基于高阶重力场模型的山区高程拟合研究

选用沿海山区GNSS水准点的实测高程异常,分别对近几年国际上公布的EGM2008、EIGEN-6C2、EIGEN-6C3stat、GECO、XGM2019e、SGG-UGM-2这6个高阶重力场模型计算的高程异常进行精度检验,分析不同模型、不同截断阶次模型高程异常精度与阶次的关系,采用基于Kd-Tree算法的二次曲面拟合方法进行山区水准面移去—拟合—恢复。结果表明,利用基于Kd-Tree算法高阶重力场模型进行山区水准拟合精度提高明显,具有较好的适应性。     

二次曲面与最小二乘配置的组合模型在GPS高程异常拟合中的应用

在工程实践应用中,为了有效利用GPS高程数据,减少对传统水准测量的依赖,提高GPS高程异常的拟合精度便显得十分重要。为此,本文在介绍二次曲面拟合和最小二乘配置拟合基本原理分析、算法过程推导的基础上,提出了一种新的高程异常拟合方法。首先在二次曲面拟合的基础上,计算得到原始观测数据与拟合数据之间的残差序列,然后采用最小二乘配置模型对包括二次曲面拟合模型误差的综合误差进行优化减弱,最后得到新的高程异常。通过实例,将二次曲面拟合法,最小二乘配置法与文中提出的新方法进行比较分析。结果表明：新的组合方法的拟合预测精度要明显优于最小二乘配置及二次曲面拟合。     

EM算法的时序模型在沉降数据处理中的应用

针对时间序列分析对监测数据中出现的不完全数据(部分数据缺失)无法进行精确建模的问题,该文引入期望极大算法(EM算法),提出EM算法与时间序列分析的组合算法模型。运用EM算法的时间序列分析组合算法模型可以对沉降过程中遇到的不完全沉降数据进行建模分析,该组合算法模型可以对不完全沉降数据进行较为精确的建模,并对后期沉降数据进行较为精确的预测。将某地铁基坑点沉降数据作为实验数据,EM算法的时间序列分析的建模结果表明:所提出的组合算法模型可以对不完全沉降数据进行建模分析,绝对误差为0.23mm,建模精度较高。     

顾及地形横向密度变化的GNSS高程转换方法

针对GNSS高程转换过程中忽略了地形密度横向变化的问题，该文给出了顾及地形横向密度变化的GNSS高程转换方法。采用经典棱柱体空间积分对剩余地形模型进行建模来填补重力场模型中所遗漏的高频信息，并利用二次曲面法对残余高程异常进行拟合，较好地提升了高程转换精度。实验结果表明：与仅由重力场模型解算的高程异常相比，考虑剩余地形高程异常后，GNSS高程转换的精度整体提升了约0.4 cm;考虑地形横向密度变化后，GNSS高程转换的精度整体进一步提升了约0.1 cm;利用二次曲面拟合法对所有模型残余高程异常进行计算的结果显示，顾及地形密度横向变化后的GNSS高程转换方法给出结果最优，达到了3.4 cm。     

组合模型的GPS高程转换及精度分析

针对二次曲面模型在地形起伏较大区域用于GPS高程转换中存在较大的模型误差的问题,该文构建了二次曲面-RBF神经网络组合的GPS高程转换模型,组合模型中用二次曲面拟合高程异常中的中长波项,用RBF神经网络来泛化高程异常去除中长波后的残余项,并进行了二次曲面模型、RBF神经网络模型及二次曲面-RBF组合模型的实测数据GPS高程转换、比较分析与精度评定。实例结果表明:该组合模型比二次曲面模型的转换精度提高了22%,比RBF神经网络模型的转换精度提高了40%,该组合模型的转换方法可行、精度优于单一模型。     

基于二次曲面的高程异常拟合方法比较研究

结合风河快速路的相关数据,分别采用二次曲面模型及移动二次曲面模型,并结合不同定权方法,设计了不同的高程异常模型拟合方案,分析了不同方案在该地区的适用性。各方案拟合精度均可达到毫米级,通过对比分析,认为二次曲面模型在拟合该地区高程异常值时有较好应用价值;采用距离定权法的移动二次曲面模型,可以在该地区得到精度更高的拟合结果。     

GPS高程拟合方法研究

GPS测量获得的高程数据是以WGS-84椭球为基准的大地高,而工程中采用的是以似大地水准面为基准的正常高,两者之间存在高程异常。当前,主要采用GPS高程拟合求取高程异常值,而利用GPS高程拟合获得满足一定精度的正常高是测绘行业的研究热点之一。本文通过某测区GPS控制网数据与水准测量数据,采用多项式曲线拟合法、多面函数拟合法、二次曲面拟合法、RBF神经网络拟合法、二次曲面拟合法与RBF神经网络组合拟合法求取高程异常值。结果表明:1)单一拟合法的拟合精度低于组合拟合法拟合精度。2)依据内、外符合精度,本文采用的5种高程拟合方法均满足四等水准测量要求。因此,在精度允许的前提下,可借助GPS高程拟合方法代替传统水准测量,进行高程值的获取。研究成果对GPS高程拟合在实际工程中的应用具有重要参考价值。     

GPS高程拟合在既有轨道高程勘测中的应用研究

实时动态（RTK）技术的应用对于提高既有轨道勘测效率具有重要意义. 目前,针对传统水准测量效率低且由于高程误差,GPS-RTK尚不能替代传统水准测量手段的问题,提出了一种自动化二次曲面拟合模型,研究不同间隔控制点条件下的高程拟合精度. 为此,在试验现场分别获取同点位系列的内外轨RTK及水准测量高程数据,分析了基于RTK的轨面GPS高程测量数据应用可行性及处理方法. 结果表明,在引入一定控制点条件下,在500 m间隔内采用自动化二次曲面模型拟合后得到的GPS高程数据可较好地满足既有线勘测要求.      

稳健估计在GNSS高程拟合中的粗差探测

由于最小二乘法不能有效地抵抗粗差,而控制点的平面坐标和高程异常值中不可避免地含有误差,对应用最小二乘法和稳健估计法在GNSS高程拟合中的粗差探测进行探讨。通过对不同数量控制点的高程异常观测值中加入粗差,采用两种算法在求解GNSS高程拟合中的精度进行分析比较,并对粗差在稳健估计中的干扰范围进行研究,结果表明,稳健估计具有抵抗多个粗差的能力。     

基于改进的二次曲面模型在GPS高程异常拟合中的应用研究

GPS高程拟合的方法主要有二次曲面拟合、多面函数拟合、最小二乘配置拟合、BP神经网络拟合等,但是这些方法在应用上都存在一定的局限性,特别是在地形较为复杂的区域会存在较大的精度损失。基于这些问题,本文提出了一种改进的二次曲面拟合模型进行高程拟合。该模型的基本思路是将二次曲面模型和最小二乘配置拟合模型进行组合应用,首先利用二次曲面拟合模型计算各拟合点的残差序列;然后利用最小二乘配置模型获取残差序列模型;最后对各点的高程异常值进行残差改正,得到改正后的高程异常,并对该方法的结果进行精度评价分析,验证了方法的可行性,对以后的工程实践有一定的借鉴意义。     

EM算法在广播星历计算卫星位置中的应用

在利用广播星历计算卫星坐标时,为了提高效率,经常会采用多项式来进行拟合.由于多方面的原因,可能会导致拟合点数据的精度不够或者拟合点的个数不够,继续用此数据进行拟合则会大大降低拟合结果的精度和可靠性.文中使用EM（expectation maximization）算法添加有益于多项式拟合的“潜在数据”,即缺失数据的条件期望,有效提高缺失数据条件下卫星坐标的拟合精度和可靠性.     

综合EGM2008和移动曲面模型GNSS高程拟合

全球卫星导航系统（GNSS）高程拟合广泛应用工程建设,不同的拟合方法具有各自局限性,为提高高程拟合的适用性、可靠性和精度,本文提出综合利用EGM2008和移动曲面模型进行高程拟合,通过不同算例进行实验分析表明该方法能有效提高GNSS高程拟合精度.      

基于多项式曲面拟合模型的高程转换方法及其结果分析

本文针对影响多项式高程转换精度的两个主要因素(拟合模型选择和拟合点选取),在分析不同阶次多项式表达特征的基础上,基于一次多项式拟合残差信息,提出了综合不同多项式曲面模型的GNSS高程转换方法,并通过实例验证了该方法的有效性。结果表明,利用一次多项式拟合残差空间分布信息反映的测区高程异常变化特征,作为二次多项式分区拟合区域划分或三次多项式拟合点选取的依据,进行高程拟合,可以将高程拟合精度从厘米级提高至毫米级。     

GPS高程拟合在桥梁施工高程控制网复测中的应用

采用曲面拟合法对武汉市区4座桥梁工程的施工高程控制点进行GPS高程拟合,并与常规水准测量成果进行对比分析。结果表明,采用曲面拟合法进行GPS高程拟合,推算出的水准点高程达到相应等级高程控制网的精度要求,可用于桥梁施工高程控制网施工复测及监理复测。     

GPS高程拟合方法的研究

本文在76个拥有GPS大地高和正常高的已知的公共点作为原始数据的基础上,采用二次曲面拟合法、二次曲面加权法、二次曲面多面函数法、二次曲面最小二乘法来建立研究区的似大地水准面,通过实例发现,二次曲面加权法、二次曲面多面函数法、二次曲面最小二乘配置法与二次曲面拟合法进行比较,外检验点中误差的精度得到提高,并且二次曲面拟合所得到的残差值比较大的点精度有明显的提高,同时改善了模型,证明这种组合方法在GPS水准拟合方面有效、可行。     

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。     

小区域GNSS高程异常拟合方法研究

选取恰当的拟合模型是提高高程异常拟合精度的关键．本文利用湖南省新化县城区全球卫星导航系统（GNSS）和水准测量数据,采用反距离加权法、多项式插值法、径向基函数法、克里金插值法等多种曲面拟合方法进行高程异常拟合研究,并进行拟合精度评定．结果表明,径向基函数插值法内插精度最高,其中误差为±0.0158 m;局部多项式插值法外推精度最高,其中误差为±0.0104 m;综合来说,局部多项式插值法在县域尺度高程拟合中精度最高,本文研究结果对小区域GNSS高程拟合方法选取工作具有一定的参考意义.      

多项式曲面拟合和BP神经网络GPS高程拟合方法的比较研究

为了研究不同GPS高程拟合方法的拟合精度及差异性,选择二次多项式曲面拟合法和BP神经网络法进行比较研究.对已知数据进行分组,采用二次多项式曲面拟合法和BP神经网络法分别对各组数据进行处理、分析,计算精度指标,比较拟合点的分布、拟合点的数量和拟合方法对精度的影响.试验算例表明采用相同方法时拟合点的数量越多、分布越均匀拟合精度越高;在点的数量相同且较多,分布都相对均匀的前提下,BP神经网络法拟合的精度高于二次多项式曲面拟合法;在点的数量相同且较少,分布都相对均匀的前提下,BP神经网络法拟合的精度低于二次多项式曲面拟合法.