测量数据处理的实时序贯算法

为突出最新观测数据对未知参数估计的影响及减弱陈旧观测数据对参数估计的影响,须考虑时变参数的变动而进行未知参数的估计,即实时估计.文中基于序贯算法,针对新观测值对未知参数估计的影响比陈旧观测值要大和用固定数目的最新观测值来确定未知参数的估计,导出了渐消记忆与限定记忆的实时序贯算法的主要公式,以达到快速计算的目的.     

基于序贯平差的GPS单点定位数据处理

首先对单个历元数据进行提取并处理,将100个历元数据进行提取并处理。在单点定位的基础上,对100个历元数据进行提取并解算,对两种不同方法的计算结果进行分析和比较,比较计算运行的速度,对最后的近似值与序贯程序处理的结果精度进行比较。结果表明,序贯程序处理的结果精度较高。     

快速序贯算法

本文讨论了序贯算法的基本原理，与ｋａｌｍａｎ滤波的关系，和序贯算法的渐近性态，得到无先验信息的序贯算法不受初值的影响。实例分析表明，此序贯算法可适于方程系数阵的求逆、求解和病态方程的快速解算。     

一种用于影像镶嵌的快速最小二乘序贯算法

为解决影像镶嵌时快速正确地确定像坐标系和用户坐标系的变换关系问题，本介绍了一种改进的基于Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ变换的最小二乘序贯算法。该算法可大大减少计算量，提高实用性。     

具有自适应权比的大地测量联合反演序贯算法及其应用

基于赫尔默特方差分量估计公式,论证了附加权比联合反演目标函数的合理性,提出了联合反演的序贯算法,它继承赫尔默特方差分量估计公式的统计无偏性,可以避免其简化公式造成的方差可能为负的影响。该算法并不需要额外保留各类观测数据反演的历史数据,克服了原公式计算繁琐、占用内存巨大的缺点;而且线性公式利于程序计算。模拟算例联合位移观测数据与重力观测数据反演地下断层进一步说明,结合其他的非线性手段,本公式同样适用于非线性联合反演的解算。     

整体法与序贯法在测量平差中的比较

讨论了整体法与序贯法在测量平差中的应用,并结合实例比较整体法与序贯法在相同观测情况下的平差结果和精度问题。实例表明:在测量平差中,若测量网中数据较多,并且这些数据是在不同时期所得,用序贯法具有较高的处理效率。     

一种适用于SAR图像边缘检测的序贯算法

提出了一种用于检测SAR图像上阶跃性边缘的序贯算法。由于SAR图像上存在大量的光斑噪声而使图像质量受到严重影响，而光斑噪声属于乘性噪声，不服从高斯分布，因此常用的图像处理方法难以取得好的效果。文中首先根据光斑噪声模型，自动确定图像中高反差部分，然后采用具有高抗噪性能的边缘检测算子，进行边缘提取。实验证明该算法明显提高了特征提取速度，同时具备良好的抗噪声能力。     

Chan序贯平差组合算法的超宽带定位降噪

在室内环境中接收机与标签之间的距离会受到随机误差的影响,针对超宽带系统的定位特性,结合Chan算法和序贯平差算法的优势,本文提出了Chan序贯平差(Chan-SA)组合算法,以削弱测距随机误差的影响。首先,通过Chan算法两次加权最小二乘获得标签的三维坐标;然后,将此坐标作为初始值代入序贯平差算法中,利用序贯平差算法对后续数据进行迭代得出最优解。仿真数据和实地测量数据的解算结果表明：与Chan算法、粒子滤波算法和序贯平差算法比较,静态场景中Chan-SA算法定位精度分别提高50.14%、35.29%和41.91%,同时在动态场景内也证明了本文算法的适用性。因此,Chan-SA可以提高超宽带系统的定位精度和稳健性。     

序贯数据处理模型在城区控制网改造中的应用

一、概述 改革开放促使了沿海地区实施“大港口，大工业，大市场，大发展”的战略，经济建设和城市建设的步伐加快，原城市总体规划已明显不适应经济发展的需要，城市规划区范围逐渐扩大。同时，原城区也在进行天规模的改造，使得原有控制网的部份遭到破坏，而新区的控制需要增添。     

一种用于影像镶嵌的快速最小二乘序贯算法

为解决影像镶嵌时快速正确地确定影像坐标系和用户坐标系的变换关系问题,本文介绍了一种改进的基于Householder变换的最小二乘序贯算法。该算法可大大减少计算量,提高实用性。     

沉管沉放的实时监测

介绍了在沉管隧道施工中,实时监测沉管沉放的一种测量方法.它利用全站仪观测数据,通过坐标系之间的坐标转换,实时计算沉管管体特征点的坐标,从而对沉管的沉放过程进行实时监测.     

虚拟地形场景绘制中的实时LoD算法

本文论述了基于视点的连续LoD算法在动态虚拟地形场景绘制中的应用，我们通过分析规则格网数字高程模型的规律性，推导了3个与视点相关的判据来动态简化地形：（1）图像空间误差，（2）视锥台相一，（3）节点方向性，实验结果证明，该算法在基本保持视觉效果不变的情况下，极大地提高了虚拟地形场景的绘制速度。     

坐标基准维持与动态监测网数据处理

坐标基准的维持不仅要求有高精度的连续大地测量观测或定期复测,还要求采用合理的数据处理原则与方法。分析了不同平差方法对基准的影响,其中包括经典整体平差、序贯平差和自适应序贯平差。利用GPS监测网数据进行了计算与分析,结果表明,当个别点位发生异常移动或变形时,序贯平差会使坐标基准产生实际的扭曲,而自适应序贯平差则能有效控制异常点位对平差基准的影响,保证了坐标基准的可靠性和现势性。     

确定实时序贯平差自适应因子取值范围的方法

自适应序贯平差过程中,自适应因子的不同取值可以调节模型参数的先验信息和观测信息在平差过程中的利用程度,从而使未知参数的平差值接近真值.但是自适应因子取值过大或者过小都有可能使平差结果超出后验方差估计的范围,这样平差结果虽然接近真值但是却没有现实意义和实用价值.根据后验方差估计的原理,提出了利用后验方差估计确定序贯平差中自适应因子的取值范围;并给出了相应的计算步骤.通过计算实例证明该方法不仅具有实时序贯平差平衡观测值与参数先验值的功能,而且使计算结果具有实际意义.     

确定实时序贯平差自适应因子取值范围的方法

自适应序贯平差过程中,自适应因子的不同取值可以调节模型参数的先验信息和观测信息在平差过程中的利用程度,从而使未知参数的平差值接近真值。但是自适应因子取值过大或者过小都有可能使平差结果超出后验方差估计的范围,这样平差结果虽然接近真值但是却没有现实意义和实用价值。根据后验方差估计的原理,提出了利用后验方差估计确定序贯平差中自适应因子的取值范围;并给出了相应的计算步骤。通过计算实例证明该方法不仅具有实时序贯平差平衡观测值与参数先验值的功能,而且使计算结果具有实际意义。     

测绘仪器设备状态监测数据实时压缩方法

提出基于约束点的测绘仪器设备状态监测数据实时压缩方法,通过特征序列重组,构建测绘仪器设备状态监测数据的共轭模型,输出监测数据的相关序列,结合自定义数据处理逻辑结构设计方法,检索监测数据库,采用全局稳态性的传感节点部署方法,采集测绘仪器设备状态监测数据。根据采集结果,利用最大扩充相容分布,结合内源融合控制,对监测数据融合聚类处理。在此基础上,采用二乘规划和线性特征拟合方法提取数据特征约束点,根据提取结果,构建数据实时压缩模型,实现了测绘仪器设备状态监测数据的实时压缩。仿真结果表明,采用该方法进行测绘仪器设备状态监测数据压缩率较高,提高了数据的存储空间,且具有较高的兼容度。     

基于CLEAN算法的GPS监测数据处理方法

对建筑物进行高精度的变形监测是后期信息提取,预防安全隐患的基础。针对GPS变形监测中存在的多径误差问题,本文提出一种基于CLEAN算法的GPS多径提取方法,首先对多径信号理论模型进行分析,结果表明多径信号可以作为直达信号的谐波分量,在此基础上利用CLEAN算法在频域对多径信号进行提取,基于仿真和实测数据的实验结果表明,所提方法相对于小波方法和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法具有更高的提取精度和更好的多径抑制性能。     

MATLAB与Excel在测量数据处理中的应用

本文详细介绍了在Excel中链接MATLAB的过程及Excel Link函数，并用实例介绍如何在测量数据处理中充分利用这两种软件的方法。