全球CGCS2000坐标框架的构建理论研究

全球坐标参考框架是发展全球卫星导航系统最具重要性的基础设施之一,也是我国空间信息基础设施建设的迫切需求。研究了构建全球CGCS2000（China Geodetic Coordinate System 2000）坐标参考框架的数学模型,研究了采用内约束理论构建全球CGCS2000框架理论和算法,最后证明了构建全球CGCS2000框架的二步法和一步法数学模型在一定条件下等价。内部约束算法根据框架转换参数及其速率变化量最小标准重新定义框架约束条件,经过坐标相似变化得到最佳网形,并保证最佳网形和初始网形的拟合度达到最高,最后得到最优网形中测站坐标估值,并能保持不同观测技术参考框架的内在纯粹性,发挥不同观测技术优势。本文研究结果可完善中国坐标框架构建基础理论体系,对CGCS2000框架的全球化实现提供科学方法。     

GPS/DR原始观测值组合导航定位研究

根据GPS/DR组合系统的导航定位原理,推导了利用GPS原始观测值与DR航位推算信息进行组合的Kalman滤波模型,并利用该滤波模型对GPS/DR原始观测数据进行航位解算.数据处理结果表明,即使在只有两颗GPS观测卫星的情况下,该滤波模型也可以充分利用GPS现测信息提高DR航位推算精度.     

基于机载LiDAR数据获取森林地区DTM新方法

提出了一种继承式多分辨率体素滤渡算法,从机载激光扫描数据中获取森林地区的数字地面模型.该方法将激光点云数据划分为不同分辨率等级的体素,以体素为单位通过与邻域的体素的高程加权均值的比较,剔除植被点,保留地面点,从而获取森林地区的数字地面模型.通过将提出的滤波方法应用于实际采集数据,并与Terrascan的滤波结果进行比较验证该方法的有效性.     

顾及双差残差反演GPS信号方向的斜路径水汽含量

给出了顾及GPS双差残差反演斜路径水汽SWV的解算流程;然后详细给出了双差残差到非差残差的转化算法,并对算法进行了改进;最后利用并址的GPS和WVR实测数据对反演SWV算法进行了验证,结果证实改进的反演算法能以优于4 mm精度近实时估算SWV值,与目前国际研究精度在同一量级。     

三维坐标转换的通用整体最小二乘算法

三维坐标转换模型属于非线性EIV（errors-in-variables）模型,现有整体最小二乘算法均设定了某些特殊假设条件,如仅适用于小角度或者属于非统计意义上的数值解,并且不能用于结构性的系数矩阵等,算法适用性受到极大限制。本文提出了三维坐标转换模型的通用加权整体最小二乘算法,该算法适用于任意旋转角度以及一般性的权矩阵情况下的三维坐标转换模型,并且将结构性系数矩阵、同时包含随机和非随机元素的系数矩阵等情况纳入到了统一的坐标转换模型算法。实例计算表明,本文提出的算法具有通用性,适用于实际应用中的各类三维坐标转换模型。     

利用LS_AR模型对极移参数的中长期预报

为了满足深空探测器自主导航定位对极移参数中长期预报的需求,阐述了基于LS_AR模型的极移参数中长期预报和精度评定的原理,提出了4种改进方案对LS_AR模型的构建进行优化,并利用IERS提供的1990～1996年的极移参数的时间序列检验4种优化方案,得到了最优的预报模型,在400 d跨度上,其预报结果的平均绝对误差比未优化的模型小3 mas左右。     

联合GNSS和SLR观测对地球自转参数的解算与分析

选取不同数量的IGS站,分别利用GPS和GPS+GLONASS观测数据计算ERP参数,并将结果和IGS公布值进行比较,分析测站数量增加和加入GLONASS观测数据对解算ERP参数的影响。此外,还利用GLONASS卫星的全部卫星激光测距(SLR)数据进行ERP参数解算,并将SLR结果和GNSS解算结果联合计算ERP,结果表明,联合SLR可改善GNSS数据解算ERP参数及高频ERP参数的系统性误差影响和稳定性。     

利用VLBI观测量对月球天平动参数解算及着陆器定位和测速的改进

在嫦娥三号探月工程中,月球天平动参数是影响其着陆器定位精度的重要参数,研究月球天平动参数估计方法对于中国探月工程的发展具有重要意义。目前,月球激光测距（lunar laser ranging,LLR）是解算月球天平动参数的常用方法,该方法通过数值拟合将拟合系数放在历表文件中供用户读取。首先,基于差分甚长基线干涉测量技术（very long baseline interferometry, VLBI）解算月球物理天平动参数,其仿真结果表明,与DE421星历的插值结果对比,其欧拉角$\Omega$、$i$和$\mu$的改进值分别补偿至-0.692 4″、0.009 6″和-0.009 7″;然后,基于补偿后的月球物理天平动参数求解着陆器坐标和速度,结果显示,相比于补偿前, 着陆器在X、Y、Z方向的定位精度分别提高了24.204 m、0.405 m、1.996 m,速度误差的估计精度也分别提高了0.010 6 m/s、0.013 5 m/s、0.007 2 m/s。上述研究结果可为未来月球天平动参数解算的相关研究提供参考。     

利用LSTM网络预测月球物理天平动参数

利用中国探月甚长基线干涉测量（very long baseline interferometry, VLBI）观测数据改进月球物理天平动参数的预测精度,对于着陆器和巡视器的精密定位具有重要意义。利用VLBI单点定位模型解算得到“嫦娥三号”（Chang’E-3,CE-3）着陆器的坐标和物理天平动,分别采用循环神经网络（recursive neural network, RNN）和长短期记忆（long-short term memory, LSTM）网络进行物理天平动的预测。选取月球着陆器的坐标和VLBI观测量作为输入量,将3个欧拉角Ω, i, μ作为输出量,将11 323个样本用于训练,2 315个样本用于测试,2 315个样本用于验证,1 000个样本用作与预测结果进行对比。结果显示, 验证集的数据经过1 000次训练和9次迭代训练后的梯度约为6.2×10-5(″)/s,证明了LSTM网络与RNN的可靠性。LSTM网络和RNN的3个欧拉角的预测精度分别达到了97.8%、99.7%、97.2%和95.2%、98.5%、95.8%,LSTM网络的预测精度更高。与DE421星历对欧拉角的预测结果进行比较,结果证明了LSTM网络预测精度更高。