单频GPS整周模糊度动态快速求解的研究

提出了一种动态快速求解整周模糊度的方法,即先对系数阵进行QR分解,然后通过矩阵变换使模糊度参数和位置参数分离,从而降低矩阵的维数,满足实时动态求解的要求,最后应用LAMBDA方法搜索模糊度。为验证该算法,用单频GPS接收机进行了静态定位和动态定位两种试验。结果表明,静态定位误差小于1cm,动态定位误差小于3cm。由此可见,该方法能够为动态用户快速而精确地实施GPS单频动态定位。     

单频GPS接收机整周模糊度快速动态解算方法研究

本文提出了一种快速动态解算单频GPS接收机整周模糊度的方法,其基本思想是对系数阵进行QR分解,通过矩阵变换使模糊度参数和位置参数分离,降低矩阵维数,并采用了一种残差二次型的快速算法。针对单频GPS接收机数据进行了静态和动态两种实验,本文算法达到静态误差小于1cm、动态误差小于5cm的精度,表明对于动态用户,该方法是快速和有效的,可应用于高精度导航和动态定位。     

基于PSO-BP神经网络的中国区域大气加权平均温度模型北大核心CSCD

结合粒子群优化算法和BP神经网络,利用中国区域88个探空站2015-2017年的数据,以地表温度、地表水汽压、纬度、高程、年积日作为模型输入因子,以积分法获得的Tm值为学习目标,建立适用于中国区域的Tm模型PSOTM。以2018年探空数据为参考值评定PSOTM模型精度,并与Bevis、GPT3、传统BP神经网络(BPTM)、GRNN神经网络(GRNNTM)模型的计算结果进行对比。结果表明,PSOTM模型年均RMSE为3.08 K,相对于Bevis、GPT3、BPTM和GRNNTM模型分别降低26.84%、35.97%、15.38%和4.94%;PSOTM模型年均bias为0.32 K,相对于Bevis、GPT3和BPTM模型分别降低68.93%、82.42%和72.41%,较GRNNTM模型升高37.50%。PSOTM模型在中国区域不同纬度和高程的精度与稳定性优于Bevis、GPT3和BPTM模型,具有良好的适用性。     

GPS导航定位技术中面向对象读取Rinex格式数据

由于计算机软件主流思想的影响,原有的BAISC语言为指导的GPS编程方法也应进行改进.本文在原有GPS编程方法上进行改进,来处理GPS数据,将数据和定位解算通过类的声明来联系,实现了数据的封装,保证了数据的安全性.     

几种模型在平面坐标转换中的应用

针对在平面坐标转换时选取不同模型将得到不同的转换精度,通过所编程序进行实验,对比了四参数模型、六参数模型和二次曲面模型的转换精度.实验表明,当合理选择转换点时二次曲面模型在平面坐标转换中精度高于四参数模型和六参数模型的转换精度.     

利用CEEMDAN进行GNSS-MR雪深反演

将自适应噪声的完全集合经验模态分解方法替换常用的二次多项式方法,对原始信噪比（signal-to-noise, SNR）进行信号分解,直接提取相应的本征模态函数,再应用于GNSS-MR技术反演雪深。以美国科罗拉多州NWOT测站GPS数据进行实验的结果表明,该方法与传统方法相比,均方根误差降低30.7%,与实测数据相关系数为0.965,验证了该方法的有效性。     

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双移动载体GPS精密相对定位研究

GPS双移动载波相位差分技术的关键,是如何实现可变基线条件下整周模糊度的快速解算。为此,本文详细地讨论了其确定整周模糊度的方法,并设计了检验该技术精度的实验方案;实算结果表明,用该技术获得了厘米级的相对定位精度。     

高精度GPS RMBS的设计与实现

RMBS(Relative Moving Baseline Software)在工程中有许多重要的应用,例如,远洋编队航行、舰载飞机着舰、编队飞行、空中加油等.详细讨论RMBS的模型及算法,给出RMBS程序流程图,通过测试,其结果表明该软件达到厘米级精度.     

大地测量中法方程病态性问题的初探

在大地测量中,法方程病态问题大量存在。由于病态性的存在,致使按最小二乘法解算参数估值精度变差发生扭曲,最终使所得结果不能使用。重点研究奇异值分解法(SVD)和误差转移法解决病态问题的思想、途径、对关键问题的处理、适用范围等。最后通过GPS实测数据来验证这两种方法的有效性,其解算的结果表明:这两种方法能解决法方程病态性问题,且算法简便、易懂,有较强的应用价值。