PCA空间滤波在高频GPS定位中的应用研究

利用主成分分析法(PCA)对高频GPS时间序列进行空间滤波,并结合Karhunen-Loeve展开法(KLE)对其结果进行判定,可有效地提取共模误差,提高单历元定位精度。通过对四川GPS连续观测网的计算分析表明,PCA方法可较好地减弱区域共模误差,并能准确地反映共模误差的空间分布,且精度优于传统的堆栈法,这对高频GPS技术的应用和发展具有重要意义。     

基于CEEMDAN-LSTM组合方法的海平面变化预测分析北大核心CSCD

为提高海平面变化预测精度,将自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合,采用“分解-预测-重组”思路,提出一种海平面变化预测组合方法CEEMDAN-LSTM。结果表明,相对于直接使用LSTM神经网络进行预测(MAE=16.87 mm, RMSE=21.51 mm),以及已有的EEMD-BP神经网络组合方法(MAE=10.4 mm, RMSE=15.44 mm),CEEMDAN-LSTM组合方法预测表现最优(MAE=8.89 mm, RMSE=11.34 mm),具有最低的预测误差。     

利用窗口小波去噪的高精度动态单历元定位算法

为提高动态单历元定位的精度和实现实时处理,提出了一种利用窗口小波去噪的高精度动态单历元算法。该算法首先利用常规单历元方法获得观测值残差,在当前历元右侧通过数据延拓来改善端部效应的影响,然后利用窗口小波对当前历元观测值残差去噪,通过交叉证认实现小波去噪分解层数的自适应选取,最后利用去噪后得到的较为干净的观测值实现最终定位。实验结果表明,与常规单历元定位相比,在不同的运动情况下,该方法的定位精度均有较大的提高,与小波后处理结果一致。     

GPS参考站对流层湿延迟近实时估计的三步滤波算法

利用参考站坐标已知的先验信息,基于组合后的超快星历,提出了一种参考站对流层湿延迟近实时估计的三步Kalman滤波算法,该方法先利用Kalman滤波分离宽巷模糊度与伪距多路径误差,再基于电离层无关组合模型,启动Kalman滤波器进行犔１?扔胂喽远粤鞑闶映俚姆掷耄缓罄媒饭潭ǖ臓蹋彼钅:冉谢卮姆椒ǎ匦鹿菇ǎ耍幔欤恚幔盥瞬ㄆ骼垂兰谱既返南喽远粤鞑闶映俨问ü道橹ち烁梅椒ǖ目尚行院驼沸浴€     

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变形监测中GPS信号衍射误差的环境建模法

信号衍射是GPS结构变形监测的重要误差源之一.GPS天线周围的建筑物是常见的信号衍射体.针对在变形监测中观测环境相对固定之特点,提出一种基于环境模型的衍射误差建模算法.若干试验表明所提方法能有效检测并削弱衍射误差对变形监测结果的影响.     

变形监测中基于信号反射预计的GPS多路径误差减弱方法

多路径是高精度GPS变形监测的主要误差来源。本文在推导信号反射预计公式的基础上,提出了一种削弱GPS多路径误差影响的附加参数法。试验表明该方法能有效减弱GPS相位多路径误差的影响。     

电视塔中心线垂直度及塔身扭转GPS监测方法

介绍了利用GPS静态观测事后处理分析的方法监测四川广播电视塔中心线的垂线度及塔身扭转的有关问题。内容包括基准网的建立与稳定性分析；塔心及塔轴线基准数据的确定；塔中心线的垂直度及塔身扭转的监测方法及数据处理。对实测数据的分析研究表明，采用GPS监测方法取得的结果是令人满意的。     

基于小波变换的SA误差建模与预报

运用小波分析方法对GPS单点动态定位误差进行分解,提出了基于小波变换的信号去噪与粗差的定位和剔除方法。将时间序列分析方法用于SA误差建模,提出了基于小波变换的SA误差建模及预报方法,并通过实例验证了方法的正确性