一种改进的精密单点定位模型

针对现有精密单点定位（PPP）模型收敛慢的问题,提出了一种改进的PPP定位模型。采用码相位半合组合观测值以及几何无关组合观测值分别降低码伪距观测噪声和轨道误差的影响,该模型不仅具有较小的观测噪声,还降低了轨道误差影响。实验结果表明,引入新的组合观测值后明显改善了PPP的解算性能。当观测时长为0.5 h时,采用所提模型的收敛率较标准非组合（un-combined model,UC）模型、UofC（university of calgary model）模型和标准非差无电离层组合（un-difference ionosphere free combined model,UD）模型分别提高了37.6%、4.2%和235.9%,且收敛速度有明显提高;在定位精度方面,新模型与UofC模型较为一致,但明显优于UC和UD模型;采用新模型估计的天顶对流层延迟与UC模型较为一致,且高于UofC和UD模型。     

改进的GA-BP神经网络模型在财产犯罪预测中的应用

发现犯罪时空分布规律并预测犯罪发生,是提高警务策略有效预防、控制犯罪的重要方法。在分析财产犯罪时空规律的基础上,利用BP神经网络模型自动学习训练各因子与财产犯罪的非线性关系,建立了财产犯罪预测模型。针对BP神经网络模型易陷入局部最优和模型不稳定的缺陷,提出了利用遗传算法（GA）选择各因子最优的初始化权重和参数,并以此作为BP神经网络模型的初始化权重矩阵,通过对历史数据的学习及训练建立了改进后的GA-BP神经网络模型。利用某市2007~2012年财产犯罪、人口、GDP、土地利用等35个综合影响因子数据,对改进前后的模型进行了预测对比试验。结果表明,改进后的GA-BP神经网络模型成功克服了BP模型的缺陷,收敛迭代最小次数从117次改进到8次;10次计算收敛迭代次数最大误差从370次提高到5次;模型预测精度（RMES）从0.043 0提高到0.019 95。     

基于GA-BP算法的大坝边坡变形预测模型

针对大坝安全预测采用传统的统计模型、确定性模型和混合模型存在的不足,应用遗传算法（GA）与基于误差反向传播算法（BP）相结合,构成GA-BP混合遗传算法,建立大坝边坡变形预测的遗传优化神经网络模型（GA-BP模型）。该模型利用神经网络的非线性映射能力、网络推理和预测功能及遗传算法的全局优化特征,克服BP算法易限人局部最小问题。通过该模型对某大坝的实际观测数据进行预测,表明GA-BP模型的预测具有精度高、收敛速度快的优点,在大坝的预测方面具有应用价值。     

区域对流层约束的BDS-3 PPP性能分析

针对PPP定位解算过程中收敛时间较长的问题,提出一种附加区域对流层延迟模型值约束PPP的方法,利用电力北斗精准位置服务网湖南区域的16个基准站观测数据,构建区域对流层延迟模型,通过对流动站HNYZ和CZZX的PPP定位实验,分别从PPP定位精度、收敛时间、模糊度参数和观测模型几何强度等方面,对该算法的改进效果进行了对比分析。实验结果表明,该算法具有更好的PPP模型几何强度,可以显著地改善高程方向的定位性能,静态模式下,收敛时间分别提升18.23%和12.96%,定位精度分别提升8.79%和1.87%;动态模式下,收敛时间分别提升7.32%和6.78%,定位精度分别提升6.07%和20.53%。     

一种新的区域对流层拟合模型及其在PPP中的应用

在分析常用的四参数曲面模型等区域对流层延迟模型的基础上,提出了一种新的基于多面函数的对流层拟合模型,并利用自编软件分析了各模型的拟合效果。将对流层拟合模型应用于改进的PPP定位算法,结果表明,所提方法能有效地提高初始历元的解算精度,收敛后定位结果与采用随机游走估计对流层湿延迟方法的结果精度相当。该方法可在一两个历元中使PPP收敛至dm级,但是对PPP收敛至cm级的效率提高并不明显。     

基于MCS-SCKF的超宽带室内定位算法

针对传统超宽带（UWB）室内定位中非线性跟踪问题,基于当前统计（CS）模型和容积卡尔曼滤波（CKF）,本文提出了一种新的定位算法。即采用奇异值分解（SVD）代替标准CKF算法中的Cholesky分解,提高了算法的稳定性,构造了奇异值分解容积卡尔曼滤波器（SCKF）。首先在CS模型的基础上改进了先验参数的函数形式,得到改进的CS模型（MCS）,实现模型参数的自适应调整;然后将MCS模型引入SCKF滤波器,实现滤波算法的自适应调整;最后利用MCS-SCKF算法对UWB定位系统模型进行解算,从而得到移动目标位置。仿真和试验结果表明,该算法优于CS模型-卡尔曼滤波算法（CS-KF）和CS模型-SCKF算法（CS-SCKF）,提高了UWB室内定位的定位精度。     

一种区域实时对流层内插模型及其在PPP中的应用

利用反距离加权内插法,对基准站解算的天顶对流层延迟（ZTD）建立了区域实时ZTD模型,评估了该模型内插流动站对流层延迟对PPP定位精度和收敛时间的影响。试验表明：与传统ZTD采用参数估计的处理方法对比,二者解算得到的PPP精度在水平方向上效果相当,但在垂直方向上,模型内插对流层解算的定位精度提高约为5 cm,且能显著提高PPP收敛速度。说明应用本方法建立非气象参数的区域天顶对流层延迟模型能有效加快PPP的收敛速度,且提高定位精度。     

变形预测的小波神经网络模型改进

针对传统小波神经网络利用随机值作为网络初始参数时,存在网络收敛慢甚至不收敛的问题,该文提出了对网络初始参数进行自相关修正的优化方法,来提高小波神经网络的收敛速度。同时,该文利用了小波函数的降噪特性对原始数据进行预处理,以提高模型的预测精度。将这种改进的小波神经网络模型用于某地铁监测保卫区隧道内的水平位移预测。实验结果表明,改进后的小波神经网络收敛所需迭代次数显著减少,模型的预测精度也更加高。     

HASM解算的2维双连续投影方法

基于曲面论原理的高精度曲面建模方法（HASM）解决了长期困扰地理信息系统界的误差问题,但使用该方法需要求解大规模线性方程系统导致其计算效率较低并限制了其广泛应用。为提高HASM线性系统的解算速度和精度,本文基于二维双连续投影提出了一种解算HASM的新方法（HASM-DSPM）。为了提高收敛速度和解算精度,该方法采用选取优化的投影空间和两次校正策略。理论分析表明,使用该方法比使用高斯赛尔方法（Gauss-Seidel, GS）和改进的高斯赛德尔方法(Modified Gauss-Seidel, MGS)效率明显提高。分别用本文引入的方法、高斯赛德尔方法和效率较高的MGS方法分别进行了HASM方程组的解算,并对高斯合成曲面和实际项目区模拟进行了模拟试验。结果表明,和GS、MGS方法相比,本文提出的HASM-DSPM解算方法无论收敛速度和计算时间都有明显改善。     

BP神经网络遥感水深反演算法的改进

针对BP神经网络遥感水深反演算法（简称传统BP算法）的缺点,提出了改进型BP神经网络遥感水深反演算法（简称改进型BP算法）,其基本原理是在模型训练过程中反复运用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化以弥补传统BP算法的不足。试验表明：改进型BP算法的训练迭代收敛速度明显快于传统BP算法,浅水区的水深反演精度优于传统BP算法,且学习算法对初始权值和阈值不敏感。     

改进的自适应遗传算法支持下点云与BIM模型配准

在钢结构数字化检测中，点云与设计模型的配准是进行数字化检测的关键步骤，配准的精确度决定了检测分析的准确度。传统配准方法一般先进行粗配准再进行精确配准，计算量大且收敛速度缓慢。针对精确配准存在的问题，本文提出了基于改进的自适应遗传算法用于点云与设计模型的配准方法，自适应地调整交叉概率与变异概率的执行顺序及概率值的大小，提高了种群的多样性及收敛速度。试验证明，改进后的自适应遗传算法极大地提高了点云与模型配准精度和收敛速度。     

露天矿边坡变形监测中BP神经网络模型优化设计

提出了一种提升露天矿边坡位移量预测精度和收敛速度的基于自适应混合跳跃粒子群算法(AHJPSO)改进的BP(Back Propagation)神经网络模型。传统的BP神经网络模型在位移量预测过程中存在收敛速度慢、预测精度低、易陷入局部极小值的问题,而自适应混合跳跃粒子群算法具有快速寻优能力以及能够在迭代计算的过程中有效避免陷入局部极小值的能力,所以采用自适应混合跳跃粒子群算法优化后的BP神经网络模型,能够使BP神经网络模型对露天矿边坡位移量的预测精度更高、算法收敛速度更快,并有效跳出局部极小值。     

利用高度角与MP组合随机模型提高PPP的收敛速度

在当前科学技术不断创新发展下,很多的技术都被应用到各个领域当中,其中精密单点定位技术(英文简称PPP)便是比较先进的技术,被当前地质勘察和航空测量广泛的应用。此次研究的目的是为了提高PPP收敛速度,这是由于当前PPP存在收敛速度比较慢的问题,不利于该项技术在科技发展领域的推广应用,针对这一问题,本文首先对多路径效应及MP组合观测值进行了实验分析,然后,对基于MP定权的GPS PPP方法进行详细的阐述,最后,通过实验分析,得出利用高度角与MP组合随机模型(ELE_MP模型)提高PPP的收敛速度。     

基于GA-BP神经网络的高铁线下工程沉降预测模型

结合遗传算法与BP神经网络模型,介绍GA-BP模型的基本原理,建立高速铁路线下工程遗传BP神经网络沉降预测模型,并探讨模型精度的影响因子。通过实例分析表明GA-BP模型具有预测精度高、收敛速度快的特性,进而验证GA-BP模型在高速铁路线下工程沉降预测评估中的科学实用性。     

几种附电离层约束GNSS单频PPP性能评估

针对单频精密单点定位(PPP)两种常用的定位模型:非组合模型和附加电离层约束模型,同时综合考虑电离层约束模型三种不同约束策略(常数约束,时空约束,逐步松弛),对比分析了其使用GPS单系统及GPS+BDS双系统观测值的定位收敛时间,定位精度及其优缺点. 实验结果表明:使用GPS单系统,附加不同电离层约束对单频PPP收敛时间缩短效果显著,其中逐步松弛约束平均收敛时间最短,其平均收敛时间为32.36 min,四种定位模型收敛后的定位精度基本相当. 加入北斗卫星导航系统(BDS)后,四种定位模型的收敛时间均有不同程度的缩短,其中时空约束模型缩短最为显著,收敛时间缩短为单系统的59.22%. 在定位精度方面,加入BDS观测值后水平方向定位精度可提升0.5～1.3 cm,垂直方向定位精度略有下降.      

基于改进BP神经网络的GPS高程拟合方法

BP神经网络用于GPS高程拟合时存在收敛速度慢,受初始值选取影响大和易陷入局部极大值的问题。本文提出一种改进的BP神经网络高程拟合方法,将模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)引入BP神经网络模型,利用模拟退火算法的全局寻优能力对BP神经网络的初始值进行选择,同时优化神经网络的各层神经元之间的连接权值和阈值,提高BP神经网络拟合法的拟合精度、收敛速度和推广泛化能力。最后结合实际算例对所提方法的拟合性能进行验证,结果表明利用模拟退火算法改进的BP神经网络进行高程拟合是可行且有效的,拟合结果优于传统BP神经网络法。     

Iteration convergence condition modeling for single spaceborne SAR image direct positioning

Single SAR image direct positioning is to determine the ground coordinate for each pixel in the SAR image assisted with a reference DEM. During this procedure, an iterative procedure is essentially needed to solve the uncertainty in elevation of each pixel in the SAR image. However, such an iterative procedure may suffer from the problem of divergence in shaded and serious layover areas. To investigate this problem, we performed a theoretical analysis on the convergence conditions that has not been intensively studied till now. The Range-Doppler (RD) model was simplified and then the general surface is degenerated into a planar surface. Mathematical deduction was then carried out to derive the convergence conditions and the impact factors for the convergence speed were evaluated. The theoretical findings were validated by experiments for both simulated and real scenarios.     

基于高度角的多路径改正模型在BDS相对定位中的应用

伪距观测值的精度对相对定位解算的收敛速度有很大影响。相关研究发现BDS伪距观测值中存在与高度角相关的多路径偏差,严重降低了伪距观测值的精度。通过EMD滤波和多项式拟合建立基于高度角的多路径改正模型对这类误差进行消除。实验结果表明,基于高度角的多路径改正模型可以有效提高伪距观测值精度,加快相对定位结果收敛速度,改正后四个时段的2 h定位结果精度分别提高了64.1％、43.9％、35.3％、66.0％。      

北斗双频／三频静态精密单点定位性能比较与分析

针对目前仅北斗全星座提供三频观测数据,而不同线性组合模型影响精密单点定位(PPP)精度和收敛速度的问题,本文着重推导了北斗三频无电离层最优组合精密单点定位数学模型,以此为基础,采用大量实测数据进行北斗双频、三频静态PPP实验。结果表明,相比于北斗双频静态PPP,北斗三频静态PPP在收敛速度和定位精度上有所提高,绝对定位精度可达2～3 cm,与GPS双频精密单点定位水平相当。