GNSS卫星可见性及可用性的概率特征

针对现有平均值指标难以客观地评价具有显著非对称非均匀的全球导航卫星系统可见性及可用性的问题,该文利用概率统计方法和广播星历研究了北斗导航系统、全球导航卫星系统和格洛纳斯系统的可见性及可用性的概率分布特征。结果表明:可见星数、站星高度角及可跟踪因子、几何精度因子值的概率直方图均呈显著的非对称非均匀分布特征。中地球轨道卫星可见概率与高度角为近似线性负相关,随方位角呈现"四叶玫瑰"对称非均匀分布特征且南北向可见概率略高于东西向。北斗导航系统静止地球轨道、倾斜地球同步轨道卫星远高于中地球轨道卫星的可跟踪因子,显著提高了导航星座时间可用性。星空分布图与几何精度因子值均表明导航性能随纬度增大而降低。此外,全球定位系统和全球导航卫星系统在可见性及可用性概率特征基本一致,而北斗导航系统概率分布特征与之具有较高的互补性且在亚太地区较之更适用于受限应用条件。     

经典平差函数模型的概括形式分析

对经典平差函数模型的两种概括形式进行回顾和总结,基于零空间投影算子导出经典平差函数模型的第三种概括形式-等价条件平差模型,教授学生理解该概括形式平差模型的作用及特点。提出在本科教学实践中以不同的平差模型概括形式开展课堂讨论,有利于启发学生对平差模型内在联系的自觉发现。     

多变量稳健总体最小二乘平差方法

分析指出了在总体最小二乘解下，含有多列独立变量的(以下简称为多变量)变量含误差(errors-invariables，EIV)模型，其各列变量的改正数受对应的参数估值与观测向量先验精度的联合影响，参数估值与观测向量先验精度的乘积越大，则该列变量的改正数越大。因此，现有稳健总体最小二乘方法采用同一个单位权中误差对多变量EIV模型进行降权处理时，会优先对模型中的某一列变量进行降权处理，从而造成平差结果不合理甚至错误，称之为虚假稳健估计现象。鉴于此，提出了多变量稳健总体最小二乘平差方法，并导出了相应的参数估计与精度评定公式。该方法对含有粗差的多变量EIV模型的各列独立变量分别进行降权处理，从而避免虚假稳健估计现象的发生。仿真算例结果表明，当观测值含有粗差时，该方法能够有效避免虚假稳健估计现象的发生，并能够定位出粗差所对应的误差方程；相较于总体最小二乘和稳健最小二乘方法，该方法的参数估计结果更接近真值。     

吉林省中部地区现今构造活动及现代地壳应力场特征的探讨

采用单台小震综合断层面解方法，收集了长春台、丰满台、四平台、磐石台、通化台及敦化台6个台站自1990年以来所记录到的大量小震及其P波初动资料，求得了各台站所在区域范围内在该时段的区域应力场特征。结果表明，上述各区域普遍存在着以主压应力轴以NE－NEE向，主张力轴以NW－NNW向为特点的区域应力场。该特征与东北及华北区域地壳应力场的结果基本一致，说明该局部小区域受力场受到大区域应力场的控制，并在其范畴内活动。     

正则化距离准则的Wi-Fi位置指纹室内定位方法

针对K-近邻法中常规指纹相似度匹配准则未能充分利用测试点和参考点的几何距离信息问题,该文提出了正则化距离准则的Wi-Fi位置指纹室内定位方法。该方法较常规距离准则兼顾了测试点与参考点的指纹距离和可靠几何距离,仅增加了正则化距离和K-近邻位置估算的迭代流程。而且,该方法仅含一个正则化因子,确定方法简便且可解释性好。密集与稀疏参考点格网间距下智能手机Wi-Fi平面定位实验表明,所提方法在正则化距离准则下能够有效提高约20%的定位精度,其中曼氏和欧氏定位中误差不超过2m。     

实参数与复参数混合域最小二乘平差方法

针对平差问题同时含有实数域参数和复数域参数的情形,提出了实参与复参混合的测量平差建模思路,并导出了相应的混合域最小二乘平差方法。该方法统一概括了实最小二乘和复最小二乘方法,其估计过程包括两步:基于零空间算子的实参数平差估计和复数平差模型的复参数估计。通过等价变换将实数域投影变换模型、直接线性变换模型分别重构为相应的混合域平差模型,有效降低法方程求逆维数,从而提高建模和平差计算效率。应用结果及分析验证了本文所提方法的正确性和有效性。     

隐式标度因子的总体最小二乘估计方法

分析指出了标度总体最小二乘方法(STLS)存在的问题,提出了一种隐式标度因子的标度总体最小二乘方法(Im STLS)。区别于现有STLS方法在平差准则中引入标度因子,Im STLS方法在EIV函数模型中顾及标度因子,从而解决了现有STLS平差准则形式与标度因子实际表征的平差结果不一致的问题。此外,利用所建函数模型的重构表达式推导的Im STLS估计量及其方差-协方差阵,与经典最小二乘平差理论具有形式同构性。最后,验证了所提方法统一表达LS,DLS和TLS的正确性,并讨论给出了标度因子对平差结果的影响及确定方法。     

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改进的GPS模糊度降相关LLL算法

模糊度降相关技术可以有效提高模糊度求解的效率及成功率,LLL(A.K.Lenstra,H.W.Lenstra,L.Lovasz)算法是新出现的模糊度降相关方法。详细分析LLL算法,针对该算法中存在的缺陷,提出逆整数乔勒斯基、整数高斯算法和升序调整矩阵辅助的改进LLL算法。利用谱条件数及平均相关系数为准则,以300个随机模拟的对称正定矩阵作为模糊度方差-协方差矩阵,对LLL算法和改进的LLL算法进行仿真计算。比较与分析结果表明,改进LLL算法模糊度降相关处理更加彻底,能有效地加速整周模糊度搜索及成功解算。     

多维直线概括模型的总体最小二乘估计

针对总体最小二乘估计准则在直线拟合应用中存在的问题,该文在分析当前多种直线拟合模型及相应总体最小二乘估计方法的基础上,提出了附约束的N维直线概括模型及其总体最小二乘分步解法。首先利用间接平差方法通过迭代计算求出总体残差,然后通过条件平差分配残差到各观测量。仿真计算结果验证了该模型及方法的正确性和有效性。