国家大地坐标系转换参数的计算及精度分析

基于新余市D级GPS网控制成果,阐述1954年北京坐标系、1980西安坐标系及2000国家大地坐标系间的四参数计算方法及利用转换参数计算后成果的精度分析。     

手持GPS接收机不同坐标系参数转换

手持GPS接收机接收的WGS84经纬度坐标与我国的平面坐标系基准不统一,需要通过求解参数校正野外测点数据。将算法程序化,面向对象编程实现参数参数求解功能,方便野外地质调查人员随时校正手持机参数,准确获取地质测量数据。     

格网法坐标系转换参数文件格式的设计

阐述了格网法坐标系转换的的基本概念和方法,提出了一种通用的格网法坐标系转换参数文件格式和插值方法以及应用系统的功能与组成,具有实用性和可操作性。     

不同空间域七参数选取对坐标系转换的影响研究

深入分析并论述了在小区域内用已知点解算出的七参数得到的转换坐标与用测绘部门给定的大区域七参数直接解算得到的转换坐标的差异,得出大区域转换七参数与小区域转换七参数转换坐标之间存在的关系。     

西安80坐标系与WGS—84坐标系转换模型的确定

根据GPS A、B级网中重合1980西安坐标系下的174个三角点成果，采用三、四、七参数转换模型，完成了我国80参心系与世界84地心系转换参数的计算与精度分析。     

坐标系转换及坐标的拟合推估

本文对坐标系转换参数的若干问题进行了探讨,并阐述了一种坐标拟合推估的方法。     

坐标系转换及坐标的拟合推估

本文对坐标系统转换参数的若干问题进行了探讨,并阐述了一种坐标拟合推估的方法。     

罗德里格矩阵在坐标系转换中的应用

在大旋转角度的坐标系转换中,线性转换模型的旋转参数线性化复杂,计算量大,误差大。根据反对称矩阵和罗德里格矩阵的性质,推导了基于罗德里格矩阵的坐标系转换模型。该模型用反对称矩阵中的3个独立参数代替旋转矩阵中9个相关参数,避免了旋转参数的线性化。模型简单、计算简便,通过实验计算,精度较高。     

西安80坐标系与 WGS-84坐标系转换模型的确定

根据GPS-A、B级网中重合1980西安坐标系下的174个三角点成果,采用三、四、七参数转换模型,完成了我国80参心系与世界84地心系转换参数的计算与精度分析。     

大地坐标转换模型及其应用

介绍几种主要的坐标转换模型,综合分析各模型的特点和适用范围。针对坐标转换基本模型的选用、转换参数的解算、转换计算的方法、转换计算中值得注意的问题加以研究和探讨。结论对于在测量实践进行局部坐标系和地心坐标系的转换、各局部坐标系间的转换具有参考价值。     

一种适合单基站CORS平面坐标系统转换的方法

单基站CORS的诸多优点达到中小城市对信息化建设的需求,单基站CORS的主要作业模式RTK标称精度达到50km范围内实现厘米级定位。对于单基站CORS-RTK的测量数据坐标系统的转换,传统的转换方法能否满足或影响RTK的定位精度值得商榷。作者提出了适合单基站CORS-RTK平面坐标系统的转换方法,并用实测数据对转换方法进行了分析,得出一些具体结论。     

基于罗德里格矩阵的空间坐标转换

三维坐标转换一直是测量领域的一个重要内容。针对现有算法普遍存在的不适用大旋角转换、计算繁杂等缺点,从旋转矩阵的表达方式入手,提出了一种基于罗德里格矩阵的三维坐标转换方法。算例分析表明,文中方法无需线性化,计算简便,且能适用大旋角转换。     

基于同伦算法的非线性坐标转换模型研究

阐述坐标转换的常用模型,分析线性化坐标转换模型的模型误差,给出这种误差对旋转参数限制的最大旋转角度。首次将同伦算法应用于坐标转换模型中,提出基于同伦算法的非线性坐标转换模型,避免线性化所带来的模型误差,解决在大角度旋转情况下线性化模型不能使用的问题。数据计算表明,文中提出的非线性坐标转换模型同伦方法是削弱坐标转换误差,高精度求解坐标转换参数的有效方法。     

Combined method of datum transformation between different coordinate systems

The similarity transformation model between different coordinate systems is not accurate enough to describe the discrepancy of them. Therefore, the coordinate transformation from the coordinate frame with poor accuracy to that with high accuracy cannot guarantee a high precision of transformation. In this paper, a combined method of similarity transformation and regressive approximating is presented. The local error accumulation and distortion are taken into consideration and the precision of coordinate system is improved by using the recommended method.     

三维坐标转换参数估计的平方根矩阵法

针对三维坐标转换模型参数估计的核心是旋转矩阵的表示方法这一客观事实,该文通过对现有三维坐标转换模型中不同旋转矩阵的表示方法进行研究,依据任何一个方阵都可以惟一地分解为一个对称矩阵与一个反对称矩阵之和的矩阵理论,提出了一种使用反对称矩阵表示旋转矩阵的新方法,并详细推导了基于布尔莎模型的三维坐标转换算法——平方根矩阵法;最后,根据文献算例对该方法进行实验分析。实验结果表明,该算法适用于大旋转角,且相较于方向余弦法、罗德里格矩阵法和单位四元数法具有计算收敛速度快、精确度高的优点。     

Combined Method of Datum Transformation Between Different Coordinate Systems

The similarity transformation model between different coordinate systems is not accurate enough to describe the discrepancy of them.Therefore,the coordinate transformation from the coordinate frame with poor accuracy to that with high accuracy caanot guarantee a high precision of transformation.In this paper,a combined method of similarity tranformation and regressive approximating is presented.The local error accumulation and distortion are taken into consideration and the precision of coordinate system is improved by using the recommended method.     

附有约束条件的大旋转角三维坐标转换

为了解决大旋转角三维坐标转换方法在误差方程基础上引入13未知参数(3个平移参数、1个尺度参数和旋转矩阵中9个元素)之间的虚拟观测方程存在无法准确定权和若虚拟观测方程作为约束条件引入时构成的约束条件法方程不可逆的问题,该文只建立旋转矩阵中9个元素之间的约束条件,提出了附有约束条件的大旋转角三维坐标转换方法。详细推导了该方法中未知参数(3个平移参数和1个尺度参数与旋转矩阵中9个元素)估计及其精度评定公式。最后用算例对该方法进行了验证。结果表明:该方法适用于任何角度旋转的空间直角坐标转换,其解算理论正确,模型严密,过程简单,易于程序设计。     

SARC model for three-dimensional coordinate transformation

IntroductionThree coordinate transformation models, Bursa-Wolf, Molodensky and WTUSM[1]are generallyused in 3D coordinate transformation. They are lin-ear models which have seven parametersΔX,ΔY,ΔZ,θ,,ψ[2]. Referecne [2] improved these line-ar mode     

SARC model for three-dimensional coordinate transformation

In this paper, a transformation model named SARC (static-filter adjustment with restricted condition) is presented, which is more practical and more rigorous in theory and fitting any angle of rotation parameter. The transformation procedure is divided into 4 steps: ¹ the original and object coordinates can be regarded as observations with errors: ² rigorous formula is firstly deduced in order to compute the first approximation of the transformation parameters by use of four common points and the transformation equation is linearized; ³ calculate the most probable values and variances of the seven transformation parameters by SARC model; {ie84-1} to demonstrate validity of SARC, an example is given.