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不同等级或者不同时期布设控制点都可能存在较大误差,如果以误差较大点做起算,都会扭曲GPS测量的精度,严重影响GPS成果可靠性。文中以某城市四等GPS控制网为例,探讨以城市CORS站分析GPS控制网起算点兼容性,并得到成功应用。 相似文献
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针对我国正在实施的自主发展、独立运行的北斗系统与国外已在运行的著名导航系统(美国全球定位系统、俄罗斯格洛纳斯卫星导航系统)在亚太低纬地区定位精度差异问题,提出了对这三个系统单点定位结果相互进行比对分析的研究思路。本文利用自主研发的单点定位程序对三系统在泰国春武里地区实测数据进行以下几方面的研究:全天实时可观测卫星数、单系统定位精度、组合系统定位精度以及不同权重对组合系统定位精度影响等。研究结果表明,北斗系统的定位内符合精度稍优于全球定位系统,外符合精度不如全球定位系统,北斗系统与全球定位系统的内外定位精度都明显优于格洛纳斯导航系统;相对于单系统,组合系统在定位稳定性方面有一定提高,但组合定位精度是否改善与单系统的卫星信号数目有关;不同权重的选择对组合定位精度有一定影响。本文的研究结果对促进北斗系统的海外应用具有一定的参考价值。 相似文献
93.
94.
针对如何对由信号畸变导致的伪距偏差数据快速准确地进行判断分类这个问题,该文进行了分析研究,提出采用聚类分析中的K-medoids算法展开伪距偏差特性研究,实现信号畸变导致的伪距偏差自动判别.通过对实际观测数据的分析比较可以看出,引入聚类分析方法实现伪距偏差的自动判别比仅按照接收机厂商、接收机模型划分伪距偏差更加符合实际情况.由信号畸变导致的伪距偏差在全球卫星导航系统(GNSS)精密数据处理中至关重要,会对精密单点定位精度和收敛性能、电离层延迟提取等产生影响.随着卫星导航系统以及GNSS跟踪网的建设与完善,海量的基准站及丰富的接收机类型为GNSS精密处理带来了更多的挑战.引入聚类分析方法实现了伪距偏差的自动判别,对于卫星导航精密数据处理性能具有重要的意义. 相似文献
95.
太阳光压摄动是影响卫星定轨中重要的误差源,在GNSS导航卫星精密定轨过程中使用最为广泛的光压模型为ECOM模型。为了探究几种ECOM模型及其适用性,该文以超快速星历为起算轨道,分析对比经典ECOM-1模型与最新13参数ECOMC模型对GPS/BDS卫星轨道的影响。结果显示:相较于ECOM-1模型,ECOMC模型在GPS定轨中精度有所提升,特别体现在径向精度提升,单天与三天弧段在径向的解算精度分别提升了12.73%和24.74%;在BDS定轨中,采用ECOMC模型,部分GEO卫星在径向方向单天精度有12.38%的提升,而对于IGSO与MEO卫星二者精度差异不大;分析可得,由于星体结构不对称引起卫星在沿太阳-卫星方向作用的偶数阶短周期谐波扰动,引入卫星-太阳方向偶数阶项的参数估计可提升卫星径向精度。 相似文献
96.
基于区域参考站网的网络实时动态定位(real-time kinematic,RTK)方法是实现全球定位系统(global positioning system,GPS)、北斗卫星导航系统(BeiDou satellite navigation system,BDS)高精度定位的主要手段。研究了一种长距离GPS/BDS双系统网络RTK方法,首先采用长距离参考站网GPS/BDS多频观测数据确定宽巷整周模糊度,利用引入大气误差参数的参数估计模型解算GPS/BDS双差载波相位整周模糊度;然后按照长距离参考站网观测误差特性的不同,分类处理参考站观测误差,利用误差内插法计算流动站观测误差,以改正流动站GPS/BDS双系统载波相位观测值的观测误差;最后使用流动站多频载波相位整周模糊度解算方法确定GPS/BDS载波相位整周模糊度并解算位置参数。使用长距离连续运行参考站(continuously operating reference stations,CORS)网的实测数据进行实验,结果表明,该方法能够利用长距离GPS/BDS参考站网实现流动站的厘米级定位。 相似文献
97.
GPS坐标时间序列中不仅包含白噪声,还包含闪烁噪声、随机漫步噪声等有色噪声,这些噪声将影响GPS应用的可靠性,甚至可能对一些地球物理现象做出错误的解释,因此降低GPS坐标时间序列中有色噪声的影响、提高GPS精度是一个重要和基本的问题。提出了一种滑动L2优化估计方法(ML2),通过选取合适的窗口建立L2优化模型,再利用交替迭代乘子法求解每段时间序列的优化问题,并逐年滑动得到整段GPS坐标时间序列的估计。实验结果表明,ML2方法与奇异谱分析、小波分解、滑动普通最小二乘法相比具有更好的重构效果。 相似文献
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100.
采用支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)模型进行GPS高程拟合时,拟合精度受模型参数(核参数和惩罚因子)选择影响较大,传统交叉验证法存在计算复杂,易陷入局部最优的问题.本文将粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法引入SVM模型,利用PSO全局搜索能力强和收敛速度快的特点对SVM模型进行优化,提升GPS高程拟合精度的同时增强模型的泛化适应性.最后基于实际算例对所提方法的拟合性能进行验证,结果表明相对于传统交叉验证SVM模型,所提PSO-SVM模型能够获得更高的拟合精度,并且对复杂地势具有更强的适应能力. 相似文献