秩亏自由网序贯平差在变形监测中的应用

在研究序贯平差和秩亏自由网平差的基础上,结合序贯平差的高效率以及秩亏自由网平差无控制点约束的特点,提出秩亏自由网序贯平差法。根据秩亏自由网序贯平差原理,利用MATLAB处理安徽某矿开采沉陷区地表移动变形观测站采集的多期变形数据,结果显示该方法能够大大提高平差工作的效率,尤其是数据量较大、无起始数据时该方法的优势将更加突出。     

Chan序贯平差组合算法的超宽带定位降噪

在室内环境中接收机与标签之间的距离会受到随机误差的影响,针对超宽带系统的定位特性,结合Chan算法和序贯平差算法的优势,本文提出了Chan序贯平差(Chan-SA)组合算法,以削弱测距随机误差的影响。首先,通过Chan算法两次加权最小二乘获得标签的三维坐标;然后,将此坐标作为初始值代入序贯平差算法中,利用序贯平差算法对后续数据进行迭代得出最优解。仿真数据和实地测量数据的解算结果表明：与Chan算法、粒子滤波算法和序贯平差算法比较,静态场景中Chan-SA算法定位精度分别提高50.14%、35.29%和41.91%,同时在动态场景内也证明了本文算法的适用性。因此,Chan-SA可以提高超宽带系统的定位精度和稳健性。     

坐标基准维持与动态监测网数据处理

坐标基准的维持不仅要求有高精度的连续大地测量观测或定期复测,还要求采用合理的数据处理原则与方法。分析了不同平差方法对基准的影响,其中包括经典整体平差、序贯平差和自适应序贯平差。利用GPS监测网数据进行了计算与分析,结果表明,当个别点位发生异常移动或变形时,序贯平差会使坐标基准产生实际的扭曲,而自适应序贯平差则能有效控制异常点位对平差基准的影响,保证了坐标基准的可靠性和现势性。     

附限制条件的序贯平差法及其在矿区控制网扩建中的应用

本文针对我国矿区控制网扩建后在平差中所遇到的问题,提出了附限制条件的序贯平差法,以一矿区扩建网平差的实例,说明了该法的应用。文中提出的方法同样适合于其它工程控制网扩建时的平差。     

一种优化的自由网平差及其在变形监测中的应用研究

主要介绍使用序贯平差与秩亏自由网平差联合的方法对自由网平差进行优化,此优化方法能集合自由网平差无控制点约束的特点和序贯平差处理大数据量的高效率特点.最后通过工程实例具体阐述了将该优化的自由网平差方法应用于变形监测中.     

秩亏自由网多期序贯平差在矿区地表沉陷观测的应用

本论文在讨论秩亏自由网平差以及多期序贯平差的基础上,提出了一种秩亏自由网多期序贯平差的模型,并将此模型应用于矿区地表沉陷观测。经实验数据验证,此模型能够很好地结合多期序贯平差的高效率以及秩亏自由网平差无起始控制点数据的特性,可以广泛地应用于数据量较大、无起始数据的矿区地表沉陷观测中。     

基于序贯平差的长距离基准站间模糊度快速固定

序贯平差方法是长距离网络RTK基准站间模糊度固定中的常用方法,该方法充分利用了卫星间的相关信息以及多余观测量,是理论严密且十分有效的方法。一般文献中只给出了参数不变的序贯平差公式。但是,观测过程中的参数是不断变化的,参数不变的序贯平差公式并不适用于网络RTK系统。此外,对于序贯平差而言,由于一般不存储历史观测值,因此,模糊度固定后无法将其带入原观测方程重新平差,这导致法方程更新困难。针对以上问题,本文给出了参数变化的序贯平差公式及严密的推导过程,并给出了模糊度固定后法方程的更新方法。结合长距离网络RTK基准站间模糊度固定问题,通过实验,证明了给出的序贯平差公式和法方程更新方法正确有效。     

多因子自适应序贯平差

针对参数先验信息含有异常的问题,基于自适应滤波原理和双因子等价权原理,在单因子自适应序贯平差的基础上,提出了多因子自适应序贯平差,推导了相应的多因子自适应序贯平差公式。基于各点和各个参数不符值构造出了点自适应因子和坐标分量自适应因子,最后利用GPS网数据进行了计算与分析,结果表明,在先验信息异常量级不同的情况下,多因子自适应序贯平差结果优于单因子自适应序贯平差结果。     

附有几何自约束的激光跟踪仪四元数光束法平差

为了提高激光跟踪仪多站测量数据处理方法的整体误差控制能力,研究数据内部存在的约束条件,基于四元数坐标转换原理,结合激光跟踪仪测量场景与数据特性,提出一种附有几何自约束的激光跟踪仪四元数光束法平差方法。将四元数坐标转换引入常规激光跟踪仪光束法平差中,替换传统涉及三角函数的坐标转换方法,并结合各测站观测同名点组间的距离不变这一数据内部的几何约束条件,建立几何自约束方程作为限制条件进行附有限制条件的间接平差解算。在实测数据上与传统激光跟踪仪数据处理方法进行坐标差值比对,结果表明,相比常规光束法平差平面精度提高28%,高程精度处于同一水平,整体点位精度优于0.050 mm,整体误差控制较好,能够在一定程度上控制测量空间范围内的误差分布,为准直测量等激光跟踪仪测量应用场景提供数据处理与误差控制方法参考。     

自适应序贯平差及其应用

基于自适应估计原理和抗差M估计原理，提出了自适应序贯平差和自适应抗差序贯平差法，给出了相应的参数估值公式。计算结果证明，自适应序贯平差能有效地控制模型参数先验信息的异常影响，平衡观测值和参数先验值在参数估计中的贡献;自适应抗差序贯平差能有效地抵制观测异常和模型参数先验信息异常扰动对平差结果的影响。     

测量数据处理的实时序贯算法

为突出最新观测数据对未知参数估计的影响及减弱陈旧观测数据对参数估计的影响，须考虑时变参数的变动而进行未知参数的估计，即实时估计。文中基于序贯算法，针对新观测值对未知参数估计的影响比陈旧观测值要大和用固定数目的最新观测值来确定未知参数的估计，导出了渐消记忆与限定记忆的实时序贯算法的主要公式，以达到快速计算的目的。     

一种改进的序贯平差算法

分析了序贯平差的基本原理,提出了一种基于前一期参数平差值的序贯平差的改进算法,简化了计算并具有很强的实用性。     

附加约束条件的序贯平差

从观测量分组的参数平差出发,详细推导了附加约束条件的序贯平差及其精度估计,讨论了附加约束条件的抗差序贯平差的计算过程.算例表明,推导的公式正确有效,简单实用,附加约束条件的序贯平差抗差估计能有效地抵制粗差的影响.     

河网线要素与DEM综合的三维Douglas-Peucker算法

目前三维Douglas-Peucker(3D_DP)算法主要应用于单一类型的DEM综合。本文引入"弯曲调节指数"来改进3D_DP算法,提出了一种三维空间河网要素与DEM综合的新方法,即将河网线矢量提取成三维离散点数据集(增加高程属性),与DEM三维离散点数据集合并,在河网层次化选取基础上,利用改进的3D_DP算法对合并数据集进行综合操作。通过试验结果的对比和分析表明,该方法通过弯曲调节指数的调节使河流自身所具有的弯曲形态与地形的主要特征得以同时保留,试验效果良好,实现了三维空间河网要素与DEM数据在同一简化因子作用下的综合,提升了地图综合的质量。     

有界不确定性平差模型的迭代算法

针对现有的有界不确定性平差模型算法较为复杂且没有顾及权重的问题,该文提出了一种无需奇异值分解的迭代算法及其一种加权方法。直接采用了迭代算法求解有界不确定性平差模型的min-max准则,推导出了未知参数估值,算法概念简单,易于实现,收敛速度更快。基于该文提出的迭代算法,当系数矩阵和观测向量各自均不等权时,采用了一种加权方法,并推导了其解算过程。算例结果表明:该文提出的迭代算法是可行的,并且解算效率更高;加权后的迭代算法是有效的。     

平面控制网网点优化排序研究

本文利用法方程系数阵的稀疏性,将Banker算法和RCM算法应用于平面控制网数据处理,实现网点自动优化排序,压缩了法方程系数阵的存贮空间。借助于各类平面网平差模型对Banker 算法和RCM算法进行了比较、分析。采用优化排序算法不仅能扩大微机的解算容量,同时也提高了解算速度,减少了计算过程中的舍入误差,且适用于任意平面网、高程网,GPS网的自动化数据处理。