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基于改进小波神经网络的GPS高程拟合研究

针对小波神经网络存在的局限性,采用粒子群算法对小波神经网络进行优化,并在此基础上建立GPS高程异常值的拟合模型.为了避免粒子群算法陷入局部极小值和收敛速度慢等问题,采用惯性权重非线性递减和自适应学习因子相结合的策略对粒子群算法进行改进,从而提高模型的训练精度.以某矿区实测GPS数据为例,对所建模型的拟合性能进行验证.结...     

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利用RTK进行多波束水深测量时GPS高程数据的处理

利用RTK进行多波束水深测量时,GPS高程在提供瞬时垂直基准方面起着重要的作用。海上实际作业过程中,GPS信号经常会发生失锁现象,造成部分历元高程数据突变,导致海底地形失真。该文以茂名某项目为例,首先介绍了根据EGM2008大地水准面模型,利用高程拟合法将多波束水深测量时GPS椭球高转换为正常高的方法;然后针对GPS信号失锁现象,提出了利用RTK高程中的固定解来求算海水潮位面的方法,同时阐述了该方法的优势。     

基于PCA及提升小波组合算法提取建筑物结构振动信号

针对监测结果受测量噪声和多路径等GPS误差影响的问题,提出基于PCA及提升小波的组合算法来提取建筑物结构振动信号。利用PCA空间滤波分离区域站点相关的共模误差,然后利用提升小波变换对振动信号进行降噪,用于提取结构振动信号。以香港某高楼在台风荷载作用下的观测数据为例进行实验,结果表明,此算法有效提高了变形监测的精度。     

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论地面垂直变形监测中应用GPS技术的可能性

用GPS技术传递高程基准时需要知道精确的大地水准面与椭球面之差.但在垂直变形监测的特定情况下,人们关心的是高程的变化而不是高程本身.提出在地面沉降监测中可用站坐标系下的U分量变化代替水准测量高差的变化.分析了这一方法的可能误差和大小.根据1995～1998年连续4年的GPS与精密水准对比观测,验证了方法的实际精度,表明在地面沉降监测中有可能用GPS技术代替精密水准传递高程基准.     

基于SSA的GPS坐标序列去噪及季节信号提取

基于SSA技术对GPS时序的去噪及季节信号分离进行研究。通过对模拟数据及GPS实测数据的分析,并与经验模式分解EMD（empirical mode decomposition）和小波分析方法进行对比,结果表明,SSA、EMD和小波分析均是有效的去噪方法,但SSA去噪性能更优越,且能更有效和稳定地从GPS时序中提取周期项信号。