利用机载LIDAR双次回波高程之差分类激光脚点

机载LIDAR技术已经引起了测绘界的浓厚兴趣,有可能给测绘领域带来一场新的技术革命。机载LI-DAR技术的硬件设备在国外已相对成熟,而机载LIDAR的数据后处理算法仍然处于研究发展阶段,还有诸多问题没有得到解决,其关键之一就是机载LIDAR数据的滤波与分类。本文首先对已有的滤波分类方法进行了综合评价,并指出了各自的局限。然后提出利用两次回波信号的高程数据来实现对机载LIDAR数据的分类。首次分类后得到植被激光脚点点集和地面及房屋激光脚点点集。而房屋上的激光脚点要高出地面上的激光脚点数米之多,简单利用阈值法就可以进一步分类出房屋激光脚点和地面激光脚点。也可以先经过滤波处理将地面激光脚点去掉,然后利用两次回波信号的高程数据来分类自然植被激光脚点和人工地物激光脚点。实验证明所提方法简单有效,算法简单实用,特别适用于分类植被激光脚点。     

GPS系列卫星广播星历轨道和钟的精度分析

指出了在对GPS广播星历精度进行比较分析之前必须处理好的一些关键问题;统计了短期内(连续两周)所有GPS卫星的广播星历轨道误差及钟误差,并着重从卫星自身角度对其精度加以分析。分析结果表明,当前广播星历的轨道精度已经达到2 m,钟差精度达到10 ns左右;不同类型卫星的精度状况有所差异,主要体现在其稳定性方面,Block IIR卫星优于Block IIA卫星,铷钟卫星短期稳定性优于铯钟卫星。     

航空重力GPS测速多粗差探测方法

GPS速度测量在航空重力测量中具有重要的作用。根据飞机平稳飞行的状态,建立了严密的状态方程,利用常加速度模型的速度预测值,构建了观测值验前残差检验量Q,并给出其误差源:观测误差与速度预测误差,根据检验量Q的统计特性结合IGGⅢ抗差方案,对含粗差的观测值作降权处理。采用静态数据分析观测误差的统计特性,并给出其模型参数,同时分析了理想运动状态下的速度预测精度以及数据采样率与新方法粗差探测能力之间的关系。通过静态和动态算例表明,新方法能有效探测出小于1周的粗差。     

城市复杂场景下GNSS定位的因子图优化方法及其抗差性能分析

北斗/全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）在开阔环境下可以提供连续可靠的高精度导航定位服务,但是在城市复杂场景下,GNSS多路径与非视距信号严重、粗差与周跳发生频繁,导航定位能力仍然存在不足。相较于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)方法,因子图优化能够充分利用历史观测,通过窗口内历元间约束与冗余观测信息共同抑制异常数据影响。构建了基于滑动窗口因子图优化的GNSS定位模型,通过验后残差迭代分析进行粗差探测,并从最小可探测误差、粗差探测成功率、定位精度提升等方面深入分析因子图优化与EKF的抗差性能。以城市复杂场景数据进行处理验证,结果表明,因子图优化的最小可探测误差减小了11.92%～32.56%,粗差探测成功率提升了3.84%～10.47%,GNSS定位精度提升了11.29%～25.99%。总体而言,对于城市复杂场景下的GNSS导航定位应用,因子图优化具备更好的抗差性能和定位精度,有望取代现有基于单历元观测值的EKF模型。     

IGS卫星钟差产品采样间隔对PPP精度的影响

使用IGS 5 min、30 s以及CODE最新发布的5 s间隔的精密卫星钟差产品分别进行了静态和动态精密单点定位(PPP)试验。结果表明,使用三种不同采样间隔的精密卫星钟差对静态PPP定位结果的影响很小,均能满足mm至cm级的静态定位精度,采样率更高的精密卫星钟差改正对静态定位结果无显著改善;对动态PPP定位,三种采样间隔的精密卫星钟差均能满足cm至dm级的定位精度,使用30 s间隔的精密卫星钟差较使用5 min间隔的精密卫星钟差,其定位精度提高了30%~50%,而使用5 s间隔的精密卫星钟差同使用30 s间隔的精密卫星钟差获得的定位精度基本一致。     

2009年7月22日日全食-电离层响应分析

选取2009年7月22日发生的日全食前后的电离层垂测仪数据来分析日全食期间的电离层响应,并尝试通过掩星电离层反演方法探测本次日全食引起的电离层效应。结果显示,利用垂测仪和COSMIC掩星反演均能够探测到日全食期间受日食影响的电离层的显著变化,但利用COSMIC掩星反演提取的电离层效应所具有的时间分辨率还有待提高。     

利用Allan方差分析GPS非差随机模型特性

非差GPS定位中,通常采用以观测值服从高斯白噪声条件的估计准则进行参数求解。研究表明卫星端误差、传播路径误差、测站环境误差等会破坏观测值的白噪声特性,并且未模型化误差同样具有不利影响。这不仅破坏了估计准则的假设条件,而且部分非白噪声有可能被状态参数吸收,影响估计的准确性。本文将观测值白噪声、有色噪声和未模型化误差一同纳入GPS非差随机模型,以验后残差来表征GPS数据的随机特性,进行Allan方差分析,研究噪声成分及其参数。结果表明,GPS非差噪声组合主要为WN+GM,相位白噪声为2.392mm,GM过程噪声为4.450mm/s,相关时间为52.074s,伪距白噪声为0.936m,GM过程噪声为0.833m/s,相关时间为14.737s,相位的GM过程噪声与卫星相关性较大,而其余噪声则与测站相关性较大,大量分析结果表明GPS非差随机模型并不服从高斯白噪声假设,有待精化。     

城市场景智能手机GNSS/MEMS融合车载高精度定位

智能手机凭借其普遍性、便携性和低成本等优势,已成为大众用户导航与位置服务的主流终端载体,其多频多系统GNSS（global navigation satellite system）观测值的开放进一步激发了手机高精度定位的研究。然而,受限于消费级GNSS器件性能,手机卫星观测值呈现出信号衰减严重、伪距噪声大、粗差周跳多等问题;并且受城市复杂环境影响,手机GNSS定位的连续性、可靠性也难以保证。提出一种城市场景手机GNSS/ MEMS（micro-electro mechanical system）融合的车载高精度定位方案。首先,构建了速度约束的GNSS差分定位模型;然后,通过手机内置MEMS与车辆运动约束,在挑战环境下进行GNSS/MEMS融合精密定位。实验结果表明,在开阔和树荫场景下,速度约束方法可达到分米至米级定位精度,相比于常规方法分别提升了35.2%和78.9%;在高架场景下,GNSS/MEMS融合定位的精度和连续性均提升显著;在隧道场景下,MEMS推算位置累积误差约为2.5%。实验结果初步表明,手机GNSS具备开阔环境下的车道级定位能力,手机GNSS/MEMS融合可提升城市复杂环境下车载定位的精度和连续可用性。     

GPS卫星星历的精度分析

利用全球GPS永久性跟踪站WUHN(武汉)站在SA取消前后五天的广播星历文件计算得到在视卫星的位置和钟差，与事后IGS精密星历提供的卫星位置和钟差进行比较分析，说明SA取消对广播星历的影响。     

单站GPS测速在实时地震监测中的应用

本文提出一种利用单站GPS载波相位或多普勒观测数据,基于单站GPS测速法实时确定地震监测台站运动状态(速度)的新方法.针对2010年4月4日发生于墨西哥Baja California(32.259°N,115.287°W)北部的Mw7.2级EI-Mayor-Cucapah地震事件,选取震中邻近区域(200 km内)若干采样率为5 Hz的高频GPS观测站数据进行实验.结果表明:基于新方法所得测站速度结果能够很好地反映出地震期间监测台站的瞬时运动状态,测站P496和P744计算的速度结果与其并置强震仪观测结果具有很好的一致性.