影响地面三维激光扫描点云精度的因素有很多, 它们共同存在且交互影响, 研究各因素及其交互作用对点云数量、点云反射强度和点云标准偏差的影响有利于有效地提高地面点云精度。选择目标物的颜色、粗糙度、距离作为研究对象, 利用多因素方差分析法、多元线性回归分析法, 分析了各因素及其交互作用影响的显著性, 并拟合了点云标准偏差和点云反射强度的回归方程。研究结果表明：目标物距离对点云数量的影响较大, 5 m距离的点云数量约是30 m距离的40倍, 距离与点云数量成反比; 目标物颜色对点云反射强度的影响较大, 白色最大点云强度可达0.54, 而黑色只有0.18, 点云反射强度从大到小为白色、绿色、蓝色、红色、黑色; 目标物距离对地面三维激光扫描点云标准偏差影响最大, 30 m距离的点云标准偏差是5 m距离的3倍左右, 颜色次之, 粗糙度的影响不明显, 点云标准偏差与点云反射强度具有幂函数关系。

为满足系统对高精度时钟的要求，根据晶振时钟无随机误差和全球定位系统（GPS）时钟无累计误差的特点，提出了一种利用GPS 秒时钟驯服晶振时钟来实现高精度时钟的方案。该方案根据数字锁相环倍频原理，通过测量GPS 秒时钟和本地生成秒时钟的相位误差来调整电路分频比，实时消除晶振时钟的累计误差，从而实现高精度的系统时钟。经实际验证，该方法在使用16.369 M 温补晶振时，在GPS 信号有效情况下输出时钟误差小于0.1 ppm，GPS 信号失效后1 小时后误差小于0.3 ppm。

TLC5615+51单片机的数控稳压电源 0-30V可调，步进值0.1，可以储存当前电压值。

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unity高精度射击场靶场模型HQ Shooting Range 1.1 所支持的Unity版本：2017.3.0 及以上版本 高质量的射击场,包括完成现场准备交互,是一个完美的VR或任何类型的游戏场景。 特点: ——包括完整的射击场的场景 ——为VR做好准备 ——能开的门和橱柜 ——包括后期处理堆栈设置 ——PBR设置。 ——在VR上良好的优化和性能 ——仅供个人学习、研究之用，请勿用作商业用途

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针对室内环境中指纹定位接收信号强度信息的高维时变特性以及动态目标定位误差的 累积问题，提出了一种基于梯度提升决策树与粒子滤波相结合的融合算法。该算法首先利用梯 度提升决策树算法建立的位置坐标与接收信号强度之间的非线性映射模型，对在线接收的信号 强度数据进行特征分类判别，实现位置的初步估计；随着目标的运动，进一步结合粒子滤波方 法，迭代地实现动态目标位置的精确预测；另外，将定位轨迹与实际轨迹进行对比，以验证该算 法的稳定性。实验仿真结果表明：累积分布函数在80％的百分位处，提出算法的定位精度控制 在1.19m以内，明显优于基于支持向量机、随机森林等定位算法；同时较基于梯度提升决策树 算法的定位精度提升了34.9％；所获得的定位轨迹与实际轨迹的趋势一致且趋于收敛。

去重叠时间差和（精度分钟）SQL.sql

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