QU Shaobo, BAI Yanzheng, LIU Li, MA Yun, WANG Liang, WU Shuchao, YU Jianbo, ZHOU Zebing. On-Ground Test Method, Technology and Application of Space Electrostatic Accelerometer[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2024, 49(11): 2028-2036. DOI: 10.13203/j.whugis20240374
Citation: QU Shaobo, BAI Yanzheng, LIU Li, MA Yun, WANG Liang, WU Shuchao, YU Jianbo, ZHOU Zebing. On-Ground Test Method, Technology and Application of Space Electrostatic Accelerometer[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2024, 49(11): 2028-2036. DOI: 10.13203/j.whugis20240374

On-Ground Test Method, Technology and Application of Space Electrostatic Accelerometer

More Information
  • Received Date: October 08, 2024
  • Objectives 

    Satellite gravity measurement is the only direct means to obtain the global gravity field data. As the core payload of satellite gravity measurement, electrostatic accelerometer has the characteristics of high resolution and small measurement range. The lack of performance detection and evaluation means directly limits the development level and application efficiency of space electrostatic accelerometer in China.

    Methods 

    To meet the requirements of performance evaluation of high-precision accelerometers, research on ground test methods such as high-voltage suspension, torsion pendulum suspension, drop-tower test and development of the related technologies and devices have been carried out. The functional performance evaluation of high-precision electrostatic accelerometer series products was completed by combining various methods.

    Results 

    The high-voltage levitation test method was used to realize the long-term electrostatic suspension control of the test mass. Combined with the high-performance vibration isolation system, the ground test level reached 3×10-9 m/s2/Hz1/2 at 0.2 Hz. A torsional pendulum suspension test method was proposed, and the noise floor of the accelerometer reached about 2×10-11 m/s2/Hz1/2. And the six-degree-of-freedom control performance of the accelerometer was tested on the ground based on a vacuum tower drop device with a height of 20 m.

    Conclusions 

    A comprehensive test method system suitable for ground performance evaluation of high-precision space electrostatic accelerometers has been developed, which meets the needs of performance evaluation of high-precision accelerometers in the chinese gravity satellites and other space missions.

  • [1]
    章传银, 胡建国, 党亚民, 等. 多种跟踪组合卫星重力场恢复方法初探[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2003, 28(S1): 137-141.

    Zhang Chuanyin, Hu Jianguo, Dang Yamin, et al. Gravity Field Recovery Method with Several Kinds of Satellite Tracking Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2003, 28(S1): 137-141.
    [2]
    邹贤才, 李建成, 衷路萍, 等. 动力法校准GRACE星载加速度计[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2015, 40(3): 357-360.

    Zou Xiancai, Li Jiancheng, Zhong Luping, et al. Calibration of the Accelerometers Onboard GRACE with the Dynamic Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2015, 40(3): 357-360.
    [3]
    肖云, 王云鹏, 刘晓刚, 等. 空域最小二乘法用于重力卫星误差分析[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2019, 44(3): 340-346.

    Xiao Yun, Wang Yunpeng, Liu Xiaogang, et al. Application of Space-Wise Least Square Method to Error Analysis for Satellite Gravimetry[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2019, 44(3): 340-346.
    [4]
    罗志才, 钟波, 周浩, 等. 利用卫星重力测量确定地球重力场模型的进展[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2022, 47(10): 1713-1727.

    Luo Zhicai, Zhong Bo, Zhou Hao, et al. Progress in Determining the Earth’s Gravity Field Model by Satellite Gravimetry[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(10): 1713-1727.
    [5]
    冉将军, 闫政文, 吴云龙, 等. 下一代重力卫星任务研究概述与未来展望[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2023, 48(6): 841-857.

    Ran Jiangjun, Yan Zhengwen, Wu Yunlong, et al. Research Status and Future Perspectives in Next Generation Gravity Mission[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2023, 48(6): 841-857.
    [6]
    肖云, 杨元喜, 潘宗鹏, 等. 中国卫星跟踪卫星重力测量系统性能与应用[J]. 科学通报, 2023, 68(20): 2655-2664.

    Xiao Yun, Yang Yuanxi, Pan Zongpeng, et al. Performance and Application of the Chinese Satellite-To-Satellite Tracking Gravimetry System[J]. Chinese Science Bulletin, 2023, 68(20): 2655-2664.
    [7]
    Xiao X, Yang Y, Pan P, et al.. Chinese Gravimetry Augment and Mass Change Exploring Mission Status and Future[J]. Journal of Geodesy and Geoinformation Science, 2023, 6(3): 67-75.
    [8]
    王铖锐, 白彦峥, 蔡林, 等. 高精度静电惯性传感器[J]. 中国科学: 物理学 力学 天文学, 2023, 53(5): 26-42.

    Wang Chengrui, Bai Yanzheng, Cai Lin, et al. High Precision Electrostatic Inertial Sensor[J]. Scientia Sinica (Physica, Mechanica & Astronomica), 2023, 53(5): 26-42.
    [9]
    Touboul P, Foulon B, Willemenot E. Electrostatic Space Accelerometers for Present and Future Missions[J]. Acta Astronautica, 1999, 45(10): 605-617.
    [10]
    Flury J, Bettadpur S, Tapley B D. Precise Accele⁃rometry Onboard the GRACE Gravity Field Satellite Mission[J]. Advances in Space Research, 2008, 42(8): 1414-1423.
    [11]
    Luo J, Bai Y Z, Cai L, et al. The First Round Result from the TianQin-1 Satellite[J]. Classical and Quantum Gravity, 2020, 37(18): 185013.
    [12]
    Zhou A N, Cai L, Xiao C Y, et al. Non-gravitational Force Measurement and Correction by a Precision Inertial Sensor of TianQin-1 Satellite[J]. Classical and Quantum Gravity, 2022, 39(11): 115005.
    [13]
    谭定银, 白彦峥, 屈少波, 等. 空间静电加速度计研究与应用[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2022, 50(9): 96-103.

    Tan Dingyin, Bai Yanzheng, Qu Shaobo, et al. Research and Application of Space Electrostatic Acce⁃lerometer[J]. Journal of Huazhong University of Science and Technology (Natural Science Edition), 2022, 50(9): 96-103.
    [14]
    刘跃龙, 周泽兵, 范继, 等. 精密重力测量研究设施建设进展[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2022, 50(9): 1-10.

    Liu Yuelong, Zhou Zebing, Fan Ji, et al. Construction Progress of Precision Gravity Measurement Facility[J]. Journal of Huazhong University of Science and Technology (Natural Science Edition), 2022, 50(9): 1-10.
    [15]
    Li G, Wu S C, Zhou Z B, et al. Design and Validation of a High-Voltage Levitation Circuit for Electrostatic Accelerometers[J]. Review of Scientific Instruments, 2013, 84(12): 125004.
    [16]
    Liu L, Ye X, Wu S C, et al. A Low-Frequency Vibration Insensitive Pendulum Bench Based on Translation-Tilt Compensation in Measuring the Performances of Inertial Sensors[J]. Classical and Quantum Gravity, 2015, 32(19): 195016.
    [17]
    Pei S X, Liu L, Wu S C, et al. Location Effect and Adjustment Scheme of the Translation-Tilt Compensation Bench for Accelerometer Performance Investigation[J]. Classical and Quantum Gravity, 2019, 36(23): 235023.
    [18]
    Hu S, Pei S X, Hu M, et al. Noise Investigation of an Electrostatic Accelerometer by a High-Voltage Levitation Method Combined with a Translation-Tilt Compensation Pendulum Bench[J]. Review of Scientific Instruments, 2021, 92(6): 064502.
    [19]
    Yang B X, Liu L, Wu S C, et al. A Low Frequency Horizontal Active Vibration Isolation Bench for Testing the Performance of High-Precision Space Inertial Sensors[J]. Classical and Quantum Gravity, 2021, 38(17): 175006.
    [20]
    Mei B, Ma C, Bai Y Z, et al. A 50 Pico-g Resolution Integrated Test Facility for High-Precision Inertial Sensors[J]. Measurement Science and Technology, 2023, 34(11): 115016.
    [21]
    Marque J P, Christophe B, Liorzou F, et al. The Ultra Sensitive Accelerometers of the ESA GOCE Mission[C]//The 59th International Astronautical Congress, Glasgow, Scotland, 2008.
    [22]
    Zhou Z B, Gao S W, Luo J. Torsion Pendulum for the Performance Test of the Inertial Sensor for ASTROD-I[J]. Classical and Quantum Gravity, 2005, 22(10): S537-S542.
    [23]
    Zhou Z B, Qu S B, Tu H B, et al. Progress of Ground Test of Inertial Sensor for Astrod I[J]. International Journal of Modern Physics D, 2008, 17(7): 985-992.
    [24]
    Tu H B, Bai Y Z, Zhou Z B, et al. Performance Measurements of an Inertial Sensor with a Two-Stage Controlled Torsion Pendulum[J]. Classical and Quantum Gravity, 2010, 27(20): 205016.
    [25]
    Zhou Z B, Liu L, Tu H B, et al. Seismic Noise Limit for Ground-Based Performance Measurements of an Inertial Sensor Using a Torsion Balance[J]. Classical and Quantum Gravity, 2010, 27(17): 175012.
    [26]
    Tan D Y, Yin H, Zhou Z B. Seismic Noise Suppression for Ground-Based Investigation of an Inertial Sensor by Suspending the Electrode Cage[J]. Chinese Physics Letters, 2015, 32(9): 090401.
    [27]
    Tan D Y, Liu L, Hu M, et al. Seismic Noise Effect Reduction Improvement for Ground-Based Investigation of Space Inertial Sensor by Suspending the Electrode Housing with an Individual Pendulum[J]. Classical and Quantum Gravity, 2022, 39(7): 075029.
    [28]
    Li J, Liu Z F, Ma Y, et al. Seismic Noise Effect Suppression for the Performance Testing of High-Precision Space Electrostatic Accelerometers Using a Torsion Pendulum with Differential Configuration[J]. Measurement Science and Technology, 2024, 35(11): 115105.
    [29]
    Christophe B, Boulanger D, Foulon B, et al. A New Generation of Ultra-Sensitive Electrostatic Accelerometers for GRACE Follow-On and Towards the Next Generation Gravity Missions[J]. Acta Astronautica, 2015, 117: 1-7.
    [30]
    Selig H, Dittus H, Lämmerzahl C. Drop Tower Microgravity Improvement Towards the Nano-g Level for the MICROSCOPE Payload Tests[J]. Microgra⁃vity Science and Technology, 2010, 22(4): 539-549.
    [31]
    Liu T Y, Wu Q P, Sun B Q, et al. Microgravity Level Measurement of the Beijing Drop Tower Using a Sensitive Accelerometer[J]. Scientific Reports, 2016, 6: 31632.
    [32]
    Liu R Q, Bai Y Z, Huang T, et al. Evaluation of Microgravity Level for the 2.0 s Vacuum Drop To⁃wer at the National Precise Gravity Measurement Facility (PGMF)[J].AIP Advances, 2024, 14(8): 085219.
    [33]
    Qu S B, Xia X M, Bai Y Z, et al. Self-Calibration Method of the Bias of a Space Electrostatic Accele⁃rometer[J]. Review of Scientific Instruments, 2016, 87(11): 114502.
    [34]
    Cai L, Bai Y Z, Li H Y, et al. Calibration and Validation of a Space Electrostatic Accelerometer Onboard Tianzhou-1 Cargo Spacecraft Using GNSS and Attitude Data[J]. Aerospace Science and Technology, 2023, 138: 108320.
  • Related Articles

    [1]LI Jianan, LI Yu, ZHAO Quanhua, JIANG Haonan, HONG Yong. SAR Image Absolute Radiometric Calibration Based on RCS Modeling of Communication Tower[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2021, 46(11): 1746-1755. DOI: 10.13203/j.whugis20210052
    [2]CAO Jiannong. Modeling Method of Structured Feature Multi-scale Analysis for High Resolution Remote Sensing Image Information Extraction[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2018, 43(12): 1943-1953. DOI: 10.13203/j.whugis20180253
    [3]YAN Xiongfeng, AI Tinghua, ZHANG Xiang, YANG Wei. A Vector Pyramid Model to Support Continuous Multi-scale Representation of Spatial Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2018, 43(4): 502-508. DOI: 10.13203/j.whugis20150723
    [4]LIU Po, GONG Jianhua. Parallel Construction of Global Pyramid for Large Remote Sensing Images[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(1): 117-122. DOI: 10.13203/j.whugis20130718
    [5]CHAI Yong, LIN Xueyuan, HE You. B-Spline Pyramidal Direction Filter Banks and Its Application to Remote Sensing Image Fusion[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(7): 873-876.
    [6]LIU Yan, LIU Jingnan, LI Tao, XIA Ye. Monitoring Damage of State Grid Transmission Tower in Bad Weather by High-Resolution SAR Satellites[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(11): 1354-1358.
    [7]JIANG Zhijun, YI Huarong. An Image Pyramid-Based Feature Detection and Tracking Algorithm[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(8): 680-683.
    [8]MEI Wensheng, HAN Guoming, ZHANG Zhenglu. 3D Relative Datum Method in Positioning of Main Pylon of Cable-Stayed Bridge[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(2): 168-171.
    [9]ZOU Qin, JIA Yonghong. Fusion of Remote Sensing Images Based on Morphological Pyramid and Its Performance Evaluation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2006, 31(11): 971-974.
    [10]XIAO Jun, MO Yimin, HU Guoqing. High Precision Vertical Pendulum Tiltmeter for Measuring Earth Tide[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2004, 29(11): 973-976,989.
  • Cited by

    Periodical cited type(103)

    1. 王培晓,张恒才,张岩,程诗奋,张彤,陆锋. 地理空间智能预测研究进展与发展趋势. 地球信息科学学报. 2025(01): 60-82 .
    2. 张勤,朱登轩. “数据的流动”:数字技术驱动城市韧性治理的理路探析. 湖湘论坛. 2024(02): 46-56 .
    3. 李艳莉,孙珍珠. 我国开放大学的分布特征、影响因素与优化路径. 中国成人教育. 2024(03): 3-13 .
    4. 郑宇,易修文,齐德康,潘哲逸. 基于城市知识体系的公共数据要素构建方法. 大数据. 2024(04): 130-148 .
    5. 胡秋实,李锐,吴华意,刘朝辉,蔡晶. 顾及城市场景变化的人口分析单元表达. 武汉大学学报(信息科学版). 2024(10): 1788-1799 .
    6. 郑宇. 城市感知体系. 武汉大学学报(信息科学版). 2024(10): 1770-1787 .
    7. 张艳丰,黄亚婷,赵资澧. 数字空间视角下区域智慧城市群发展水平测度实证研究. 情报探索. 2024(11): 82-89 .
    8. 董一民,硕天鸾. 数据要素推动智慧城市发展:战略、挑战与对策. 中国新通信. 2024(23): 62-64 .
    9. 陈欣,郭文月,孙群,李少梅,温伯威. 一种街景影像的多模态地理场所情感度量方法. 测绘科学技术学报. 2024(06): 666-673+680 .
    10. 郑宇. 城市知识体系. 武汉大学学报(信息科学版). 2023(01): 1-16 .
    11. 李振,孙建星,王少阳,马基栋. 时空轨迹应用分类及其智能处理方法分析. 通信技术. 2023(01): 28-32 .
    12. ZHANG Yingna,王悦,胡昊宇,袁春来. 基于手机信令大数据的京津冀城市群人口时空分布与流动特征分析. 地域研究与开发. 2023(03): 161-167+180 .
    13. 刘敬一,彭举,唐建波,胡致远,郭琦,姚晨,陈金勇. 融合多特征的轨迹数据自适应聚类方法. 地球信息科学学报. 2023(07): 1363-1377 .
    14. 邓敏,刘启亮. “大知识”时代地理信息科学专业本科人才培养探索与实践. 测绘通报. 2023(08): 178-181 .
    15. 郑宇. 城市治理一网统管. 武汉大学学报(信息科学版). 2022(01): 19-25 .
    16. 宋轩,高云君,李勇,关庆锋,孟小峰. 空间数据智能:概念、技术与挑战. 计算机研究与发展. 2022(02): 255-263 .
    17. 陈李越,柴迪,王乐业. UCTB:时空人群流动预测工具箱. 计算机科学与探索. 2022(04): 835-843 .
    18. 刘耀林,刘启亮,邓敏,石岩. 地理大数据挖掘研究进展与挑战. 测绘学报. 2022(07): 1544-1560 .
    19. 吴华意,胡秋实,李锐,刘朝辉. 城市人口时空分布估计研究进展. 测绘学报. 2022(09): 1827-1847 .
    20. 焦利民,刘耀林. 可持续城市化与国土空间优化. 武汉大学学报(信息科学版). 2021(01): 1-11 .
    21. 张志沛. 基于POI数据的城市功能区识别研究——以呼和浩特市中心城区为例. 科学技术创新. 2021(03): 98-100 .
    22. 陈彦如,张涂静娃,杜千,冉茂亮,王红军. 基于深度森林的高铁站室内热舒适度等级预测. 计算机应用. 2021(01): 258-264 .
    23. 叶光辉,毕崇武. 基于标签语义挖掘的城市画像研究评述. 现代情报. 2021(02): 162-167 .
    24. 崔巍. 大数据时代新型智慧城市建设路径研究. 社会科学战线. 2021(02): 251-255 .
    25. 罗桑扎西,甄峰,张姗琪. 复杂网络视角下的城市人流空间概念模型与研究框架. 地理研究. 2021(04): 1195-1208 .
    26. 肖凡智,张雨竹,尹耀宽,许建潮,刘钢. 城市计算中的显露模式分析方法研究. 计算机与数字工程. 2021(04): 766-770+775 .
    27. 盛宇裕,毕硕本,范京津,NKUNZIMANA Athanase,许志慧. 运用交通运行状况指标分析交通热点时空模式. 武汉大学学报(信息科学版). 2021(05): 746-754 .
    28. 胡添,刘涛,杜萍,余贝贝,张萌生. 空间同位模式支持下城市服务业关联发现及特征分析. 地球信息科学学报. 2021(06): 969-978 .
    29. 雷永琪,李娜,陈智军,何渡,张雨昂. 基于作息时空特征优化神经网络的出租车乘客候车时长预测. 软件导刊. 2021(08): 29-37 .
    30. 刘臣,陈静娴,郝宇辰,李秋,甄俊涛. 基于时空网络的地铁进出站客流量预测. 计算机工程与应用. 2021(18): 248-254 .
    31. 王誓伟,徐晓斌,梁中军. 基于城市计算的分布式异常数据分级过滤算法. 计算机集成制造系统. 2021(09): 2525-2531 .
    32. 刘浩,薛梅. 虚拟地理环境下的地理空间认知初步探索. 遥感学报. 2021(10): 2027-2039 .
    33. 张伟杰,於志勇,黄昉菀,朱伟平. 面向积水推测的机会式感知轨迹选择. 郑州大学学报(理学版). 2021(04): 102-108 .
    34. 纪圣塨,郑宇,王诏远,李天瑞. 基于前向搜索和投票的移动群智感知动态用户招募方法. 计算机学报. 2021(10): 1998-2015 .
    35. 倪哲,刘轶伦. 基于出租车轨迹数据的动态可达性分析. 城市建筑. 2021(29): 19-21 .
    36. 马强,王亮绪,吴昊圆,龚鑫,李卓勋. 基于POI权重与频率密度的上海城市功能区变化分析. 地理信息世界. 2021(04): 16-22 .
    37. 张隅希,段宗涛,朱依水,王路阳,周祎,郭宇. 机动车油耗模型研究综述. 计算机工程与应用. 2021(24): 14-26 .
    38. 马潇雅,刘远刚,赵翔. 城市公共服务设施优化配置模型研究的近期进展与展望. 测绘通报. 2020(02): 9-16 .
    39. 贾冲,冯慧芳,杨振娟. 基于出租车GPS轨迹和POI数据的商业选址推荐. 计算机与现代化. 2020(02): 21-25+30 .
    40. 刘岩,刘铭. 基于CNKI的国内大数据研究热点及趋势分析. 北京警察学院学报. 2020(01): 63-71 .
    41. 张杨燚,谢辉,毛进,李纲. 面向城市数据画像构建的多源数据需求与融合方法研究. 情报理论与实践. 2020(06): 88-96 .
    42. 郑晓琳,刘启亮,刘文凯,吴智慧. 智能卡和出租车轨迹数据中蕴含城市人群活动模式的差异性分析. 地球信息科学学报. 2020(06): 1268-1281 .
    43. 郑小红,龙军,蔡志平. 关于网约车订单分配策略的综述. 计算机工程与科学. 2020(07): 1267-1275 .
    44. 丁彦文,许捍卫,汪成昊. 融合OSM路网与POI数据的城市功能区识别研究. 地理与地理信息科学. 2020(04): 57-63 .
    45. 吴俊杰,刘冠男,王静远,左源,部慧,林浩. 数据智能:趋势与挑战. 系统工程理论与实践. 2020(08): 2116-2149 .
    46. 乐阳,李清泉,郭仁忠. 融合式研究趋势下的地理信息教学体系探索. 地理学报. 2020(08): 1790-1796 .
    47. 吴俊杰,郑凌方,杜文宇,王静远. 从风险预测到风险溯源:大数据赋能城市安全管理的行动设计研究. 管理世界. 2020(08): 189-202 .
    48. 陈思. 基于人口生命周期的空间比对分析模型研究. 地理空间信息. 2020(12): 24-26+30+6 .
    49. 张艳丰,邹凯,彭丽徽,曹丹. 数字空间视角下智慧城市全景数据画像实证研究. 情报学报. 2020(12): 1330-1339 .
    50. 张奇,成毅,徐立,葛文. 顾及运动特征的滑动窗口轨迹数据压缩改进算法. 测绘科学技术学报. 2020(06): 622-627 .
    51. 王楠,杜云艳,易嘉伟,刘张,王会蒙. 基于手机信令数据的北京市空间品质时空动态分析. 地球信息科学学报. 2019(01): 86-96 .
    52. 金和平,郭创新,许奕斌,廖伟涵. 能源大数据的系统构想及应用研究. 水电与抽水蓄能. 2019(01): 1-13 .
    53. 康军,郭佳豪,段宗涛,唐蕾,张凡. 大规模轨迹数据并行化地图匹配算法. 测控技术. 2019(02): 98-102 .
    54. 刘艳芳,方飞国,刘耀林,罗名海. 时空大数据在空间优化中的应用. 测绘地理信息. 2019(03): 7-20 .
    55. 刘君. 基于微博签到数据城市热点探测. 合作经济与科技. 2019(17): 12-16 .
    56. 熊文,周钱梅,杨昆,代浩,孙黎. 基于时空相似性的大规模轨迹数据融合技术. 集成技术. 2019(05): 26-33 .
    57. 方华强,颜寒祺,陈波,程承旗. 基于自编码网络的移动轨迹异常检测. 地理信息世界. 2019(05): 41-44+52 .
    58. 马捷,葛岩,蒲泓宇,张云开. 基于多源数据的智慧城市数据融合框架. 图书情报工作. 2019(15): 6-12 .
    59. 张贝娜,冯震华,张丰,杜震洪,刘仁义,周芹. 基于时空多视图BP神经网络的城市空气质量数据补全方法研究. 浙江大学学报(理学版). 2019(06): 737-744 .
    60. 孙勇,王会蒙,靳奉祥,杜云艳,季民,易嘉伟. 一种基于空间-拓扑结构相似性的复杂轨迹聚类算法. 地球信息科学学报. 2019(11): 1669-1678 .
    61. 牟乃夏,徐玉静,张恒才,陈洁,张灵先,刘希亮. 移动轨迹聚类方法研究综述. 测绘通报. 2018(01): 1-7 .
    62. 杨喜平,方志祥. 移动定位大数据视角下的人群移动模式及城市空间结构研究进展. 地理科学进展. 2018(07): 880-889 .
    63. 林楠,尹凌,赵志远. 基于滑动窗口的手机定位数据个体停留区域识别算法. 地球信息科学学报. 2018(06): 762-771 .
    64. 申兴发,王兰迪. 公共自行车系统的租赁点聚类与功能识别. 计算机工程. 2018(01): 44-50 .
    65. 尹馨予,许一男. 基于手机信令数据的城市人口动态分布感知模型研究. 内蒙古科技与经济. 2018(06): 73-74 .
    66. 姚迪,张超,黄建辉,陈越新,毕经平. 时空数据语义理解:技术与应用. 软件学报. 2018(07): 2018-2045 .
    67. 彭雨滕,马林兵,周博,何桂林. 自发地理信息研究热点分析. 世界地理研究. 2018(01): 129-140 .
    68. 高磊,黄家宽,姜晓许,刘兴权. 基于个体移动数据的城市活力实证研究. 科技创新与生产力. 2018(05): 64-67+72 .
    69. 陈天宇. 城市计算在智慧城市建设中的应用分析. 通讯世界. 2018(08): 64-65 .
    70. 谷岩岩,焦利民,董婷,王艳东,许刚. 基于多源数据的城市功能区识别及相互作用分析. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(07): 1113-1121 .
    71. 赵志远,尹凌,方志祥,萧世伦,杨喜平. 轨迹数据的时间采样间隔对停留识别和出行网络构建的影响. 武汉大学学报(信息科学版). 2018(08): 1152-1158 .
    72. 徐小辉. 智慧城市环境下传感器数据融合研究. 信息与电脑(理论版). 2018(13): 164-165+170 .
    73. 冯慧芳,柏凤山,徐有基. 基于轨迹大数据的城市交通感知和路网关键节点识别. 交通运输系统工程与信息. 2018(03): 42-47+54 .
    74. 胡清华,陆晨,胡倩,魏淑珍,蒋东升,黄艳艳. 以福州为示范的城市空气质量实时精细化模拟与预报. 中国环境管理. 2018(03): 99-104 .
    75. 潘志宏,万智萍,谢海明. 跨平台框架下基于移动感知的智慧公交应用研究. 计算机工程与应用. 2018(19): 243-247+260 .
    76. 杜龙飞,田兆君,鲁义,银亚飞. 大数据时代下智慧城市公共安全应急管理现状分析及对策. 安全. 2018(11): 50-52 .
    77. 邬群勇,邹智杰,邱端昇,苏克云. 结合出租车轨迹数据的城市道路拥堵时空分析. 福州大学学报(自然科学版). 2018(05): 724-731 .
    78. 张振宇,陈安. 技术革命与应急管理变革:路径、实践与未来. 天津商业大学学报. 2018(05): 16-21+28 .
    79. 姜鹏,曹琳,倪砼. 新一代人工智能推动城市规划变革的趋势展望. 规划师. 2018(11): 5-12 .
    80. 廖伟华,聂鑫. 城市计算视角下的空间粗糙关联规则方法研究. 热带地理. 2018(06): 751-758 .
    81. 崔羽,顾琼,张霄兵,李鹏飞,唐明. 转型下城乡规划编制的信息化顶层设计. 规划师. 2018(12): 79-83 .
    82. 怀松垚,陈筝,刘颂. 基于新数据、新技术的城市公共空间品质研究. 城市建筑. 2018(06): 12-20 .
    83. 雷程程,张岸,齐清文,苏惠敏. 格网化的位置微博数据抓取与人群信息提取. 测绘科学. 2017(02): 125-129 .
    84. 白晓辉,陈思,谭鲁渊,王红. 规划实施动态评估技术支撑体系研究. 测绘通报. 2017(02): 112-115 .
    85. 孔令礼. 面向智慧城市的大数据中心建设方案设计. 测绘通报. 2017(10): 143-147 .
    86. 张炫铤,李爽. 基于LBS的移动餐饮信息系统设计与研究. 城市地理. 2017(02): 175 .
    87. 王宇. 以数据为中心的城市交通研究进展. 城市地理. 2017(24): 16-17 .
    88. 杜圣东,杨燕,滕飞. 交通大数据:一种基于微服务的敏捷处理架构设计. 大数据. 2017(03): 53-67 .
    89. 朱燕,李宏伟,樊超,许栋浩,施方林. 基于聚类的出租车异常轨迹检测. 计算机工程. 2017(02): 16-20 .
    90. 王桐,王鹏,柳冰忆. 城市环境下跨层VANET路由协议研究. 计算机工程. 2017(11): 55-65 .
    91. 马新强,刘勇,范婧,黄羿,吴茂念,张明义. 大数据驱动下智慧城市建设的若干思考. 科技导报. 2017(21): 131-137 .
    92. 曾子明,杨倩雯. 城市突发事件智慧管控情报体系构建研究. 情报理论与实践. 2017(10): 51-55+79 .
    93. 唐炉亮,杨雪,靳晨,刘章,李清泉. 基于约束高斯混合模型的车道信息获取. 武汉大学学报(信息科学版). 2017(03): 341-347 .
    94. 王亚飞,杨卫东,徐振强. 基于出租车轨迹的载客热点挖掘. 信息与电脑(理论版). 2017(16): 141-143 .
    95. 蒋云良,董墨萱,范婧,高少文,刘勇,马新强. 基于POI数据的城市功能区识别方法研究. 浙江师范大学学报(自然科学版). 2017(04): 398-405 .
    96. 王淑芳. 基于卫星定位系统的营运车辆时空特征研究综述. 交通信息与安全. 2017(01): 19-25 .
    97. 汪飞,张繁,吴斐然,顾天瑜,高思远,赵烨,鲍虎军. 面向多源城市出行数据的可视化查询模型. 计算机辅助设计与图形学学报. 2016(01): 25-31 .
    98. 黄文彬,吴家辉,徐山川,王军. 数据驱动的移动用户行为研究框架与方法分析. 情报科学. 2016(07): 14-20+40 .
    99. 褚冬竹,马可,魏书祥. “行为—空间/时间”研究动态探略——兼议城市设计精细化趋向. 新建筑. 2016(03): 92-98 .
    100. 牟乃夏,张恒才,陈洁,张灵先,戴洪磊. 轨迹数据挖掘城市应用研究综述. 地球信息科学学报. 2015(10): 1136-1142 .
    101. 吴运超,黄晓春,王浩然,崔浩,鲁旭. 面向智慧城市的数字规划发展思考与实践. 《规划师》论丛. 2015(00): 101-107 .
    102. 刘俊岭,王薇,于戈,孙焕良,许鸿斐. 空间区域中对象流动模式构建方法研究. 计算机工程与科学. 2015(10): 1899-1908 .
    103. 张立嘉. 城市计算研究. 山西科技. 2015(04): 127-129 .

    Other cited types(209)

Catalog

    Article views (231) PDF downloads (52) Cited by(312)
    Related

    /

    DownLoad:  Full-Size Img  PowerPoint
    Return
    Return