改进的GNSS/水准点优化选择的逐步剔除法

GNSS/水准联测点的合理选择对GNSS高程拟合至关重要，剔除法是一种较好的优化选点方法，传统的剔除法是以高程异常拟合误差最小为目标函数进行优化选点，可能会出现选点不均匀情况。鉴于此，提出根据GNSS/水准点生成的泰森多边形面积大小进行优化选点，并在此基础上对传统优化选点的方法进行改进，即同时考虑高程异常拟合误差大小及由泰森法生成的多边形面积大小进行优化选点（称为综合法）。以1~3次多项式拟合模型为研究对象，实验结果表明，GNSS/水准点优化选择的综合法可在改善点分布的同时获得稳定性好、精度较高的高程异常拟合结果。     

GPS高程异常拟合精度的估算方法

利用GPS大地高和部分水准高程进行高程拟合时，高程异常拟合精度的合理评定在实际工作中很有意义。给出高程异常拟合精度的估算公式并分析影响高程异常拟合精度的误差来源，利用京沪高速铁路的GPS实测数据进行验算，取得比较满意的结果。     

基于CHAMP短弧长动力学轨道的地球重力场模型

讨论了基于CHAMP卫星动力学轨道数据以及加速度计数据推求地球重力场模型的动力学法，推导了将加速度计观测数据的尺度和偏差以及卫星初始状态向量与地球重力场位系数一起求解的数学模型. 采用CHAMP卫星120天的动力学轨道数据和加速度数据解算出50阶次的地球重力场模型TJCHAMP01S,并利用各种方法对该模型进行了检核，结果表明：TJCHAMP01S模型精度优于相同阶次的EGM96和EIGEN_1S模型.     

低轨卫星初始状态误差对反演地球重力场的影响

基于动力学法反演地球重力场的基本理论,研究了卫星初始状态向量误差对应用低轨卫星精密轨道数据反演地球重力场的影响。在仅考虑低轨卫星初始状态误差的情况下进行了模拟计算,结果表明:在利用低轨卫星精密轨道数据反演地球重力场时,卫星初始状态向量误差需要重新进行估计;在目前的轨道精度水平下,若不顾及误差方程二次项的影响,反演弧长不宜过长;卫星初始状态速度误差(约1.5mm/s)的影响要大于位置误差(约10 cm)的影响。     

一种适用大旋转角的GPS网三维平差方法

在工程测量中往往采用工程坐标系,该坐标系坐标轴可能与GPS采用的WGS84坐标系的相应坐标轴间存在较大的旋转角,此时若仍直接按照一般方法进行三维约束平差计算会给结果带来不利影响,本文给出了一种适用大旋转角的GPS网三维平差方法,该方法能够很好地处理大旋转角时直接采用一般三维平差模型计算带来的不利影响,同时又能够获得平差后工程网中各点的点位精度。工程应用表明该方法非常有效,具有很好的应用价值。     

利用MPI实现多幅点云ICP并行配准

迭代最近点算法（ICP）是一种用于点云精确配准的经典算法。针对多幅点云进行ICP配准存在耗时多、效率低的问题,本文利用消息传递接口MPI对多幅点云进行分批并行配准。首先并行求解相邻两幅点云的相邻变换矩阵,然后计算每幅点云在当前批次的局部变换矩阵,最后获得每幅点云的全局变换矩阵。本文以DELL PowerEdge R730服务器为计算平台,对空间点总规模达四千多万的65幅点云进行了分批并行配准。试验结果表明：利用MPI对多幅点云进行分批处理可显著加快配准速度,最优进程数为计算机的核数时,加速比为5.3。     

基于深度BP/ELMAN神经网络的山区GNSS高程转换精度分析

将GNSS测量的大地高以较高精度转换为工程所需的正常高具有重要的实用价值。本文利用GSVS2017项目高精度的GNSS水准数据,分析了深度BP/ELMAN神经网络、广义回归神经网络(GRNN)、径向基函数神经网络(RBFNN)、支持向量机回归(SVR)、二次曲线拟合和曲面拟合等方法用于GNSS高程转换的精度。试验结果表明：(1)在训练点间距为50、30、15、10、5 km时,采用隐含层激励函数为ReLU的深度BP/ELMAN神经网络,其精度比GRNN、RBFNN、SVR、二次曲线拟合和曲面拟合方法高;(2)利用隐含层激励函数为ReLU的深度BP/ELMAN神经网络进行GNSS高程转换,5种训练点间距均可使90%以上检核点间的高差满足四等水准测量精度,75%以上满足三等水准测量精度要求,训练点间距为5 km时,55%以上的高差可达到二等水准测量精度要求。     

综合EGM2008模型和SRTM/DTM2006.0剩余地形模型的GPS高程转换方法

利用SRTM以及DTM2006.0全球地形模型构建剩余地形模型（RTM）数据,并将其转换为RTM高程异常。通过GPS/水准点的优化选择法,选择少量GPS/水准点的实测高程异常,扣除EGM2008模型以及SRTM与DTM2006.0模型求得的剩余模型高程异常,对残余高程异常进行拟合,从而进一步提高GPS高程转换的精度。最...     

纳伪概率可控的四舍五入法及其在RTK模糊度固定中的应用

RTK模糊度固定通常采用序贯四舍五入方法,该方法只固定能可靠固定的部分模糊度,因此控制四舍五入的纳伪概率是实现RTK可靠性的关键。从含多个备选假设的假设检验理论出发,研究纳伪概率可控的四舍五入方法,根据风险水平和实数解的质量自适应地确定四舍五入取整区域,从而有效地控制整数固定的纳伪概率。并结合GNSS应用中两种特殊情况,发展两种简单实用的应用策略。采用基线长94.6 km的CORS站GPS双频数据进行网络RTK模糊度固定试验,分析本文纳伪概率可控的四舍五入方法的效果。结果表明,纳伪概率可控的四舍五入方法的固定率与传统四舍五入方法的固定率相当,且较传统方法更能有效地控制纳伪概率,提高整数解的可靠性。     

利用大地水准面模型计算垂线偏差的方法及精度分析

根据大地水准面与垂线偏差的关系，设计合理的计算方案，给出利用大地水准面模型计算垂线偏差的简化公式，并通过模拟计算探讨大地水准面相对精度、取点间距和已知点选取及个数对计算结果的影响。利用GEOID12B模型分别计算GSVS2011、GSVS2014项目中各测站点和美国西部区域（40°~45°N，100°~105°W，分辨率为1′）的垂线偏差，并与GSVS项目垂线偏差实测值和DEFLEC12B模型值进行比较。结果表明，垂线偏差南北分量和东西分量的计算精度均优于±0.5″，说明利用相对精度为cm甚至亚cm级的大地水准面模型可获取较高精度的垂线偏差。