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1.
从CORS RTK获得WGS-84坐标结合地面网确定坐标转换模型时,由于CORS RTK测量大地高的精度限制,降低了转换精度。通过论证,以基于高程异常模型的抗差拟合对求算转换模型的起算数据进行过滤,能提高转换精度,并以实际工程算例验证了该方法的实用性。 相似文献
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基于坐标重心化原理和抗差估计理论,研究基于抗差估计的坐标重心化转换模型。抗差估计方法能探测出公共点数据中的粗差,而坐标重心化转换模型可有效地解决法方程的病态问题,将这两种方法进行有机结合,建立基于抗差估计的坐标重心化转换模型。试验结果表明,该模型可明显提高坐标转换的精度及可靠性。 相似文献
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曹后龙 《测绘与空间地理信息》2021,44(9):185-187
内插算法用于测量平面坐标转换时,经常会遇到因病态矩阵和公共点坐标粗差导致坐标转换精度差、甚至转换失败的问题.文章基于双线性内插模型,结合LC曲线及抗差估计法进行抗病态与抗粗差研究.算例研究表明,LC曲线法与抗差估计法能分别克服内插平面坐标转换中病态矩阵及坐标粗差的问题,获得较高精度的转换坐标. 相似文献
4.
为了克服GPS坐标转换为地区坐标传统方法的两个缺陷（坐标数据有粗差,极易出现病态矩阵）,致使随机模型中采用了一个不合理的权阵,导致所建数学模型和客观实际存在较大偏差,从而影响最终的转换精度,采用将三维坐标分开转换的策略,在分开转换的过程中应用了抗差估计理论。三维分离回归抗差估计法的实际应用显示该方法能够克服转换中的粗差、病态矩阵的问题。计算数据表明该方法比常规方法在精度上有所提高。 相似文献
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针对传统的应用最小二乘法建立高斯-马尔科夫(G-M)模型实现坐标系统转换的方法导致转换模型参数精度低下的问题,该文提出一种基于总体最小二乘算法的坐标系统转换方法。考虑到粗差会导致控制点坐标精度差异较大,因此根据稳健估计理论进行迭代定权,在总体最小二乘算法下建立G-M模型,以便求解转换模型参数,并通过算例比较不同算法的转换精度。实验结果表明:基于稳健估计的总体最小二乘抗差算法实现的空间坐标转换精度高于传统方法的转换精度。 相似文献
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在GPS-RTK测量界址点时,通过点校正获取坐标转换参数会引起系统性的坐标转换残差;在测定建筑物墙角等界址点时,只能以接收机天线的外缘靠近墙角位置,使得天线中心偏离界址点的实际位置,导致界址点测量偏心差。为此,通过在测区所有已知点上检测其坐标以建立测区的坐标转换残差改正模型,并导出三种基于天线偏心改正的界址点坐标计算及其误差公式,基本消除RTK界址点测量中的系统性误差影响。实际应用表明,该方法原理简单且便于外业施测和编程实现,可提高GPS-RTK界址点测量的精度。 相似文献
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空间坐标转换在大地测量、工程测量等领域应用广泛.在利用公共点求解坐标转换参数时,针对公共点中混有多粗差点的情形,给出了基于罗德里格矩阵的坐标系转换模型,并在此基础上提出了基于随机抽样一致性(RANSAC)算法粗差剔除的坐标系转换抗差估计.最后利用仿真数据对该算法进行了验证,同时将该抗差算法与基于IGG3方案的最小二乘抗差估计算法进行了比较.算例结果表明,在20个仿真公共点数据中(仿真多组数据),当粗差点个数超过公共点总数的3/10时,基于IGG3方案的最小二乘抗差算法失效,而基于RANSAC的抗差算法在粗差点个数达到公共点总数的1/2时,依然能保证坐标转换的精度.该抗差算法将RANSAC算法的思想应用到坐标系转换上,有效地剔除了公共点中混有的大量粗差点. 相似文献
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探讨了利用内插算法解决平面坐标转换的问题,讨论了内插转换模型对公共点不同分布情况下的适用性,并将拟准检定法应用于抵抗粗差的影响,通过实例表明,算法能获得较高精度的转换坐标. 相似文献
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结合青岛某火车站基坑沉降观测工程,本文运用灰色预测模型对其沉降数据进行处理,并对其未来趋势做出预测。传统灰色预测模型的优点是计算简单,但其与原始数据拟合程度较低,预测精度有时也不能满足要求。为了提高灰色模型的拟合和预测精度,本文对原始数据进行对数变换以提高原始数据序列的光滑度,并融入新陈代谢思想对模型做进一步优化。结果表明,优化后的模型预测精度较高,有较好的应用价值。 相似文献
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利用相位平滑伪距和最小二乘曲面函数建立西安市区域电离层延迟模型 总被引：1，自引：1，他引：0
利用相位平滑伪距观测值,并采用附有限制条件的序贯最小二乘曲面拟合方法,研究构建了西安区域电离层延迟模型。该模型的内符合平均精度为6.9 cm,外符合平均精度为8.8 cm,通过与全球格网电离层延迟模型计算的电子含量进行对比,并将两种模型进行单频PPP定位测试。结果显示,区域电离层延迟模型的精度明显优于格网电离层延迟模型的精度。 相似文献
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为了分析对流层延迟的时空变化规律、提高对流层延迟的改正精度,利用BP神经网络处理非线性问题的优势,改进传统的霍普菲尔德模型得到一种新的融合模型(Hop+BP模型)。分别对比Hop+BP模型与传统的霍普菲尔德模型、多元线性回归模型、BP神经网络等模型的计算结果,得到如下结论:霍普菲尔德模型存在一个明显的系统误差,精度较低;多元线性回归的预测精度有所提高,但是其本质是将数据强制拟合,缺少物理解释,难以推广使用;传统的BP神经网络的计算精度较之霍普菲尔德模型有80%的提高,但存在明显的不稳定性;Hop+BP模型具有预测精度高、稳定性好等优点,预测中误差为1.1cm,明显优于传统方法。 相似文献
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对于行星际深空探测（距地球1亿km以上）任务,由于受到计算机字长的限制,传统双程测速模型的计算精度无法满足高精度定轨的需要,其最大误差源于多普勒频移周计数终点和始点上行几何距离之间和下行几何距离之间差分值的计算过程。对此建立行星际双程测速模型,高精度地计算了两个差分值,推导模型的计算公式并给出详细步骤,同时给出计算过程中需要的切比雪夫差分多项式递推公式的形式。将该模型在深空探测器精密定轨与重力场解算软件系统（Wuhan University deep-space orbit determination and gravity recovery system,WUDOGS）中进行了实现,并以欧空局火星快车号（Mars express,MEX）探测任务为背景,利用该软件进行仿真测试,从计算精度和定轨结果两个方面验证该模型的优越性。结果表明,该模型将双程测速的计算值在计算机中表达的精度提高2个数量级,同时避免了定轨过程中引入额外的数值误差,可以为后续高精度的行星际深空探测任务的定轨提供参考。 相似文献
15.
估计了GPS观测值精度、观测值的时间相关性和不同类型观测值之间的交叉相关性,重点分析观测值精度与高度角的趋势关系,建立能正确反映随机特性且简单实用的高度角加权模型,并从定位精度方面对建立的高度角加权模型进行评估。结果表明：随着卫星高度角的变化,观测值的精度有明显变化;建立的不同高度角加权模型与经验的高度角加权模型相比,在提高定位的可靠性方面有较为显著的改善效果。 相似文献
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孙纪明 《测绘与空间地理信息》2011,34(4):202-204
预测建筑物沉降的方法有多种,高精度预测才是关键。本文在利用灰色模型和泊松曲线模型进行预测结果的基础上,利用最小二乘法原理,建立加权组合预测模型与变权组合预测模型,求得相应规划模型的权系数,通过对预测结果进行分析比较,认为组合预测模型能提高预测的精度。 相似文献
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不同Klobuchar模型参数的性能比较 总被引：3，自引：1，他引：2
对于GPS单频用户而言,电离层延迟是最重要的误差来源之一。GPS系统使用Klobuchar模型对电离层延迟进行改正,其改正数从370组常数中选取。目前全球分布的GPS测站可以获得高精度的全球电离层监测结果,GPS为什么不发播采用实测数据计算得到的Klobuchar模型参数呢？本文针对这一问题进行分析。首先对欧洲定轨中心CODE提供的全球电离层图GIM预报COPG电离层进行精度评估,然后根据COPG电离层进行Klobuchar模型参数拟合并利用IGS提供的事后高精度电离层图进行精度分析,最后将不同的电离层模型参数应用于单点定位以评估其对单频用户的影响。分析结果表明：受8参数的Klobuchar模型本身结构限制,采用全球实测数据计算的电离层模型参数与导航电文中发播的电离层模型精度相当,为55%左右。而仅采用地磁纬度45oS以北的数据拟合得到的模型参数,其电离层改正精度有明显提升,可达65%左右,但其对单频用户定位精度改善不明显。本文研究结果为我国全球电离层建模提供参考。 相似文献
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三维坐标转换参数求解的一种直接搜索法 总被引：1，自引：0，他引：1
采取了两步措施简化三维坐标转换非线性模型:①旋转矩阵的3个旋转角用一个反对称矩阵的3个独立元素代替,将旋转矩阵由反对称矩阵构成Lodrigues矩阵;②将坐标转换7参数模型变换成基线向量模型,消去平移3参数.然后,采用遗传算法与模式搜索法相结合的一种直接搜索法求解参数.算例表明,该算法是可行的.最后,从坐标转换精度的角度时基线向量模型原点与公共点的选取进行了分析,结论是原点选取的点的精度相对较高时坐标转换精度相对较高,公共点的选取以3～5个精度高的点为宜. 相似文献
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结合蒙特卡罗方法的精度评定特点,提出了一种将偏差和中误差作为评价指标的综合评价公式.利用所提出的综合评价公式评价神经网络算法(neural network algorithm,NNA)、基因遗传算法(genetic algo-rithm,GA)和模拟退火算法(simulated annealing,SA)在火山复式位错... 相似文献
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提出了焦作地区GPS高程拟合方法,通过实验研究,建立了该地区高程异常拟合的数学模型,并对该模型拟合结果的正确性和精度进行了评定,结果表明,利用该模型拟合精度高,完全可以代替传统的四等水准测量。 相似文献