GNSS坐标时间序列噪声特征分析

为了研究我国目前建立的连续运行参考网络（CORS）GNSS基准站的坐标时间序列噪声特征是否与国际领域研究的成果相符合,对江苏CORS网连续3年24个分布均匀的GNSS基准站的数据进行处理,利用GAMIT软件获取了各基准站的坐标时间序列,并利用CATS软件采用最大似然估计法对坐标时间序列的噪声特征进行了分析,结果表明：GNSS基准站坐标时间序列不仅包含白噪声,还包含有色噪声;GNSS基准站坐标时间序列在N、E、U方向的噪声类型并不完全一致,其中N、E方向的最佳噪声模型为“WH＋FN＋RWN”,U方向的最佳噪声模型为“WH＋FN”.     

顾及工作基点沉降影响的测点沉降修正方法研究

沉降监测时,工作基点一般接近变形区埋设,为了防止工作基点发生沉降而不被发觉,通常要定期进行工作基点的复测检查.如果位于变形区附近的工作基点发生沉降,而在沉降监测的平差计算时不加以考虑,就会使测点的高程平差结果产生偏差,不能得出准确的沉降分析结论.文中以附合水准路线进行沉降监测为例,以工作基点发生沉降为前提,研究测点沉降的两种修正方法,并结合实例进行计算和比较.研究结果表明:顾及工作基点的沉降变化,采用合理的方法对测点的沉降进行修正,将使测点的沉降监测成果更加真实可靠.     

小波时间序列在地铁沉降监测中的应用

本文结合小波理论和时间序列的基本原理,提出了小波时间序列模型,并应用于某市地铁沉降的预测中,将其结果与常规时间序列模型对比,表明该模型具有在粗差探测、剔除等方面的优点,同时比常规模型预测更具应用价值。     

小波时间序列在地铁沉降监测中的应用

本文结合小波理论和时间序列的基本原理,提出了小波时间序列模型,并应用于某市地铁沉降的预测中,将其结果与常规时间序列模型对比,表明该模型具有在粗差探测、剔除等方面的优点,同时比常规模型预测更具应用价值。     

基坑施工沉降观测基准稳定性分析及应用

观测基坑及其周围建筑物在基坑施工阶段的沉降，对保证施工安全具有重要意义。基坑施工沉降观测一般采用固定基准，因此要求有稳定的水准基点，工作基点稳定与否也直接关系到联测和有关沉降计算。研究了水准基点和工作基点稳定性的分析方法，结合基坑施工沉降观测实际，利用基准网观测数据进行水准基点稳定性分析，利用水准基点与工作基点的联测数据进行工作基点稳定性分析，保证了基坑及其周围建筑物沉降的真实性。     

平稳自回归模型在深大基坑位移预测中的应用

在深大基坑施工阶段,对基坑桩顶位移和深层位移进行监测和预测非常重要。研究用于基坑桩顶位移和深层位移趋势预测的平稳自回归模型AR(P),根据监测点21期的位移观测成果分析模型的适用性,采用平稳自回归模型AR(1)对后三期的位移进行预测,与实测值最大相差分别为0.9 mm和2.2 mm,表明模型具有较好的预测效果。     

土壤有机质含量地面高光谱估测模型对比分析

采用高光谱技术获得的数据进行土壤有机质含量的反演和估测是近年来的研究热点。为确定有效的估测建模方法,利用地面实测的土壤高光谱反射率及有机质含量等数据,采用小波分析方法实现去噪,包络线去除法实现建模参数提取和数据量压缩,结合多种不同的数据变换方法,利用BP神经网络法、多元线性回归法及最小二乘回归法建立不同的估测模型。对比发现,BP神经网络模型的估测效果优于回归模型,其中结合对数的平方变换和神经网络所建立的模型为最优估测模型,模型的决定系数达到0. 933,检验样本的均方根误差达到0. 069。实验证明,BP神经网络+对数的平方变换模型的学习机制适用于土壤有机质含量地面高光谱估测且效果好。通过在建模因子层面上进行数据变换建立了较好的估测模型,其研究方法、模型和结论,对土壤有机质含量地面高光谱估测具有一定的参考意义。     

IBIS-L系统及其在大坝变形监测中的应用

主要介绍了地基合成孔径雷达,阐述了干涉测量成像系统IBIS-L的结构和基本原理,将IBIS-L系统应用于国内外几个大坝的变形计算与分析,获得了较为准确的大坝位移量,认为IBIS-L系统可以应用于大坝的变形监测,同时认为大坝变形监测时受大气的影响较大,如何有效地进行大气影响改正和提高IBIS-L技术的变形监测精度是值得深入研究的课题。     

Helmert方差分量估计在GPS/GLONASS组合定位中的应用

介绍了GPS/GLONASS组合定位模型,探讨了组合定位解算中的时间系统转化和坐标系统转化的问题,研究了利用Helmert分差分量估计进行验后定权的方法及其步骤,对IGS基准站nano某一天的观测数据进行组合定位解算与分析,认为在GPS/GLONASS组合定位解算中选择1∶0.210 6的权比,能够提高单点定位的精度。