数据备份方法详细介绍（精选9篇）
篇1：数据备份方法详细介绍
大数据
随着网络信息化时代的日益普遍，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域，我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代，大数据在社会经济、政治、文化，人们生活等方面产生深远的影响，大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战与机遇。
‚大数据‛作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
一、大数据时代产生的背景
进入2012年以来，大数据（Big Data）一词越来越多地被提及与使用，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数，它已经出现过在《纽约时报》、《华尔街时报》的专栏封面，进入美国白宫网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国君证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告，大数据时代来临据。
有人说21世纪是数据信息时代，移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域。我们在享受便利的同时，也无偿贡献了自己的‚行踪‛。现在互联网不但知道对面是一只狗，还知道这只狗喜欢什么食物，几点出去遛弯，几点回窝睡觉。我们不得不接受这个现实，每个人在互联网进入到大数据时代，都将是透明性存在。各种数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，‚大数据‛时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里〃金说：‚这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。‛
二、什么是大数据？
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
对于‚大数据‛（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。‚大数据‛是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据‛这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System（GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数
十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
（一）、大数据四个特性
海量性：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。
多样性：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。
高速性：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。
易变性：大数据具有多层结构，这意味着大数据会呈现出多变的形式和类型。相较传统的业务数据，大数据存在不规则和模糊不清的特性，造成很难甚至无法使用传统的应用软件进行分析。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式，能够被标准的商务智能软件识别。目前，企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值。
（二）、大数据三个特征
除了有四个特性之外，大数据时代的数据还呈现出其他三个特征。
第一个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
第二个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值‚提纯‛，是大数据时代亟待解决的难题。
第三个特征是处理速度快，时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。
大数据的4个‚V‛，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个‚V‛——Volume，Variety，Value，Velocity。
三、大数据时代对生活、工作的影响
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的‚加工能力‛，通过‚加工‛实现数据的‚增值‛。且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供足够有利的资源。
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循‚数‛管理的模式，也是我们当下‚大社会‛的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
‚大数据‛的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在‚吞噬‛和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。
大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。
四、大数据时代的发展方向、趋势
虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。
大数据的整体态势和发展趋势，主要体现在几个方面：大数据与学术、大数据与人类的活动，大数据的安全隐私、关键应用、系统处理和整个产业的影响。大数据整体态势上，数据的规模将变得更大，数据资源化、数据的价值凸显、数据私有化出现和联盟共享。
大数据的发展会催生许多新兴新职业，会产生数据分析师、数据科学家、数据工程师，有非常丰富的数据经验的人才会成为稀缺人才。随着大数据的发展，数据共享联盟将逐渐壮大成为产业的核心一环。随着大数据的共享越来越大，隐私问题也随之而来，比如说每天手机产生的通话、位置等等。但这给带来了便利的同时也给带来了个人隐私的问题。数据资源化，大数据在国家和企业和社会层面成为重要的战略资源，成为新的战略制高点和抢购的新焦点。
随着社会的不断发展，大数据对IT技术架构的挑战，大数据的生态环境问题，大数据的应用及产业链将日益突出。数据与机遇
数据：成功的新前线
众所周知，企业数据本身就蕴藏着价值，但是将有用的数据与没有价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。显然，您所掌握的人员情况、工资表和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据也拥有转化为价值的力量。一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式等所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变。但是屡见不鲜的是，很多公司仍然只是将信息简单堆在一起，仅将其当作为满足公司治理规则而必须要保存的信息加以处理，而不是将它们作为战略转变的工具。毕竟，数据和人员是业务部门仅有的两笔无法被竞争对手复制的财富。在善用的人手中，好的数据是所有管理决策的基础，带来的是对客户的深入了解和竞争优势。数据是业务部门的生命线，必须让数据在决策和行动时无缝且安全地流到人们手中。
所以，数据应该随时为决策提供依据。看看在政府公开道路和公共交通的使用信息这样看起来甚至有点晦涩的数据时会发生什么：这些数据来源为一些私营公司提供了巨大的价值，这些公司能够善用这些数据，创造满足潜在需求的新产品和服务。
企业需要向创造和取得数据方面的投入索取回报。有效管理来自新旧来源的数据以及获取能够破解庞大数据集含义的工具只是等式的一部分，但是这种挑战不容低估。产生的数据在数量上持续膨胀；音频、视频和图像等富媒体需要新的方法来发现；电子邮件、IM、tweet和社交网络等合作和交流系统以非结构化文本的形式保存数据，必须用一种智能的方式来解读。但是，应该将这种复杂性看成是一种机会而不是问题。处理方法正确时，产生的数据越多，结果就会越成熟可靠。传感器、GPS系统和社交数据的新世界将带来转变运营的惊人新视角和机会。数据=机遇
自从有了IT部门，董事会就一直在要求信息管理专家提供洞察力。实际上，早在1951年，对预测小吃店蛋糕需求的诉求就催生了计算机的首次商业应用。自那以后，我们利用技术来识别趋势和制定战略战术的能力不断呈指数级日臻完善。
今天，商业智能(使用数据模式看清曲线周围的一切)稳居 CXO 们的重中之重。在理想的世界中，IT 是巨大的杠杆，改变了公司的影响力，带来竞争差异、节省金钱、增加利润、愉悦买家、奖赏忠诚用户、将潜在客户转化为客户、增加吸引力、打败竞争对手、开拓用户群并创造市场。
大数据分析是商业智能的演进。当今，传感器、GPS 系统、QR 码、社交网络等正在创建新的数据流。所有这些都可以得到发掘，正是这种真正广度和深度的信息在创造不胜枚举的机会。要使大数据言之有物，以便让大中小企业都能通过更加贴近客户的方式取得竞争优势，数据集成和数据管理是核心所在。
面临从全球化到衰退威胁的风暴，IT 部门领导需要在掘金大数据中打头阵，新经济环境中的赢家将会是最好地理解哪些指标影响其大步前进的人。当然，企业仍将需要聪明的人员做出睿智的决策，了解他们面临着什么，在充分利用的情况下，大数据可以赋予人们近乎超感官知觉的能力。Charles Duigg是《习惯的力量》一书的作者，他找出的一个黄金案例分析的例子是美国零售商 Target，其发现妇女在怀孕的中间三个月会经常购买没有气味的护肤液和某些维生素。通过锁定这些购物者，商店可提供将这些妇女变成忠诚客户的优惠券。实际上，Target 知道一位妇女怀孕时，那位妇女甚至还没有告诉最亲近的亲朋好友，更不要说商店自己了。
很明显，在可以预见的将来，隐私将仍是重要的考量，但是归根结底，用于了解行为的技术会为方方面面带来双赢，让卖家了解买家，让买家喜欢买到的东西。
大数据将会放大我们的能力，了解看起来难以理解和随机的事物。对其前途的了解提供了获取崭新知识和能力的机会，将改变您的企业运作的方式。数据回报率
简而言之，企业可以通过思考数据战略的总体回报，来应对大数据的挑战，抓住大数据的机会。Informatica所指的‘数据回报率’，是为帮助高级IT和业务部门领导者进行大数据基本的战术和战略含义的讨论而设计的一个简单概念。等式非常简单：如果您提高数据对于业务部门的价值，同时降低管理数据的成本，从数据得到的回报就会增加--无论是用金钱衡量，还是更好的决策
数据回报率=数据价值/数据成本
在技术层面，数据回报率为数据集成、数据管理、商业智能和分析方面的投入提供了业务背景和案例。它还与解决业务的基础有关：挣钱、省钱、创造机会和管理风险。它涉及对效率的考虑，同时推动了改变游戏规则的洞察力。
五、企业应如何应对大数据时代
近些年，大数据已经和云计算一样，成为时代的话题。大数据是怎么产生的，商业机会在哪？研究机会在哪？这个概念孕育着一个怎样的未来？企业如何应对？
一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面五个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面五点。
‚大数据‛作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在2011年12月8日工信部发布的物联网‚十二五‛规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与‚大数据‛密切相关。
（一）、以企业的数据为目标
几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，而且每个组织都有大量的数据需要处理，IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据，以自己的数据为基准，确定数据的范围。
（二）、以业务需求为准则
虽然每个企业都会产生大量数据，而且互不相同、多种多样的，这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的，找到最能反映企业业务情况的数据。
（三）、重新评估企业基础设施
大数据需要在服务器和存储设施中进行收集，并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化，IT经理则需要准备扩大他们的系统，以解决数据的不断扩大，IT经理要了解公司现有IT设施的情况，以组建处理大数据的设施为导向，避免一些不必要的设备的购买。
（四）、重视大数据技术
大数据是最近几年才兴起的词语，而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技术都是近年刚兴起的技术，企业IT人员要多关注这方面的技术和工具，以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。
（五）、培训企业的员工
大多数企业最缺乏的是人才，而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才，对于一些公司，特别是那种人比较少的公司，工作人员面临大数据将是一种挑战，企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训，以确保在大数据到来时，员工也能适应相关的工作。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
六、案例分析
IBM战略
IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察‚3A5步‛动态路线图作为基础。所谓‚3A5步‛，指的是在‚掌握信息‛（Align）的基础上‚获取洞察‛（Anticipate），进而采取行动（Act），优化决策策划能够救业务绩效。除此之外，还需要不断地‚学习‛（Learn）从每一次业务结果中获得反馈，改善基于信息的决策流程，从而实现‚转型‛（Transform）。
篇2：数据备份方法详细介绍
本文的目的：
1、说一说Oracle的Optimizer及其相关的一些知识。
2、回答一下为什么有时一个表的某个字段明明有索引,当观察一些SQL的执行计划时,发现确不走索引的问题。
3、如果你对 FIRST_ROWS、ALL_ROWS这两种模式有疑惑时也可以看一下这篇文章。
开始吧:
Oracle在执行一个SQL之前,首先要分析一下语句的执行计划,然后再按执行计划去执行。分析语句的执行计划的工作是由优化器(Optimizer)来完成的。不同的情况,一条SQL可能有多种执行计划,但在某一时点,一定只有一种执行计划是最优的,花费时间是最少的。相信你一定会用Pl/sqlDeveloper、Toad等工具去看一个语句的执行计划,不过你可能对Rule、Choose、First rows、All rows这几项有疑问,因为我当初也是这样的,那时我也疑惑为什么选了以上的不同的项,执行计划就变了?
1、优化器的优化方式
Oracle的优化器共有两种的优化方式,即基于规则的优化方式(Rule-Based Optimization,简称为RBO)和基于代价的优化方式(Cost-Based Optimization,简称为CBO)。
A、RBO方式：优化器在分析SQL语句时,所遵循的是Oracle内部预定的一些规则。比如我们常见的,当一个where子句中的一列有索引时去走索引。
B、CBO方式：依词义可知,它是看语句的代价(Cost)了,这里的代价主要指Cpu和内存。优化器在判断是否用这种方式时,主要参照的是表及索引的统计信息。统计信息给出表的大小 、有少行、每行的长度等信息。这些统计信息起初在库内是没有的,是你在做analyze后才出现的,很多的时侯过期统计信息会令优化器做出一个错误的执行计划,因些我们应及时更新这些信息。在Oracle8及以后的版本,Oracle列推荐用CBO的方式。
我们要明了,不一定走索引就是优的,比如一个表只有两行数据,一次IO就可以完成全表的检索,而此时走索引时则需要两次IO,这时对这个表做全表扫描(full table scan)是最好的。
2、优化器的优化模式(Optermizer Mode)
优化模式包括Rule,Choose,First rows,All rows这四种方式,也就是我们以上所提及的。如下我解释一下：
Rule:不用多说,即走基于规则的方式。
Choolse:这是我们应观注的,默认的情况下Oracle用的便是这种方式。指的是当一个表或或索引有统计信息,则走CBO的方式,如果表或索引没统计信息,表又不是特别的小,而且相应的列有索引时,那么就走索引,走RBO的方式。
First Rows:它与Choose方式是类似的,所不同的是当一个表有统计信息时,它将是以最快的方式返回查询的最先的几行,从总体上减少了响应时间。
All Rows:也就是我们所说的Cost的方式,当一个表有统计信息时,它将以最快的方式返回表的所有的行,从总体上提高查询的吞吐量，
没有统计信息则走基于规则的方式。
3、如何设定选用哪种优化模式
a、Instance级别
我们可以通过在init
B、Sessions级别
通过SQL>ALTER SESSION SET OPTIMIZER_MODE=
C、语句级别
这些需要用到Hint,比如:
4、为什么有时一个表的某个字段明明有索引,当观察一些语的执行计划确不走索引呢？如何解决呢？
A、不走索引大体有以下几个原因:
♀你在Instance级别所用的是all_rows的方式；
♀你的表的统计信息(最可能的原因)；
♀你的表很小,上文提到过的,Oracle的优化器认为不值得走索引。
B、解决方法：
♀可以修改init
♀删除统计信息SQL>analyze table table_name delete statistics；
♀表小不走索引是对的,不用调的。
5、其它相关
A、如何看一个表或索引是否是统计信息
b、如果我们先用CBO的方式,我们应及时去更新表和索引的统计信息,以免生形不切合实的执行计划。
具体的ANALYZE语句请参照Oracle8i/9i 的refrence文档。
篇3：定位定向系统详细介绍
POS相比于惯性系统和普通的GPS导航系统具有很强的导航定位能力这一优势。普通的GPS不能直接获得传感器的姿态信息, 且单位时间内输出的数据比较少, 因而在高动态环境中的可靠性较差, 而惯性测量装置虽然能够测得位置、姿态、速度、角速度和加速度等导航参数, 但是随着时间推移, 其误差也会逐渐增大, 因此, POS组合定位系统弥补了两者的缺陷, 实现了遥感影像的直接地理定位。
1 POS介绍
目前广泛运用的两种POS是加拿大的POS/AV系统和德国的AEROcontrol系统。
POS/AV系统由4部分组成;1惯性测量系统 (IMU) 。惯性测量系统主要包括加速计 (3个) 、陀螺仪 (3个) 、数字化电路和一个中央处理器。通过陀螺仪和加速计就可以测得速度和角度的增率, 再在计算机系统的辅助下, 就能够获取相对于地球的位置、速度和方向。2GPS。GPS是由卫星和GPS接收机组成, 在POS/AV中主要是为相关软件提供波段和距离信息。3计算机系统。计算机系统负责处理各种导航数据和管理导航信息。4数据后处理软件POSPac。通过处理POS/AV系统在运行中获得的惯性量测数据、GPS原始数据和基准站的数据, 该软件就能够得到最优化的组合导航解。如果运用到摄影测量当中, 还需要软件在POSEO模块解算出每幅影像的外方位元素。
AEROcontrol系统主要由以下3部分组成:1惯性测量装置。惯性测量装置主要由加速度计 (3个) 、陀螺仪 (3个) 和信号预处理器组成, 在转角和加速度的测量中具有较高的精度。2GPS。GPS主要用来接收GPS数据。3计算机系统。主要功能是采集未经任何处理的IMU和GPS数据, 并将它们保存在PC卡上用于后处理;协同GPS、IMU和所用的航空传感器的时间同步;将计算机装置实施组合导航计算的结果作为CCNS4的输入信息。
CCNS4主要是对AEROcontrol进行控制管理, 通过CCNS4, 可以控制AEROcontrol系统记录数据, 同时, CCNS能够监控数据的记录, 检测GPS接收机运行情况和实时组合导航计算的结果。
后处理软件AEROoffice提供了处理和评定所采集数据所需的全部功能, 除了提供DGPS/IMU的组合Kalman滤波功能外, 还提供用于将外定向参数转化到本地绘图坐标系的工具。
2 POS误差来源
利用POS进行传感器对地定位时, 误差来源主要包括以下几个方面。
2.1 传感器位置
传感器的安放是一项非常重要的工作, 会影响到整个系统的性能。对于传感器的安放位置, 要符合下面两个条件:1检校误差对传感器间偏移改正的影响最小;2传感器之间不能有任何微小的位移。为此, 可以通过缩小传感器之间的距离来改善第一个条件的影像, 但是后者相对来说更难克服。
2.2 时间同步
因为POS是GPS和惯性测量系统集成应用, 所以GPS可以不断接收外部数据, 以此就能在运动过程中修正惯性测量装置, 这样就能够控制随时间积累的误差。但同时GPS在动态环境中会遇到周跳和信号失锁的问题, 这可以通过短时间内高精度的惯性量测信息得到解决, 并且还能够帮助GPS接收机提高抗干扰的能力, 使得其跟踪和捕获卫星信号的能力增强。但是, 正常情况下要做到GPS与惯性测量系统之间时间同步的难度是很大的, 首要问题就是对GPS数据和惯性装置量测数据的同步使用, 两个系统之间的时间同步性要求会伴随着精度要求的提高而提高, 如果不能恰当地处理这个问题, 它将成为一个严重的误差源, 因为它直接影响着载体的运行轨迹, 从而影响外方位元素的确定。
2.3 初始校正
初始校正处理一般在测量之前完成, 是将惯性系统通过旋转矩阵把自身体系转换到地面水平体系的过程, 通常包括粗校正和精确校正两个阶段。粗校正是通过传感器的原始输出数据和单一地考虑地球旋转及重力场假设模型来近似估计姿态参数。由于低精度的惯性系统不能在静态环境中校正, 因此可以通过飞机运动来获得更优化的对准精度。飞机的运动如果能够带来足够大的水平加速度, 那么未对准误差的不确定性将可以通过速度误差迅速观测出来, 并且能够根据DGPS的速度更新利用Kalman滤波估计出其大小。
2.4 系统检校
由于直接传感器定向没有利用地面控制点, 而是借助投影中心外推得到地面点坐标, 所以校正系统是不可缺少的一项工作。得到的地面点坐标精度主要取决于系统校正的精确程度。系统校正主要包括单传感器校正和传感器之间的校正。
摘要：定位定向系统 (POS) 主要由惯性导航系统和DGPS技术组成, 在轮船、飞机和导弹的定位导航中得到广泛的应用, 其主要用途就是获取移动物体的三轴姿态信息和位置。介绍了两种POS, 并分析了POS的主要误差来源及误差控制方法。
关键词：POS,数据处理,传感器,系统校正
参考文献
[1]许骥.POS数据辅助立体影像自动量测[D].武汉:武汉大学, 2005.
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[4]马红涛, 顾行发, 余涛, 等.一种航空遥感影像快速镶嵌方法初探[J].微计算机信息, 2009 (25) :201-203.
篇4：《武魂》地城团队副本详细介绍
地城团队副本之关林
东汉末年，刘备、关羽、张飞桃园三结义，流传为千古佳话。此后南征北战数载，天下三分，关羽更是以忠义、武功名扬四海。“温酒斩华雄”、“千里走单骑”、“单刀赴宴”、“水淹七军”等故事亦是为人们耳熟能详。关羽败走麦城身死后，厚葬于关林。数百年过去，传闻关林冢中关羽英魂犹在……关林中，是否还埋葬着不为人知的宝藏与秘密……正是“气挟风雷无匹敌，志垂日月有光芒。至今庙貌盈天下，古木寒鸦几夕阳”！
副本说明
关林分为普通难度和噩梦难度，副本中有一个Boss，即：关羽。东汉末年，刘备手下的著名将领，被尊为“武圣”，死后葬于关林。
开放时间：每7天可以进入一次，每周六04：00刷新，普通难度和噩梦难度，不共享副本冷却时间（即如果挑战了普通难度关林，还可挑战噩梦难度关林）。
参与资格：需要组建一个团队才可以进入副本。
建议参加人数：15人。
副本开启地点：花田村，关林入口水晶。
副本流程：
1. 组建一个团队后，从关林入口水晶，选择副本难度并进入关林。
2. 进入副本后，即可挑战Boss关羽，关羽共有三个阶段，极富有挑战。
副本奖励：
关林副本的Boss关羽有着非常不错的掉落，包括：神石、龙纹印章、金麟印章、装备、坐骑、生活技能材料等，更有神器青龙偃月刀碎片（集齐40个青龙偃月刀刃碎片和1个青龙偃月刀柄，即可合成七煞教的神器——青龙偃月刀哦！）。
地城团队副本之无间地狱
观音大士座下弟子玛哈嘎拉，曾下凡间、以凡人的身份在人间度过数十载。当他历尽人世离合悲欢，才明白苦难本是人世常情。只是不同的人，对苦难有不同的心态和应对方法。心生善念者成佛，心生恶念者则堕落为魔。佛魔不过一线之隔，只在于心。此后，玛哈嘎拉成为无间地狱的镇狱佛。他派手下抓来生前作恶多端的罪恶灵魂，以地狱之火为他们洗清邪念，带他们从心灵上远离苦海，方能再世为人。近年，由于某种不为人知的原因，维持着万物能量平衡的灵力遭到了严重的破坏，世间异象乱生。被关押在无间地狱中的厉鬼，便趁机逃出无间地狱，重回人间作乱。玛哈嘎拉自是不会罢休，遂派出地狱战士赴人间缉拿厉鬼，更兴起了人间与地狱的种种恩怨纠葛……
副本说明
无间地狱分为普通难度和噩梦难度，副本中有三个Boss，即：阴阳鬼王、鬼火魂、玛哈嘎拉。其中阴阳鬼王是玛哈嘎拉手下第一大将，负责生死门的开启与关闭、恶鬼的缉拿与转生等事宜，看守无间地狱大门；鬼火魂生前是乌蛮部族中的第一恶灵法师，其一生，恶贯满盈，无恶不作，为世人所唾弃憎恶，他死后，亡魂被抓进了无间地狱，饱受地狱之火的洗礼；玛哈嘎拉，本为观音大士座下弟子，悟道之后便驻守无间地狱，成为无间地狱的镇狱佛。
开放时间：每7天可以进入一次，每周六04：00刷新，普通难度和噩梦难度，不共享副本冷却时间。
参与资格：需要等级达到60级和组建一个团队才可以进入副本。
建议参加人数：15人。
副本开启地点：还梦深渊入口（可从还梦谷转入），诡异火盆。
副本流程：
1. 在还梦深渊入口的阿毛哥处，接取每日任务。
2. 组建一个团队后，从诡异火盆处选择副本难度，并进入无间地狱。
3. 依次挑战三位Boss：阴阳鬼王、鬼火魂、玛哈嘎拉。
副本奖励：
通过完成每日任务，可以获得金钱、绑定金、经验、龙纹印章、荣誉金牌等奖励。另外，副本Boss也有着非常不错的掉落，除了龙纹印章、金麟印章、神石、装备等物品，还会掉落用来换购T2套装的“遗失的古人战甲”系列物品。在长安的古君奇处，可以通过消耗武林声望和“遗失的古人战甲”等物，换购属性优秀的T2套装。
结语
篇5：丽格海棠的养殖方法详细介绍
进入夏季后，管理和养护更为关键。首先要剪除残花枯叶(但不必剪除枝条)，将盆花从阳台移至室内较为凉爽的窗台上，严格控制浇水，这是安全过夏的关键。不少人认为产生枯叶是缺水所致，其实不然，是因为气温升高，根系吸水供不上叶片水分蒸发的需要，水分供需失衡，植株不得不自我保护，产生落叶，进入休眠或半休眠状态，以减少对水分的需求。
此时如加大浇水量，使盆土内水分过多，枝条基部极易滋生细菌而腐烂，进而殃及块茎内部，整个植株也就死亡了，所以此时必须严格控制浇水。例如口径15厘米、高13厘米的花盆，大约每10天左右从盆底渗入30毫升水，使盆土处于微潮状态即可，这样植株茎段不产生腐烂或局部腐烂不向下发展。只要叶片边缘枯萎，但仍有少量嫩叶在缓慢生长，就说明块茎没有出问题，茎段基部完好。
这样养护到立秋天气转凉，植株基部便开始抽发新枝，待其长到一定高度时可用利刀将老枝切除，同时逐渐加大浇水量。当新枝基本定型后，只留3个新枝，其余全部切除，以集中养分，让植株早日成型。剪下的新枝可用来扦插。
篇6：高中数学详细学习方法介绍
这一块看似很难。刚开始做大题的时候，导数大题永远做不好，最后一问永远不知道是什么方法，即使老师都已经教过几次了。
后来就觉得，这样下去不行，绝对不可以给自己设下限制，不能潜意识里觉得做不了，一定要试着去做。就从一个很普遍的求范围的题下手了。看过去其实还是不敢下手去做，但后来就模仿老师的方法，将要求的那个a放到一边，其他的都放到另外一边。然后对另外一边的式子求导，求范围，进而求出a的范围。后来这么一做发现，也不过如此，没有难到哪里去。
后来就是在做题的时候，积极吸收老师讲过的方法，结合题目的情况，多试几次。哪怕这次做不对，就记下来，以后做的时候又多了一条思路。
三角函数：
这个我其实挺搞不懂为什么有同学不会的…因为真的，在文科数学里这个算很简单的了。那三个函数掌握好，那一堆公式掌握好，其实都是那种题目，算值，算函数。
可能有人说公式多，其实很多公式都可以从最基础的几个推导过来的，至于最基础那几个是什么，就去问老师吧，我现在也不咋接触这些了。
所谓熟能生巧，这些公式都懒得背，用的时候还要去翻书，那就更别提去做稍微难点的题了。
要多做题，熟练公式。做题的时候不要随时翻书，自己要有一个记忆回忆的过程。
向量：
不知道别的地方怎么考的。我们考卷里面一般只会出现平行垂直关系还有点乘这种题型，所以，我觉得各位可以好好看看高考的试卷，看看历年的题型，有些不考的点可以偷懒一下，就好好攻那几个必考的就行。
像平行垂直关系就是公式就行了。然后点乘也是，就是要求熟练掌握公式，看到题有那个敏感度，一下就能想到。
不等式：
个人觉得有难点的就是那个均值不等式，这个刚开始我自己都觉得难。不过后来觉得也就是几个公式倒来倒去乱变。有做不出来的时候乱凑凑最后都能凑出来。
说个例子，见过很多次的一个题了。
如果x>0，y>0，且x+y=1，则1/x+9/y的最小值为。
这个题乍看上去也没法凑啊，其实只要把1换成x+y，9换成9（x+y）就行。而这种经验怎么来呢。可以说，第一就是老师上课会讲些例题，会有些代换的思想传授给大家。第二就是自己在做题中体会出来的，这种代换思想。其实均值不等式，代换思想挺重要的。
立体几何：
这个我都不知道要怎么说了……博主当时高一学立体几何的时候都快哭了，就怕考试里一个都看不出来应该用哪个公式该怎么办。看到别人看到题就能反应出来特别羡慕。
后来到了高二下学期复习之后，博主的老师要求把每个定理推论什么的`记得滚瓜烂熟，还发表来默写，还要写出字母表现的形式，要会画图。每周都会让我们来熟悉一下立体几何所有的东西。
在这个过程中，我就一遍遍去写这些东西，写的同时也在思考，从刚开始需要照着书抄到后来自己根据那个定理自己能写出字母表达式能画出图。这个确实是很重要的一步。所谓死去活来，那些东西，确实很重要，虽然枯燥……
题目非常重要。到最后高考前做卷子，我都觉得看到的都是如出一辙的图形，以前早就见到过的图形了…其实就是多做。首先老师给的例题一定要研究清楚，究竟是什么条件导致我应该往这个方向想，究竟是什么条件让我可以去用某一个定理，这个思维过程是一定要有的！
多画图，多画辅助线。辅助线的画法其实也都是有规律的，一般根据已知和设问可以做出一种做图方法。这些都需要自己去做题去总结的。
数列：
篇7：小学作文的写好的方法详细介绍
观察好，得用脑。眼耳鼻，嘴与手，观察时，都用上。先用眼，细细瞧，形色态，细分辨。听声音，嗅气味，触形态，动脑筋。有顺序，善比较，突重点，巧联想，抓特点，观察好。
二、怎样收集材料：
多用心，善思考，勤摘录，多剪报。
三、怎样审题：
要作文，先审题。明范围，扣题眼，知数量，清人称，附加语，须重视。
四、怎样选材：
选材料，须扣题。熟材料，先选新，既真实，又典型。
五、怎样构思：
定中心，宜扣题，无须多，不偏离，既正确，又鲜明，立好意，才下笔。
六、怎样列题纲：
列题纲，搭架子。定中心，理思路，明详略，细琢磨。
七、怎样开头：
开好头，是关键。直入题，设悬念，描绘景，抒发情，借故事，引入文，先概述，再具体，借哲理，巧议论。要成功，须灵活。
八、怎样结尾：
结尾好，味无穷。自然收，忌添足;巧总结，点中心;善启发，留余地;暗照应，成一体。
九、怎样过渡：
衔接段，靠过渡。用词语，巧铺路;用句子，架设桥;用段落，妙连接。忌生硬，忌跳跃。
十、怎样写具体：
写文章，须具体。多形容，多修饰;细心描，大胆想;善分解，巧对照;从整体，到部分;先场面，后聚焦。
十一、怎样绘景：
形色态，观察清，抓特点，按顺序，融入情，精描绘。
十二、怎样状物：
选好物，先熟悉。明来历，知用法。察外形，按顺序，形与色，要看清，抓重点，细描绘。
十三、怎样叙事：
六要素，要记住，年月日，写清楚，环境清，人物有，起因前，脉络连，写结果，别含糊。有重点，有详略。
十四、怎样记人：
描肖像，记衣着，绘长相，点神态，言与行，要逼真，察心理，见精神。
十五、怎样修改：
读中改，细增删，调并换，文意畅。标点号，用恰当。多推敲，严把关。热加工，冷处理，互批改，互借鉴。
十六、怎样改写：
通读文，明要求，细比较，找差异，增删换，细推敲，再通读，达目标。
十七、怎样扩写：
明中心，抓要点，善想象，多描写，抒真情，巧议论。
十八、怎样缩写：
抓中心，明要点，理思路，清梗概，去枝叶，留主干。
十九、怎样看图作文：
看仔细，想合理。一看人，二看景，三看事，分主次。推前因，想结果。看中想，求创新。
二十、怎样写应用文：
写日记，有格式，见闻感，都可记。
写书信，按格式，言得体，有中心。
板报稿，重选材，言简明，标题新。
篇8：数据备份方法详细介绍
①首先，启动WPS文字，打开需要添加水印的文档，然后点击菜单栏--插入--水印--插入水印。
②在水印界面，我们可以进行文字和图片水印的添加，先来进行文字水印的添加，勾选文字水印，内容可以自己写也可以选择已有的模版，下面的字号颜色版式都可以随意组合搭配。
③确定之后，看看文档，已经成功的添加上了文字水印，严禁复制。
④图片水印的添加也是一样的方法，勾选图片水印，单击选择图片按钮就能打开本地的图片，设置好版式和对齐方式，确定。
篇9：详细自我介绍
时而忧郁，时而开朗，这是我性格的一大特点。刚才还和同学玩得非常起劲，但突然一下便会觉得很郁闷。坐下来发一发呆，脑子里空空如也，什么都不想，就这样打发时间，但同时又会觉得很惆怅。这并不是什么多愁善感，我根本不是那一类人。就算看到了满地的落叶我都不会感觉到一丝忧伤。可那种莫名袭来的忧伤、沉默，却时不时地打扰着我，使我在别人眼中，成了一个有双重性格的`奇怪女孩。
我非常外向，没有保留一点属于女生的矜持。我不喜欢淑女，不喜欢笑不露齿，不喜欢吃饭时“小鸡啄米”。我喜欢随心所欲，不约束自己，就算做一个名副其实的疯丫头也无所谓。我很爱疯，和男孩子差不多，我爱乱动，我爱不拘小节，我爱大喊大叫，我爱我的疯。
我有一个我最不喜欢的，但又最改不了的性格：爱发脾气。我的脾气很爆，一点就着。无论是该发的，还是不该发的，我通通照单全收。而且我发起脾气来，还特别爱吵，总得吵得别人心烦。因此，许多人都说我的性格特别不好希望我改改可是，脾气怎么能说改就改呢?幸亏有一点还比较好，我和别人不管吵多大的架，只要她对我道歉或者过了几分钟，我那脾气就不知道飞到哪儿去了，俩人马上和好如初。有时候想想，如果我非常喜欢记仇，那我就真的没几个朋友了。
我的脾气还特别犟，一犟起来，十头牛也拉不回来。我想做的事，谁也阻挡不了我。不想做的事，你把我打死我也不做
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