卫星导航系统完备性指标SISA的计算和分析

根据GALILEO系统的完备性指标概念,采用基于轨道误差和卫星钟差协方差矩阵计算完备性指标的方法,利用GPS星历数据计算和分析了空间信号误差(SISE)和完备性指标(SISA)的变化和分布情况.结果表明,GPS卫星各分量中误差相差较大,对于不同的卫星应分别计算其完备性指标;不同GPS卫星的SISE随时间的变化幅度不同,呈明显的随机性;在中国区域内,SISA的变化具有一定的规律性,在低纬高经度地区SISA具有较小的数值,在同一高纬地区SISA的数值相近;针对GPS系统的SISA计算结果,GALILEO系统需大幅提高轨道和钟差预报精度才能满足生命安全服务要求.     

基于双线性内插规则格网DEM地形误差模型

双线性DEM表面模型的精度包括:使用双线性建模方法从格网量测数据传递过来的误差和地形表面的线性表达导致的精度损失.从理论上推导并证明了地形线性表达的误差极值是格网分辨率与地形坡度乘积的常数倍.并根据地形说明了,在不同地形时常数c的不同取值.     

一种利用水平截面法分析高压线塔倾斜度的误差模型

针对一种基于地面激光扫描技术的高压线塔倾斜度监测方法,分析了利用水平分层的点云面片中心偏移量计算高压塔倾斜度的算法原理,以及该算法的误差来源。研究表明,利用水平截面法监测出线塔倾斜误差量主要与线塔的倾斜量及上下非对称特性有关。经过公式推导,建立了主倾斜剖面上的倾斜误差改正模型,并开发了专用的点云数据处理软件。结合山西开采沉陷区的倾斜高压线塔实例,利用本法计算了线塔的倾斜值,并将结果与特征点法计算结果进行了对比,验证了算法和数据处理程序的有效性和精度。本文内容对利用激光扫描技术监测烟囱、高塔等上小下大的非对称高耸结构的倾斜量有较强的借鉴意义。     

利用NMF算法确定ZTD格网产品空间分辨率

GGOS Atmosphere发布的ZTD格网产品得到了广泛应用,然而该产品空间分辨率的确定缺乏足够依据。本文分析了GGOS ZWD、ZHD产品与ECMWF发布的PWV、SP产品之间的强相关性,计算了不同空间分辨率格网产品的经纬向梯度分组概率;同时利用所提出的基于随机学习速率矩阵的改进NMF算法提取了不同空间分辨率格网产品的特征维数,进而确定了ZTD格网产品的最佳空间分辨率、固有特征维数,并提供了一种数据压缩发布方案。     

基于罗德里格矩阵的抗差迭代坐标转换算法研究

针对大旋转角坐标转换模型线性化复杂、计算量大等问题,并顾及数据粗差对计算结果的影响,根据反对称矩阵和罗德里格矩阵的性质,探讨一种基于罗德里格矩阵和稳健抗差估计理论进行迭代解算的高精度空间直角坐标转换方法,推导基于罗德里格矩阵进行空间直角坐标转换的七参数模型、线性化误差方程及抗差迭代计算的严密公式。通过计算与分析,表明该方法适用于任意旋转角的坐标转换,能有效抵抗数据粗差对转换结果的影响,计算精度高,收敛速度快,是一种有效、实用的坐标转换方法。     

相机与激光跟踪仪相对位姿标定方法的研究

在空间目标的六自由度精密测量中,激光跟踪仪测量技术与视觉测量技术的联合应用越来越多,为解决相机坐标系与激光跟踪仪位姿模型的标定问题,研究一种利用罗德里格矩阵标定相机坐标系与激光跟踪仪坐标系相对位姿的方法。首先,分别用激光跟踪仪与相机测量出公共靶点坐标和拍摄含有靶点的照片,再用标志中心提取算法和单张相片空间后方交会算法解算出靶点在相机坐标系下坐标,最后利用罗德里格矩阵进行坐标系转换,即可标定出相对位姿。实验结果表明:标定模型X轴平均误差和均方根误差分别为0.005 7mm和0.006 2mm;Y轴平均误差和均方根误差分别为0.003 2mm和0.003 5mm;模型的标定精度和稳定可靠程度基本满足测量需要。     

基于自适应Ransac算法的基础矩阵估算

基础矩阵估算是计算机视觉中恢复两张影像相对运动不可缺少的步骤,通常使用Ransac算法从包含大量外点的数据集中估计基础矩阵。经典Ransac判断样本是否为内点的阈值是经验值,不能满足所有样本,且在两个矩阵含有相同内点数时无法确定最优基础矩阵。本文介绍了自适应Ransac算法及流程,将其应用与基础矩阵的解算中。通过利用无人机影像与手机拍摄照片进行实验。实验结果表明,自适应Ransac算法可得到比经典Ransac更精确的基础矩阵。     

不同空间插值对InSAR大气延迟改正影响研究

大气效应是InSAR技术用于地表探测的主要误差源之一。GPS数据作为InSAR大气延迟误差改正的重要数据源,受其站点分布疏密的影响,分辨率还无法做到与SAR影像完全相匹配,必须对GPS获取的大气延迟数据进行空间插值。本文采用反距离加权法(IDW)、Kriging插值法和移动曲面拟合法(Surface Moving Fitting,SMF)三种插值方法,探讨了InSAR大气误差改正过程中的空间插值问题,并对三种插值的精度进行了分析和评价。     

不规则三角网土方量计算数学模型及精度分析

土方量的计算是铁路、公路勘察、场地平整等土木工程中经常碰到的问题,在实际生产应用中,有时不同方法计算的土石方量相差较大,因此确定不同方法的土方计算精度显得尤为重要。本文首先介绍了利用不规则三角网进行土方量计算的方法,给出了单个三角形对应的几何体的体积计算公式。在此基础上,根据误差传播定律,以点位误差和高程误差为影响因子,对不规则三角网土方量计算结果精度进行评价。最后利用野外实测的地形点数据对本文的方法进行了验证和分析。     

D-InSAR技术的积雪深度反演

积雪深度是大量气候、水文、农业及生态模型的重要输入变量。选用欧空局Sentinel-1主动微波数据,利用合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)差分干涉测量技术的二轨法,根据积雪相位与雪深之间的转换关系,反演新疆天山中段的巴音布鲁克盆地典型区的积雪雪深分布,提出了基于InSAR二轨差分的雪深估计方法,反演得到2016年12月18日的空间分辨率为13.89 m的雪深分布。研究表明:(1)对Sentinel-1数据进行正确的预处理以后,可以应用SAR差分干涉测量技术的二轨法反演区域雪深分布。但由于像对相干性和积雪状态的差异,积雪深度超过10 cm,可以获取较准确的雪深反演结果,R=0.65,反演误差的均方根误差RMSE=4.52 cm,平均相对误差为22.42%,反演雪深结果均比实测结果略偏低;而当雪深小于10 cm时,雪深反演值较实测值存在较大的误差,相对误差均高于34.52%,且反演雪深值均比实测值偏高。(2)雪深反演精度受高程及实际雪深的差异影响显著,另外雪深反演精度也受限于干涉像对相干性。结果表明,对于获取区域积雪雪深,InSAR技术较光学及被动微波遥感具有非常广阔的应用前景。