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1.
2.
高精度GPS形变监测网数据处理的理论与方法 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了高精度GPS形变监测网数据处理中系统误差的影响,给出了顾及系统误差影响的自由网平差模型;针对粗差在GPS观测数据中存在的广泛性,在对平差模型进行整体性检验的基础上,采用检验方法消除粗差对平差结果的影响;结合抗差估计,对中国地壳运动观测网络工程1999~2003年观测数据进行了处理,验证了模型的精度和可靠性. 相似文献
3.
Helmert方差分量估计的粗差检验与抗差解 总被引:9,自引:0,他引:9
当观测值中含有粗差时,检验表明Helmert方差分量估计结果同样含有粗差,且粗差还可能会发生转移,为有效地抵制粗差和随机模型差的互相影响,指出了发生这一转移的原因,介绍了基于双因子等价权的抗差估计,并针对相关Helmert方差分量估计抗差解求解过程中容易出现的法矩阵0值溢出问题,提出了改进方法。 相似文献
4.
抗差Helmert方差分量估计及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文讨论了当观测值中含有粗差时对Helmert方差分量估计结果的影响,为减弱这种影响,提出了抗差Helmert方差分量估计。试算结果表明,抗差Helmert方差分量估计具有一定的抵御粗差污染的能力,可用于具有多类或多种精度观测值的一并平差问题中。 相似文献
5.
6.
7.
中沙群岛主要由中沙大环礁和黄岩岛组成,其温盐分布对于本区渔业生产、航海保障和水下通讯等具有重要意义。尤其是春夏之交的季节转换时期,该海域水温和盐度及其相应的跃层特性存在显著的季节变化,掌握其季节变化特征具有重要现实意义。本文基于2019年5月(南海春夏季风转换期)中沙大环礁、黄岩岛和2020年6月(夏季风爆发期)中沙大环礁海域大面站调查数据分析,发现中沙大环礁海域水温和盐度分布特征在夏季风爆发前后具有显著的差异性,2个航次的温跃层分布也呈现出较大不同,2019年5月黄岩岛海域温盐中上层分布与中沙大环礁相似,但底层有所差异,跃层深度也较大。2020年6月中沙大环礁内水体升温较快,各层水温均高于2019年5月,其中以底层水体升温最为显著;2019年5月中沙大环礁内水温水平梯度较大,且随着水深加大水平梯度也越大,2020年6日水平温度梯度逐渐减小。2个航次的盐度分布与水温分布较为相似。结合调查时段的海表热通量变化和卫星高度计资料分析认为,2019年5月中沙大环礁西南部海洋吸热高于东北部,故表层水温西南高东北低;2020年6月至7月环礁西南部海洋吸热低于东北部,故表层水温西南低东北高。由于中尺度涡的作用,中沙大环礁区域局部产生低温高盐或高温低盐水,并导致2020年6月中沙大环礁大部分海域的温跃层加深。 相似文献
8.
9.
常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。 相似文献
10.
无旋转倾角的NAV/CNAV型GEO广播星历拟合 总被引:1,自引:1,他引:0
目前北斗GEO的星历拟合算法和用户卫星位置算法均引进了人为设置的5°倾角旋转,此外,少数星历参数还有超限现象。取消GEO的旋转倾角和抑制参数超限能够统一北斗混合星座的用户算法。基于第一类无奇点根数,分析了无旋转倾角的GEO两步法星历参数拟合算法。讨论了GEO的参数超限原因,提出采用固定1至2个超限参数取值的缩减参数拟合法。北斗GEO卫星在非地影期和地影期的拟合试验表明,拟合成功率和拟合精度能够保证,拟合用户距离误差(URE)的平均值优于3mm;缩减参数拟合法能够抑制特定时段下的参数超限问题,但是拟合URE放大到2cm。 相似文献