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针对GPS高程转换的问题,提出了一种基于总体最小二乘的加权GPS曲面拟合直接求值的方法,根据系数矩阵A列向量部分修正引入权阵PA、PX、P0,根据距待求点越近受其影响越大的特点引入权阵P,建立较最小二乘法更加合理的模型,并且可直接求得待定点的高程异常值。经实例计算证明基于总体最小二乘的加权GPS高程曲面拟合的方法更加合理,可以获得更高精度。 相似文献
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针对利用多项式建立的GPS高程拟合模型不能很好地拟合高程异常变化趋势面的问题,提出了在常规最小二乘多项式模型的基础上,引入一个非参数模型补偿项,并参考重力测量中最小二乘配置模型方法,建立高程异常趋势面的半参数拟合模型。以小区域GPS采集数据为例,并分别运用两种模型进行拟合与推估,结果表明,基于半参数模型的高程异常拟合与推估效果更好。 相似文献
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拟合推估在GPS高程解算中的应用 总被引：24，自引：1，他引：24
函数模型逼近和统计模型逼近是大地测量平差中两种重要的方法。前者对趋势性和规律性变化能数的求解较为理想，而后者对随机变化参数的逼近比较合适，首先叙述和分析了目前在GPS高程异常解算中的几种方法的原理及优缺点，然后对最小二乘拟合推估在逼近未知点高程异常方面的应用进行了讨论，并介绍了拟合推估的一种新解法。 相似文献
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在工程实践应用中，为了有效利用GPS高程数据，减少对传统水准测量的依赖，提高GPS高程异常的拟合精度便显得十分重要。为此，本文在介绍二次曲面拟合和最小二乘配置拟合基本原理分析、算法过程推导的基础上，提出了一种新的高程异常拟合方法。首先在二次曲面拟合的基础上，计算得到原始观测数据与拟合数据之间的残差序列，然后采用最小二乘配置模型对包括二次曲面拟合模型误差的综合误差进行优化减弱，最后得到新的高程异常。通过实例，将二次曲面拟合法，最小二乘配置法与文中提出的新方法进行比较分析。结果表明：新的组合方法的拟合预测精度要明显优于最小二乘配置及二次曲面拟合。 相似文献
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本文研究了四个问题。1.给出了一个扰动位的局部协方差函数其中常数K_o、a和b可以由研究地区的重力异常和高程异常数据求定。2.按最小二乘推估求点异常。3.依带参数的最小二乘配置法求点异常。试算表明,结果与信号协方差函数关系甚微。4.利用重力异常和垂线偏差数据求定两点的高程异常差。 相似文献
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最小二乘数据拟合方法的全局性较好,而非均匀B样条函数又具有良好的局部性,因此非均匀B样条最小二乘的稳定性及数值精度都能够得到有效的保证。本文根据已知点的GPS大地高和正常高,用非均匀B样条最小二乘法对GPS高程异常曲面进行拟合。实例计算结果表明,其高程转换精度达到四等结合水准精度,能够满足大比例尺测图的要求。 相似文献
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针对GPS高程拟合过程中GPS基线观测量和水准高程观测量含有误差且残差中误差不相同的情况,在整体最小二乘(TLS)基础上引入比例因子λ来确定残差中误差的大小,即比例整体最小二乘(STLS)。实例计算表明,STLS比TLS和LS能够得到更好的估计参数,高程异常值拟合精度也相应提高。 相似文献
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GPS水准主要根据测区内若干基准点上的高程异常构建曲面来逼近似大地水准面,由GPS测出基准点的大地高即可求出该点的正常高。本文主要研究一片小区域且较为平坦,应用最小二乘和总体最小二乘对平面拟合法、二次曲面拟合法和三次曲面拟合法进行探讨,并在Visual Studio平台上用Cshape语言实现高程拟合的过程。结果显示,三次曲面拟合法的总体最小二乘相比于其他方法效果最好。 相似文献
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最小二乘配置法和Kriging法进行高程转换时均兼顾考虑高程异常的系统部分和随机部分,为对比分析两种方法在GPS高程转化时的优劣性,根据最小二乘配置法的协方差函数（或kriging法的变异函数）的不同,采用五种方案对实测数据进行处理。结果分析证明了以距离作为协方差函数的最小二乘配置法在算法和推估结果可靠性要优于其他方案。 相似文献
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充分利用Surfer软件强大的插值功能和绘制图件能力,分析了其在GPS高程拟合中的应用,一是基于Surfer所显示的高程异常三维表面显示图的起伏情况,分区域选择最能表达地形的数学模型,使得高程拟合达到最佳效果;二是对离散点的高程异常进行内插计算,获得一定间隔的格网高程异常模型,根据该模型内插待求GPS点的高程异常,从而将GPS大地高转换为正常高。通过实验分析了此两种应用的可行性。 相似文献
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在GPS高程转换中,位置信息通过观测手段获得,在平差处理中,系数矩阵和观测向量都存在误差。在阐述总体最小二乘平差原理的基础上,以常用的GPS高程转换模型为基础,利用某城市实测GPS数据,证明了总体最小二乘方法在GPS高程转换方面的优势性:模型更合理;精度更高;复杂地形的精度改善更明显。 相似文献
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孔昭龙 《测绘与空间地理信息》2023,(8):151-153
GPS高程拟合的方法主要有二次曲面拟合、多面函数拟合、最小二乘配置拟合、BP神经网络拟合等,但是这些方法在应用上都存在一定的局限性,特别是在地形较为复杂的区域会存在较大的精度损失。基于这些问题,本文提出了一种改进的二次曲面拟合模型进行高程拟合。该模型的基本思路是将二次曲面模型和最小二乘配置拟合模型进行组合应用,首先利用二次曲面拟合模型计算各拟合点的残差序列;然后利用最小二乘配置模型获取残差序列模型;最后对各点的高程异常值进行残差改正,得到改正后的高程异常,并对该方法的结果进行精度评价分析,验证了方法的可行性,对以后的工程实践有一定的借鉴意义。 相似文献