時的誤碼率為。當相對碼的誤碼率時，式（5-88）可近似表示為。由此可見，碼反變換器器總是使系統(tǒng)誤碼率增加，通常認為增加一倍。（2）差分相干解調時2DPSK系統(tǒng)的抗噪聲性能對2DPSK差分相干檢測解調系統(tǒng)誤碼率的分析，由于存在著帶通濾波器輸出信號與其延遲的信號相乘的問題，因此需要同時考慮兩個相鄰的碼元，分析過程較為復雜。在此，我們僅給出如下（3）2PSK系統(tǒng)存在“反向工作”問題，而2DPSK系統(tǒng)不存在“反向工作”問題。例用2DPSK在某微波線路上傳送二進制數字信息，已知傳碼率為106波特，接收機輸入端的高斯白噪聲的雙邊功率譜密度為=W/Hz，若要求誤碼率。在視頻處理、計算機視覺和監(jiān)控技術中，背景建模是一個至關重要的環(huán)節(jié)。一個穩(wěn)定和有效的背景模型可以幫助我們準確地區(qū)分前景目標和背景，從而在各種應用場景中實現更為精準的目標跟蹤、行為分析等功能。近年來，混合高斯模型和幀間差分法成為了背景建模領域的兩種主流方法，而將這兩者相結合形成的自適應背景模型，更是在實際應用中展現出了強大的潛力和優(yōu)勢?；旌细咚鼓Ｐ褪且环N基于統(tǒng)計學的背景建模方法。它通過對每個像素點的顏色或灰度值進行高斯分布建模，將視頻幀中的像素點劃分為前景和背景兩類。這種方法對于背景中的緩慢變化，如光照變化、顏色漸變等，具有較好的適應性。當背景中出現快速變化的物體，如飄動的樹葉、快速移動的人群等，混合高斯模型可能會受到干擾，導致背景建模的準確度下降。幀間差分法則是利用連續(xù)視頻幀之間的像素差異來檢測運動物體。這種方法對于快速運動的物體具有較好的檢測效果，但對于背景中的緩慢變化則較為敏感。幀間差分法通常用于檢測運動目標，而非用于背景建模。為了克服單一方法的局限性，研究人員提出了將混合高斯模型和幀間差分法相結合的自適應背景模型。這種模型結合了兩種方法的優(yōu)點，既能夠應對背景中的緩慢變化，又能夠準確地檢測快速運動的物體。具體來說，該模型首先利用混合高斯模型對背景進行初步建模，然后通過幀間差分法檢測運動目標。對于檢測到的運動目標，模型會對其進行進一步的分析和處理，以判斷其是否屬于真正的前景目標。同時，模型還會根據背景的變化情況，動態(tài)地調整混合高斯模型的參數，以保證背景建模的準確性和實時性。在實際應用中，這種自適應背景模型已被廣泛應用于視頻監(jiān)控、智能交通、人機交互等領域。例如，在智能監(jiān)控系統(tǒng)中，該模型可以幫助我們準確地識別出入侵者、遺失物品等異常情況，從而提高監(jiān)控系統(tǒng)的安全性和效率。在智能交通領域，該模型可以用于檢測道路上的車輛、行人等運動目標，為交通管理和規(guī)劃提供有力支持。在人機交互領域，該模型也可以用于實現更為精準的手勢識別、動作捕捉等功能?；旌细咚鼓Ｐ秃蛶g差分相融合的自適應背景模型是一種高效、穩(wěn)定的背景建模方法。它結合了兩種主流方法的優(yōu)點，能夠應對各種復雜場景下的背景建模需求。隨著計算機視覺和技術的不斷發(fā)展，這種自適應背景模型將在更多領域發(fā)揮重要作用，為我們的生活和工作帶來更多的便利和安全。差分GPS（differentialGPS-DGPS，DGPS）是首先利用已知精確三維坐標的差分GPS基準臺，求得偽距修正量或位置修正量，再將這個修正量實時或事后發(fā)送給用戶（GPS導航儀），對用戶的測量數據進行修正，以提高GPS定位精度。差分GPS分為單基準站差分、多基準站的局部區(qū)域差分和廣域差分三種類型。從差分所用的信號信息，可分為碼相位和載波相位。根據差分GPS基準站發(fā)送的信息方式可將差分GPS定位分為三類，即：位置差分、偽距差分和相位差分。差分GPS(DGPS)是在正常的GPS外附加(差分)修正信號，此改正信號改善了GPS的精度。這三類差分方式的工作原理是相同的，即都是由基準站發(fā)送改正數，由用戶站接收并對其測量結果進行改正，以獲得精確的定位結果。所不同的是，發(fā)送改正數的具體內容不一樣，其差分定位精度也不同。這是一種最簡單的差分方法，任何一種GPS接收機均可改裝和組成這種差分系統(tǒng)。安裝在基準站上的GPS接收機觀測4顆衛(wèi)星后便可進行三維定位，解算出基準站的坐標。由于存在著軌道誤差、時鐘誤差、SA影響、大氣影響、多徑效應以及其他誤差，解算出的坐標與基準站的已知坐標是不一樣的，存在誤差。基準站利用數據鏈將此改正數發(fā)送出去，由用戶站接收，并且對其解算的用戶站坐標進行改正。最后得到的改正后的用戶坐標已消去了基準站和用戶站的共同誤差，例如衛(wèi)星軌道誤差、SA影響、大氣影響等，提高了定位精度。以上先決條件是基準站和用戶站觀測同一組衛(wèi)星的情況。位置差分法適用于用戶與基準站間距離在100km以內的情況。偽距差分是用途最廣的一種技術。幾乎所有的商用差分GPS接收機均采用這種技術。國際海事無線電委員會推薦的RTCMSC-104也采用了這種技術。在基準站上的接收機要求得它至可見衛(wèi)星的距離，并將此計算出的距離與含有誤差的測量值加以比較。利用一個α-β濾波器將此差值濾波并求出其偏差。然后將所有衛(wèi)星的測距誤差傳輸給用戶，用戶利用此測距誤差來改正測量的偽距。用戶利用改正后的偽距來解出本身的位置，就可消去公共誤差，提高定位精度。與位置差分相似，偽距差分能將兩站公共誤差抵消，但隨著用戶到基準站距離的增加又出現了系統(tǒng)誤差，這種誤差用任何差分法都是不能消除的。用戶和基準站之間的距離對精度有決定性影響。測地型接收機利用GPS衛(wèi)星載波相位進行的靜態(tài)基線測量獲得了很高的精度（10-6～10-8）。但為了可靠地求解出相位模糊度，要求靜止觀測一兩個小時或更長時間。這樣就限制了在工程作業(yè)中的應用。于是探求快速測量的方法應運而生。例如，采用整周模糊度快速逼近技術（FARA）使基線觀測時間縮短到5分鐘，采用準動態(tài)（stopandgo），往返重復設站（re-occupation）和動態(tài)（kinematic）來提高GPS作業(yè)效率。這些技術的應用對推動精密GPS測量起了促進作用。上述這些作業(yè)方式都是事后進行數據處理，不能實時提交成果和實時評定成果質量，很難避免出現事后檢查不合格造成的返工現象。差分GPS的出現，能實時給定載體的位置，精度為米級，滿足了引航、水下測量等工程的要求。位置差分、偽距差分、偽距差分相位平滑等技術已成功地用于各種作業(yè)中。隨之而來的是更加精密的測量技術—載波相位差分技術。載波相位差分技術又稱為RTK技術（realtimekinematic），是建立在實時處理兩個測站的載波相位基礎上的。它能實時提供觀測點的三維坐標，并達到厘米級的高精度。與偽距差分原理相同，由基準站通過數據鏈實時將其載波觀測量及站坐標信息一同傳送給用戶站。用戶站接收GPS衛(wèi)星的載波相位與來自基準站的載波相位，并組成相位差分觀測值進行實時處理，能實時給出厘米級的定位結果。實現載波相位差分GPS的方法分為兩類：修正法和差分法。前者與偽距差分相同，基準站將載波相位修正量發(fā)送給用戶站，以改正其載波相位，然后求解坐標。后者將基準站采集的載波相位發(fā)送給用戶臺進行求差解算坐標。前者為準RTK技術，后者為真正的RTK技術。GPS定位是利用一組衛(wèi)星的偽距、星歷、衛(wèi)星發(fā)射時間等觀測量和用戶鐘差來實現的。要獲得地面的三維坐標，必須對至少4顆衛(wèi)星進行測量。在這一定位過程中，存在3部分誤差：第一部分誤差是由衛(wèi)星鐘誤差、星歷誤差、電離層誤差、對流層誤差等引起的；第三部分為各用戶接收機固有的誤差，由內部噪聲、通道延遲、多路徑效應等原因造成。利用差分技術，第一部分誤差可以完全消除；第二部分誤差大部分可以消除，消除程度主要取決于基準接收機和用戶接收機的距離；第三部分誤差則無法消除。我們主要介紹消除由于電離層延遲和對流層延遲引起的誤差的算法。在算法中使用的時間系統(tǒng)為GPS時，坐標系統(tǒng)為WGS-84坐標系。我們主要通過電離層網格延遲算法來獲得實際的電離層延遲值，以消除電離層誤差。具體過程如下：解算星歷，得出衛(wèi)星位置→求電離層穿透點位置→求對應網格點→求網格4個頂點的電離層延遲改正數→內插獲得穿透點垂直延遲改正數→求穿透點的實際延遲值。從GPSOEM板接收到的是二進制編碼的星歷數據流，必須按照本文前面部分列出的數據結構解算星歷數據，再依據IEEE-754標準將其轉換為十進制編碼的數據。在這里，需要解算的參數有：軌道長半軸的平方根（sqrta）、平近點角改正（dn）、星歷表基準時間（toe）、toe時的平近點角（m0）、偏心率（e）、近地點角距（w）、衛(wèi)星軌道攝動修正參數（cuscuccisciccrscrc）、軌道傾角（i0）、升交點赤經（omg0）、升交點赤經變化率（odot）。2．工程施工：道路、橋梁、隧道的施工中大量采用GPS設備進行工程測量正在運行的全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)有美國的GPS系統(tǒng)和俄羅斯的GLONASS系統(tǒng)。歐盟1999年初正式推出“伽利略”計劃，部署新一代定位衛(wèi)星。該方案由27顆運行衛(wèi)星和3顆預備衛(wèi)星組成，可以覆蓋全球，位置精度達幾米，亦可與美國的GPS系統(tǒng)兼容，總投資為35億歐元。該計劃預計于2010年投入運行。中國還獨立研制了一個區(qū)域性的衛(wèi)星定位系統(tǒng)——北斗導航系統(tǒng)。該系統(tǒng)的覆蓋范圍限于中國及周邊地區(qū)，不能在全球范圍提供服務，主要用于軍事用途。由于GPS技術所具有的全天候、高精度和自動測量的特點，作為先進的測量手段和新的生產力，已經融入了國民經濟建設、國防建設和社會發(fā)展的各個應用領域。隨著冷戰(zhàn)結束和全球經濟的蓬勃發(fā)展，美國政府宣布2000年至2006年期間，在保證美國國家安全不受威脅的前提下，取消SA政策，GPS民用信號精度在全球范圍內得到改善，利用C/A碼進行單點定位的精度由100米提高到10米，這將進一步推動GPS技術的應用，提高生產力、作業(yè)效率、科學水平以及人們的生活質量，刺激GPS市場的增長。據有關專家預測，在美國，單單是汽車GPS導航系統(tǒng)，2000年后的市場將達到30億美元，而在中國，汽車導航的市場也將達到50億元人民幣。可見，GPS技術市場的應用前景非常可觀。車載導航儀作為高科技產品，涉及眾多技術領域，一個功能齊全、質量上乘的車載導航產品需要有強大的技術和制造實力支撐。由于市場處于高速成長期，國內做導航產品的廠家大大小小有不下于1000家，但是其中絕大多數是小工廠或手工式作坊，而真正的正規(guī)大廠屈指可數，這也是為什么國內生產廠家眾多，但質量抽檢合格率僅有三成的原因。國內上規(guī)模的車載導航產品廠家有拓邦、好幫手、飛歌等少數幾家。選擇正規(guī)大廠另一個原因是因為它們一般比較重視售后服務，有完善的售后服務體系。特別是上市公司，隨時要接受公眾和證監(jiān)會的監(jiān)督，出現問題時往往會勇于擔當而不是推卸責任。而小廠因實力有限，根本無法提供完善的售后服務，沒有售后的支持，產品一旦出現問題，消費者只能自行承擔相應損失