GPS测量大气折射模型研究

在精密ＧＰＳ测量中,大气折射改正误差是最大的误差源之一。研究大的射理论,建立更加符合实地的模型,推导精确的改正公式,已成为ＧＰＳ测量研究中最重要的课题之一。本文对大层折射理论进行了深入研究,建立了新的在气层模型,推导出新的更精确的折射改正公式。     

基于无迹卡尔曼滤波的新安江模型实时校正方法

通过利用实时水文观测数据对洪水预报模型进行校正,可增加流域洪水预报的实时性和精确度.本文讨论了水文模型状态变量选取对滤波效果的影响,并给出了状态变量选取原则.在集总式新安江模型的基础上,结合状态变量选取原则,应用无迹卡尔曼滤波技术构建了新安江模型的实时校正方法.方法应用于闽江邵武流域洪水预报的计算结果表明,采用无迹卡尔曼滤波方法后,不仅能够直接校正模型状态,同时也能有效地提高模型预报精度,适合应用于实际流域洪水预报作业中.     

基于集合卡尔曼滤波的湖泊富营养化模型Delft3D-BLOOM数据同化

富营养化模型是进行湖泊水环境质量预测和管理的重要工具,然而模型客观存在的误差一直是应用者关心的重要问题.数据同化作为连接观测数据与数值模型的重要方法,可以有效提高模型的准确性.集合卡尔曼滤波(En KF)是众多数据同化算法中应用最为广泛的一种,可进行非线性系统的数据同化,并能有效降低数据同化的计算量.本研究以太湖作为具体实例,选择Delft3D-BLOOM作为富营养化模型,在数值实验确定En KF集合数为100、观测误差方差为1%、模拟误差方差为10%的基础上分别进行模型状态变量同化以及状态变量与关键参数同步同化.结果显示,仅同化状态变量时,模型预测精度有所增加;同时同化状态变量和关键参数时,可显著提升模型在湖泊水环境质量预测中的精度.该研究为应用集合卡尔曼滤波以提高复杂的湖库富营养化模型模拟精度提供了有效的方法.     

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问题的不足。     

GPS测量中多路径误差的影响

对ＧＰＳ测量中多遗产径误差对测量成果的影响进行了探讨，论述了它产生的原理及其对伪距定位与载小相位影响的量级，并对反射系数及卫星本身所产生的多路径误差也进行了讨论最后介绍了冯弱和消除多路径误差的方法及手段。     

GPS测量大气折射改正

在精密ＧＰＳ测量中,大气折射改正误差是主要误差源之一。基于大气折射理论。把底层大气分为７层,并考虑不同高度的重力改正,建立了新的大气层模型,推导出了新的更精确的折射改正公式。实例计算结果表明,新的大气层模型更加符合实际。     

自动安平水准仪磁致误差函数模型与数据分析

利用物理摆原理导出了自动安平水准仪磁致误差的理论函数模型,建立了地磁场中的观测方程。通过实测资料,分析了地磁场对Ｎｉ００２水准仪的影响,并对观测误差和Ｆ值的测定精度进行了讨论。     

GPS动态载波相位测量的试验研究

根据Ｔｒｉｍｂｌｅ ４０００ＳＳＴ的随机数据处理软件和自行编写的ＤＤＫＩＮ动态测量数据处理软件，处理了车载ＤＧＰＳ－秒数据率的动态载波相位测量数据，结果表明，两者的三维位置较差在４ｍｍ以内。用卡尔曼滤波数据处理方法，获得了汽车的三维运行速度。此外，还取得了外部事件写入４０００ＳＳＴ数据流的模拟试验结果。     

基于Gauss-Markov卡尔曼滤波的电离层数值同化现报预报系统的构建——以中国及周边地区为例的观测系统模拟试验

本文给出了一个基于Gauss-Markov卡尔曼滤波的电离层数据同化系统的初步构建和试验结果.我们选择中国及周边地区部分涉及电离层观测的台站(包括子午工程台站、中国地壳形变网和部分IGS台站)作为观测系统进行模拟试验,背景场利用IRI模式,观测值则由NeQuick模式计算得到.我们的同化结果表明,采用Kalman滤波算法,把部分斜TEC同化到背景模式当中,能够获得较好的同化结果,说明我们设计的算法可行、所选择的各种参数比较合理,采用Gauss-Markov假设进行短期预报也取得了较合理的结果.本项研究经过进一步的改进和完善,可以用来对中国地区的电离层进行现报和短期预报,一方面满足相关空间工程应用,另一方面可以提升现有观测系统的科学意义.     

河西地区重力测量中周期误差分析

河西地区重力测量中周期误差分析１引言随着高精度的ＬＣＲ—Ｇ型重力仪在流动重力测量中的广泛应用。用重力仪观测重力场随时间的变化，已成为探索地震预报的手段之一。由于ＬＣＲ—Ｇ型重力仪监测到的是微伽级精度，因此，分析各种误差对它的干扰是非常重要的￣（［１］...     

跨断层测量资料的卡尔曼滤波数学模型

本文研究了卡尔曼滤波方法在跨断层测量资料处理中的应用。在统计回归法的基础上,将回归法与卡尔曼滤波结合起来建立了函数模型与随机模型,滤波时不仅考虑断层活动的随机性,也顾及各环境因子对测值影响随时间的变化。并采用自适应滤波方法,用迭代法求得动态噪声方差。本文系统地推导和建立了单测线(水准或基线)、双测线水准、双测线基线及双基线双水准的函数模型。可连续和实时地对跨断层测量资料进行动态处理,不仅求得各时刻的高差或基线长度的滤波值,还可求得断层在垂直升降和水平错动方向上的各时刻变化速率,以及各环境因子的影响。     

顾及共性误差的南极半岛地区连续GPS站坐标时间序列分析

共性误差是区域连续GPS网络中存在的一种与时空相关的主要误差源.对区域网络使用空间滤波能够有效减小这种误差并改善坐标时间序列的精度.本文使用GAMIT/GLOBK 10.5软件解算南极半岛区域11个GPS测站2010-2014的数据,各测站独立估计的单天解组成坐标时间序列.利用堆栈法（stacking）、主分量分析法（principal component analysis,简称PCA）和Karhunen-Loeve展开法（KLE）对其进行空间滤波,在利用PCA和KLE方法进行空间滤波时,使用前两个主分量作为共有模式分量.结果表明：三种方法均能有效提取南极半岛区域共性误差, PCA方法的滤波效果明显优于stacking方法,略微优于KLE方法;空间滤波能够有效减小残差时间序列的振幅、功率和RMS;对坐标时间序列进行空间滤波能够有效降低其线性项和周期项误差,从而提高线性项和周期项估计的精度.共性误差的谱分析结果显示在U方向上存在9.4天、13.7天等短周期的信号,推测共性误差组成成分中可能含有与海潮相关的误差源.     

标尺误差及其对垂直形变资料的影响

讨论水准标尺误差在垂直形变资料中的影响，标尺误差以系统误差为主，对形变资料在影响在小范围内近似为尺度比例误差，在大的时空范围内具有系统性与偶然性相间影响的双重特性，它必然产生程度不同的地形相关现象，使用资料时要充分顾及尺长误差的历史状况，为满足形变监测的需要，应从标尺的制造工艺、检定精度，使用过程及资料预处理方面加以改进，进一步提高尺长的精确度。