系统偏差拟合法在多源导航电子地图融合中的应用

提出采用基于最小曲率模型的格网坐标转换来拟合多源地图系统偏差的方法,并通过实验计算进行了验证与精度分析,结果表明,系统偏差拟合法具有区域精细拟合的优势。     

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分布式计算技术在大地测量数据处理中的应用

大规模测量数据的快速处理是当今基于卫星定位技术的大地测量数据处理面临的问题,应用分布式计算技术带来的高性能计算能力解决该问题受到国内外越来越多的关注。本文从应用需求、并行计算模型和系统建立等方面对分布式计算技术在大地测量领域的应用进行了探讨与总结;并在基于网络环境的分布式计算平台下实现了对法方程叠加的分布融合,最后通过算例验证了分布式计算技术的高效性和实用性。     

基于时间序列分解的GPS卫星钟差预报

根据二次多项武和灰色模型在卫星钟差预报中的特点,本文提出以ARMA(Autoregressive Moving Aver-age)模型分别进行改进;对IGS(International GPS Service for Geodynamic)提供的精密钟差进行时间序列分解,根据预报时间的长短,趋势项分别采用二次多项式和灰...     

BDS与GPS/GLONASS星载原子钟性能的比较分析

针对北斗卫星导航系统(BDS)在轨卫星原子钟的评估问题,从三个性能指标即准确度、漂移率和稳定性出发进行了评估,并利用同一时段的GPS/GLONASS星载原子钟性能评估结果做了比较。算例采用GPS 1751-1758共8周的数据,评估结果发现:BDS在轨卫星的准确度在10-11量级,漂移率在10-15量级,与GPS/GLONASS星载原子钟的水平相当,但钟的稳定性方面由于BDS存在着几颗天稳较大的钟,所以其天稳的平均值在10-13量级,比GPS和GLONASS卫星略差。     

不同时期的BDS-3精密单点定位性能分析

本文分析了全球23个MGEX测站在不同时期接收到的BDS-3的卫星数量变化情况,对不同时期的MGEX测站BDS-3数据进行精密单点定位解算,对比分析了BDS-3卫星数目变化对精密单点定位精度与收敛时间的影响。结果表明：(1)相较于2021年DOY 1,2022年DOY 1全球23个MGEX测站接收到的BDS-3卫星平均数由6.2颗增加到11.1颗。(2)地面测站接收到更多的BDS-3卫星后,静态PPP精度提高了11.4%,收敛时间缩短了18%;模拟动态PPP的精度提高了28.0%,收敛时间缩短了31.9%。     

一种新的钟差预处理方法及在WNN钟差中长期预报中的应用

为了提高导航卫星钟差中长期预报的精度,在提出一种针对钟差一次差分序列的数据预处理方法的基础上,建立了一种钟差中长期预报的小波神经网络模型。该模型首先对建模钟差数据进行一次差分,然后对一次差分序列进行预处理;用预处理后的一次差分序列对小波神经网络建模并进行中长期预报,最后将预报结果还原得到相应的钟差预报值。使用全球定位系统(GPS)卫星的铷钟数据进行中长期预报,并与常用的二次多项式模型、灰色模型、Kalman滤波模型进行对比,结果表明,本文方法能有效减小导航卫星星载铷钟钟差的中长期预报误差。     

大规模GNSS网分布式存储与解算方法

针对GNSS大网在海量数据存储和解算方面面临的挑战,设计了从基础设施、数据管理、计算和服务到应用的GNSS分布式存储与解算体系结构;基于HDFS改进了GNSS数据存储目录结构;基于HBase设计了GNSS数据存储表结构;基于MapReduce提出了GNSS大网分区分布式解算策略。实验搭建了分布式平台,实现了GNSS数据分布式存储、并行检索和发布以及GNSS大网分区分布式解算,存储和解算性能均得到了较大提高。结果表明,所提出的方法可用于GNSS大网数据存储和解算。     

非差模式的GNSS数据并行解算设计及实现

基于精密单点定位技术的非差模式是当前GNSS数据处理的主要策略之一。随着测站规模的增大,非差模式的处理时间也线性递增,传统的串行处理方法需消耗大量的计算时间。采用工厂模式和责任链模式实现了非差精密单点定位;利用轻量级的并行编程技术从底层设计并实现了基于任务的非差多核并行解算;进一步在网络多节点环境中建立并发布非差计算服务,实现了网络多节点协同并行解算GNSS数据。通过大量数据的测试与试验,验证了多核多节点的非差并行解算方案的高效性。试验结果表明,单节点多核并行、双节点网络并行、四节点网络并行、六节点网络并行的计算效率分别比单节点串行方案平均提高了2.74,5.30,9.38和14.69倍。     

卫星钟差预报的小波神经网络算法研究

卫星导航系统中星载原子钟的钟差预报在优化导航电文中的钟差参数、满足实时动态精密单点定位的需求和提供卫星自主导航所需的先验信息方面具有重要的作用。根据星载原子钟钟差的特点,提出一种基于一次差方法的小波神经网络钟差预报算法:首先对钟差相邻历元间作一次差后的差值进行建模,根据时间序列预报一次差的值,然后再将预报的一次差还原,得到钟差预报值。该方法使得预报钟差的小波神经网络不但模型结构简单,而且预报精度高。最后,通过算例将本文所建模型与常用的二次多项式模型和灰色模型进行对比,结果表明:一次差方法可以使给定结构的小波神经网络的钟差预报精度得到显著提高,而且所建模型的预报效果优于两种常规模型。