扩展区间Kalman滤波器及其在GPS/INS组合导航中的应用

针对具有不确定动态模型参数的 GPS/INS 组合导航系统,首先介绍一种新型的区间Kalman滤波器,讨论了GPS/INS 组合系统中模型参数不确定性的问题,分析了惯性传感器建模中相关时间常数的区间特性,并建立了适合非线性特性的GPS/INS组合系统的扩展区间卡尔曼滤波器.计算结果表明,扩展区间卡尔曼滤波器对非线性GPS/INS组合系统是很有效的,它能给出组合系统导航误差的上下界,这对组合系统的设计具有指导的意义.     

加权多点灰色模型在高边坡变形预测中的应用

边坡变形是一个复杂的系统过程,单点模型GM(1,1)不能考虑各变形监测点间的相关性。针对单点模型背景值取值方法的不足,提出一种动态定权方法,建立加权多点灰色预测模型(即WM-GM(1,1 )模型)。利用Matlab语言编写了程序,实例计算表明,WM-GM(1,1 )模型预测精度高。     

考虑潮波特性的GNSS-IR潮位反演方法

潮位监测对于保障沿海安全、海洋监测与分析非常重要。随着GNSS的发展,一种GNSS干涉遥感(GNSS-IR)的技术被证明可以进行潮位监测。该方法通过反演反射表面与天线之间的垂直距离(RH)来估算潮位。在GNSS-IR潮位反演中,有一项重要的误差源需要进行改正——潮位起伏引起的高度变化误差。现有的误差改正方法并不能正确计算RH变化速率,从而不能完全改正该误差。因此,提出了一种顾及潮波特性的GNSS-IR融合方法,基于潮波系数,预测窗口内观测时间的RH变化速率,将该值纳入GNSS-IR融合方程中,实现对高度变化误差更好地改正。本文利用3个国际GNSS站点进行试验,与实测潮位序列对比分析,发现顾及潮波特性后,GNSS-IR融合方法精度提高约1.2 cm;提出的顾及潮波特性的GNSS-IR融合反演算法较传统经典方法,精度提升20%～70%。结果表明,该方法通过潮汐分析,预测不同时刻的RH变化速率,从而实现对窗口内RH变化速率的修正,更好地改正高度变化误差。     

基于差分干涉与GPS测量的夏威夷基拉韦厄火山形变监测

利用欧空局ENVISAT-ASAR影像数据,提取夏威夷基拉韦厄火山区域由2007-06-17～19小规模火山喷发引起的地表形变场,并结合GPS时间序列分析喷发前后形变特征。结果表明,此次小规模喷发造成Makaopuhi火山口附近发生明显地表形变,LOS向形变值最大超过30 cm。将研究区内同期GPS观测值投影至LOS方向,其结果与差分干涉所得形变量具有较高的一致性,均方根误差为1.8 cm。     

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。     

基于选权迭代法的抗差整体最小二乘及其应用

在测量数据处理中,观测向量与系数矩阵同时存在偶然误差时,整体最小二乘法能够得到更高精度的参数解,但整体最小二乘法无抗差能力,观测向量中的粗差将对参数求解产生较大影响。为解决上述问题,采用拉格朗日极值法推导了基于选权迭代法的抗差整体最小二乘计算公式,通过三维坐标转换参数求解实例对3种选权迭代法进行分析。结果表明,IGG法在抗差整体最小二乘解法中抗差效果最好。     

FES2004和GOT4.7海潮模型改正对全球PPP的影响特征及差异分析

针对目前少有全球范围PPP海潮负荷影响特征分析的问题,对比FES2004与GOT4.7海潮模型改正前后20个IGS站静态和动态PPP的解算结果,探讨2种模型下的潮波差异。实验结果表明,海潮负荷引起全球沿海站点的U方向位移达5 cm,但在地中海及波罗的海等陆间和内陆海域,并非单纯随站点离海岸线越近位移越大;海潮负荷在世界范围24 h静态PPP中对坐标误差RMS的影响达数mm,改正后收敛时间提升率最高达30%,但在某些岛屿和陆海交界地带对E、N方向的改正效果较差;基于2种模型计算的全球M₂分潮U方向差异在近海区域最大可达13 mm,且地理分布上与海潮本身无必然联系,负荷形变差异具有与海潮类似的周期性特征,在马来群岛附近达数mm,且半日潮差异高于周日潮与半月潮。     

InSAR与北斗/GNSS综合方法监测地表形变研究现状与展望

作为蓬勃发展的空间大地测量技术,InSAR和北斗/GNSS在地表形变监测中具有独特优势。应用两种手段开展综合测量,可充分利用其互补性,实现北斗/GNSS高时间分辨率与InSAR高空间分辨率的有机统一。本文首先介绍了InSAR与北斗/GNSS监测地表形变的基本原理,重点探讨了InSAR研究在20余年内的理论发展;其次综述了InSAR与北斗/GNSS技术集成及数据融合研究的最新进展;然后总结分析了当前地表形变监测应用所面临的关键问题及挑战;最后对InSAR与北斗/GNSS综合测量方法的发展趋势进行了展望。     

点云辅助GB-InSAR影像与地形数据应急变形监测方法

将采用地面三维激光扫描(terrestrial laser scanning, TLS)、地基合成孔径雷达干涉测量(ground-based interferometric synthetic aperture radar, GB-InSAR)和无人机航空摄影测量（unmanned aerial vehicle photography, UAV）的综合遥感方案应用于崩塌体应急监测。引入迭代最近点法（iterative closest point, ICP）,首先实现TLS点云和UAV影像离散点云配准;然后,利用几何映射方法实现GB-InSAR二维形变图与TLS点云三维匹配;针对崩塌体应急缺少人工目标辅助校正几何映射偏差的问题,综合目视解译以及峰值相关性分析提取各数据间的同名特征点,根据同名特征点计算空间坐标变换参数,建立变换方程来完成误匹配纠正。利用所提的匹配方法处理模拟数据及某滑坡崩塌残余体实际监测数据,结果表明实测匹配精度达像素级,满足应急监测需求。     

全球气压气温模型在中国地区的精度分析

为检验全球气压气温模型在中国地区的精度,基于我国29个探空站2015-03~2016-02期间实测的气压和气温数据,比较分析分别由GPT模型及最新的GPT2w_5和GPT2w_1模型导出的气压和气温结果。实验结果表明,中国地区3种气象模型均有明显的季节性且对纬度变化敏感,GPT2w_5与GPT2w_1模型精度相当,二者的气压和气温精度较GPT模型均有明显提高,但对于个别异常值,GPT2w_1模型较GPT2w_5模型表现出更好的鲁棒性。