GPS用于测量实践的几个问题

本文结合笔者几年来从事ＧＰＳ测量工作的实践体会，就实际作业过程中所遇到的有关问题进行了探讨，主要内容包括：ＧＰＳ测量点位的选择；ＧＰＳ网的方案设计，组织与实施；观测数据的处理等四个方面涉及到的问题。     

基于GPS技术的大桥自振频率测量研究

以GPS快速静态相对定位技术对武汉白沙洲长江大桥进行自振频率测试,采用GPS动态监测的方法,通过对悬索桥关键点的点位测量和三维位移进行动态实时监测以及对测量数据的分析,得出点位时程图,经频谱分析得出长江三桥的自振特征要素。     

基于点云空间索引的隧道断面提取方法

探索了一种基于三维激光点云空间索引的隧道断面提取方法。该方法主要通过建立空间索引,利用k维树（kdimensional tree,KD树）和规则格网提取频数分布特征,采用含有多种几何模型约束条件的随机抽样一致（random sample consensus,RANSAC）算法完成断面拟合。实验结果表明,该方法对隧道点云的平均降噪率达到97%,能准确提取隧道断面。     

基于Kriging方法的空间数据插值研究

介绍了Kriging插值方法及其实质,提出一种变异函数理论模型参数估计的新方法,给出变异函数理论模型有效性评定的统计指标,并通过算例予以验证。最后,通过实例与反距离加权法相比较,证实Kriging插值的优越性。     

DPS在变形监测数据处理中的应用

介绍应用DPS软件处理变形监测数据的优点,并应用该软件,结合时间序列分析理论,对某一实测数据进行处理,结果表明,处理结果能达到令人满意的效果.     

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基于数据残差的AR模型在高铁路基沉降预测中的应用

传统的时间序列模型虽然可以通过差分形式来处理非平稳随机数据,但是当数据具有确定性效应的时候,对数据进行差分容易造成残差信息的浪费.通过对拟合后的残差建立AR模型,可以充分利用数据的趋势信息和残差信息,从而得到较好的预测效果.     

利用MATLAB神经网络实现GPS高程转换设计

详细论述了如何运用MATLAB神经网络工具箱设计BP和RBF两种神经网络来实现GPS高程转换,以及在实现过程中应注意的问题,并结合工程实例对上述两种神经网络进行了比较分析,以期在实际应用中指导神经网络的设计。     

CNS/SINS组合导航系统仿真分析

天文导航和捷联惯性导航(CNS/SINS)相结合构成的组合导航系统,实现导航优势的互补,提高导航的精度和可靠性。文中阐述在惯性系下,以弹道导弹为研究对象而建立CNS/SINS组合导航的数学模型,并利用MATLAB编程设计基于离散型卡尔曼滤波的组合导航系统仿真,对比SINS和CNS/SINS对载体位置误差、速度误差以及姿态角估计的影响,进而验证CNS/SINS组合导航系统的可靠性。     

一种稳健估计的无人机机载相机标定法

针对无人机机载相机参数需频繁地高精度标定问题,为满足不同条件下以及航测的需要,提出利用稳健估计平差法参与相机标定的方法.该方法根据相机针孔成像原理,利用线性和非线性的Tsai两步标定法,以及从Robust原理导出的选择权迭代法,逐步消弱特征点定位粗差对内参数估计的影响,以实现高精度相机标定.以无人机机载相机Cannon EOS 5D MarkⅡ进行标定试验,并采用9×9棋盘格LCD(纯平液晶显示器)作为标定模板.结果表明,该方法可获取较高的标定精度,且比等权最小二乘法参数估计更优,对于无人机机载相机标定具有一定的实用性.