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针对StarFire星站差分GPS系统静态观测定位结果存在收敛和发散现象,提出了直接平均法、平均中位法和密度中位法以获取其精密静态解。平均中位法考虑了收敛和发散过程,其计算结果要优于直接平均法;但由于没有相应的收敛点和观测点定位模型,平均中位法获取的精密静态解存在一定的不确定性;基于观测值密度分布的密度中位法不需要确定收敛点和发散点,就能得到精密静态解。实例表明,当观测环境相对稳定,观测过程没有明显的收敛和发散现象时,直接平均法、平均中位法和密度中位法的精密静态解基本相同,密度中位法略优;当观测环境差,观测过程出现明显收敛和发散现象时,密度中位法最优,平均中位法次之。 相似文献
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利用水深不确定度探测测深异常值的方法 总被引:1,自引:1,他引:0
利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)合理地构造出海底趋势面关键在于训练样本的选取.在构造海底趋势面的过程中,提出并实现了一种基于不确定度优化训练样本的方法.为了检验该方法的有效性,选取实测的多波束测深数据进行验证,并与趋势面滤波法进行比较.结果表明,该方法能有效地抑制较大偏差训练样本的影响,构造的海底趋势面更为合理,... 相似文献
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