卫星激光测距望远镜指向误差研究

基于长春SLR站和武汉流动SLR站的6组观测数据,研究了卫星激光测距指向误差的分布特性,提出用遗传算法将观测样本数据分组后利用转台模型建模。结果表明:高度误差和方位误差具有规律性;模型输出的指向误差的残差不一定符合正态分布;遗传算法能提高模型的精度。     

风速传感器检定与校准方法研究

为提高风速传感器检定校准的精确性,通过几种途径:计算各检定点测量值偏离均值百分比,分析风速传感器测量数据的一致性,评价检定环境的稳定性和气流均匀性;以3次测量数据平均值作为风速传感器示值进行比对,克服因风杯自身和环境因素对测量结果的影响;对风速传感器测量数据的误差处理,分析3种误差曲线间的趋势关系,找出传感器示值中的异常数据;对传感器测量数据和实际风速数据进行线性拟合,进一步验证传感器示值的精确度。得出拟合曲线斜率为1.0213相关系数达到0.99989。研究表明,通过以上方法综合应用,风速传感器检定校准的精确性得到显著提高。     

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地面三维激光扫描的点云配准误差研究

针对闭合条件下地面三维激光扫描点云配准产生的闭合差,基于测量平差理论,提出一种闭合差分配方法。首先通过间接平差理论求出各相邻测站间的坐标转换参数及其精度,再对闭合差按与方差成正比分配给各测站。通过多站点云配准实验,验证了该方法能在一定程度上提高点云配准的精度。     

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起算数据误差对平差结果的影响和检验

当起算数据误差较大时,应顾及它们对平差结果的影响。探讨了在起算数据误差Δλ的数学期望Ｅ（Δλ）≠０的情况下,非基准起算数据误差对未知参数平差值和单位权中误差估值的影响,同时讨论了非基准起算数据误差的检验方法。     

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重复测量周期性误差的模式识别方法

通过对以往重复测量周期性误差的统计检验法的分析,结合模式识别理论,给出了一种处理该问题的识别方法。这种方法以贝叶斯决策理论为出发点,总能确保判识错误率最小,且在给出判识结果的同时给出结果的可靠性,从而避免了传统统计检验法解决这类问题的不足。     

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