GA辅助NLS的GNSS-IR土壤湿度反演方法北大核心CSCD

采用具有阻尼因子的函数模型,使用遗传算法(genetic algorithm,GA)辅助非线性最小二乘(nonlinear least squares,NLS)方法对相位参数进行求解。结果表明:1)相较于标准余弦函数模型,该方法的反演相位与土壤湿度的相关系数有较为明显的提升,反演结果也更加稳定,在5°~15°、5°~20°、5°~25°三个高度角范围内的相关系数均大于0.68,不同高度角之间的相关系数差值小于0.07;2)反演精度有不同程度提高,R 2提高5.72%~76.06%,RMSE减小6.12%~24.24%,MAE减小2.7%~28.3%,将该方案所求相位用于多星线性回归模型后平均RMSE减小10%。     

利用智能手机GNSS信噪比反演三维地图的方法

本文利用智能手机GNSS信噪比观测值在建筑物周围的变化特征,分析其与建筑物对GNSS信号遮挡的关系,提出了一种二维概率地图的概率消减反演算法和建筑高度的邻近边界点体素化反演算法,进而采用大量观测数据反演三维地图,并对反演精度进行分析。试验结果表明,在5m栅格地图上,取高度角为5°以上卫星的GNSS信噪比数据,达9000历元时各项精度趋于稳定,超过12000历元时反演的建筑物中心坐标、建筑面积、角点点位及建筑高度综合效果最佳。其中心点位误差为1.16~1.74m,面积误差为1.12%~2.39%,角点误差绝对均值为5.00~5.30m,均方根误差为5.82~6m,建筑高度误差为0.04~2.1m,基本实现了利用智能移动终端GNSS信噪比数据反演三维地图的目标。