三向前方交会监测位移的平差

当三向前方交会监测位移需要作严密平差时．本文对其余件方程式作了详细推导，对复测后的位移量用微分法可直接计算，并具有计算快捷的实用性。     

用等值线图绘制前方交会点位误差椭圆

前方交会的点位中误差通常用公式表示。但用公式估算的点位中误差不能反映出在各个方向上误差的大小，也不能求出哪个方向上的误差为最大。而在矿山及工程测量中，则往往需要知道某一特定方向上的误差量。这时，前     

测边前方交会与测角前方交会的精度比较

本文以自由单基线(双点)前方交会图形为基本形式,分析了测边前方交会及测角前方交会的定点精度并给出了定点精度的表达形式,以正三角形等边交会为例分析了要达到同等定位精度时两种交会法所需的外业观测精度,从而为边角网平差中边、角权的合理确定提供了理论依据。     

测边前方交会与测角前方交会的精度比较

本文以自由单基线前方交会图形为基本形式，分析了测边前方交会及测角前方交会的定点精度并给出了定点精度的表达形式，以正三角形等边交会为例分析了要达到了同等定位精度时两交会法所需的外业观测精度，从而为边角网平差中边，角权的合理确定提供了理论依据。     

空间前方交会中的系统误差处理

空间前方交会测量中,基线长及基线方向值的误差对所有观测点的坐标影响是系统性的。本文提出一种方法,利用空间交会测量中的多余观测,可以精确计算出这些系统误差,同时在交会点的坐标中也消去了基线误差的影响。     

三维空间前方交会平差程序

本文阐述了三维空间前方交会平差及其程序，给出了计算实例．数据处理     

多向前方交会与单隐层神经网络结合的近景前方交会法

针对三维坐标求解精度受非线性误差影响的问题,提出了一种多像前方交会与单隐层BP神经网络相结合的方法。基本过程为:①在样本点真实世界坐标已知的条件下,构建关于世界坐标的拉格朗日方程,对相机外参进行优化,以得到更高精度的三维坐标初值。②利用计算得到的三维坐标和真实三维坐标分别作为输入和输出参数对单隐层BP神经网络进行训练。③将三维坐标初值带入网络模型对其进行改正。试验结果表明:①相较于前方交会、稀疏光束法平差及典型神经网络方法,在试验装置环境视场内,本文方法解算精度较高,最大偏差为0.492 7 mm。②相较于典型神经网络方法,本文网络结构为3-6-3,结构简单且计算效率高。     

单次前方交会及后方交会点位精度的研讨

在某些测量工作中,我们经常应用前、后方交会法增设解析点,以加密平面控制。这些交会点的精度不但和观测的仪器,观测的方法及自然条件等影响有关,而且交会点在图形中的位置也有很大关系。我们     

利用计算机进行前方和后方交会计算

一、用方向角进行前方交会A．用简单的计算机计算前方交会的起始值系应用已知点A与B的座标以及该两已知点对新点N的方向角,或倾斜角。     

多基线摄影测量前方交会方法及精度分析

从摄影测量的基本原理出发,针对多基线摄影测量,介绍了光束法前方交会与线性法前方交会两种前方交会方法,并利用实验结果对多基线影像前方交会的两种方法进行了比较分析,从基线长度与参与交会的影像数两个方面分析了多基线影像前方交会的精度,为实际生产提供参考。     

关于前方交会最有利图形的问题

A.C.契巴塔廖夫教授在其所著“测量学”一书中,对于前方交会点,曾提出了如下的一个论断：“…对于一定的γ角值,当未知点到两已知点的距离相等时,最有利于交会精度。”（测量学中译本下卷一分册289页,所用符号如图）。这一结论,我认为是值得商榷的。     

角度前方交会的微分公式及其应用

角度前方交会在工程测量作业中应用仍然十分广泛。但是，在某些情况下，例如，观测工程建筑物的水平位移，或者确定高耸建筑物的倾斜量，应用角度前方交会的微分公式，便可十分简便地求得水平位移或倾斜量的大小及其方向，组织实施也比较简单。     

顾及高级点误差低级网点位误差椭圆及相对误差椭圆的计算

本文详细推导了,在顾及高级点误差的影响时,高级点与低级点参数协方差矩阵的计算公式。由该矩阵可以计算出低级网点的误差椭圆及高级点与低级网点间的相对误差椭圆。文中给出了一个实例来说明它的应用。     

基于广义点摄影测量的后方交会与前方交会方法研究

广义点摄影测量将传统的点摄影测量和当代发展的线摄影测量以及无穷远点理论综合升华,将摄影测量中处理的物理意义上的点扩展到数学意义上的广义点.本文主要研究广义点摄影测量理论下的后方交会和前方交会解算方法.分析评价了不同控制线分布情况对后方交会精度的影响;依据前方交会原理,对闭合直线段和圆进行了三维重建,取得了良好的效果.     

前方交会在建筑物倾斜监测中的应用

将前方交会法应用于建筑物倾斜监测中，详细推导了其坐标的误差计算公式，通过模拟位移实验的方法验证了观测方案的可行性。