北京54坐标转换至WGS-84坐标的方法

本文首先阐述了北京54坐标转换至WGS-84坐标的意义,介绍了北京54坐标转换至WGS-84坐标的实现过程及其方法.最后通过计算江苏省北京54坐标数据和C级GPS网数据对两种坐标转换方法进行了比较分析,并得出了有益的结论.     

沉降观测数据分析方法探讨

分析沉降数据处理及信息挖掘的基本方法,结合GIS软件,通过实例讨论沉降数据分析的可视化问题,为工业广场及大型建筑物形变监测提供依据.     

自适应联邦滤波器在GPS-INS-Odometer组合导航的应用

针对多传感器观测信息较多、计算效率较低、对动力学模型误差稳键性不佳的问题,提出了一种自适应联邦滤波器并应用于GPS-INS-Odometer组合导航。首先介绍GPS-INS-Odometer组合导航的动力学模型和观测模型,比较分析了信息分配因子和自适应因子的共同特性,论证了联邦滤波器和自适应滤波器的等价性及其等价成立条件,提出了自适应联邦滤波器的信息分配因子构造方法。最后利用实测数据验证了算法的有效性。结果表明,相比于基于GPS和Odometer(里程计)初始方差构造信息分配因子的联邦滤波器,本文提出的自适应联邦滤波器兼容了联邦滤波器高效计算效率,且具有较好的抵抗动力学模型误差效果,能够有效削弱多传感器动力学模型误差对于导航解算的影响,对直接可测参数和间接可测参数的精度提高均起到了积极的作用。     

浅析地理信息系统与电子政务的关系

在对电子政务和地理信息系统的基本概念进行系统分析之后,对电子政务与GIS的关系,电子政务建设中存在的问题;GIS在电子政务中的应用等进行了论述。     

载波/多普勒平滑伪距在Android手机中的定位实现

针对Android手机GNSS伪距定位精度较低的问题,利用手机端观测信息,通过载波相位/多普勒平滑伪距改善手机端伪距观测值的质量,从而达到提高定位精度的效果。首先给出了Android手机GNSS原始观测量的获取方法,然后推导了载波相位平滑伪距和多普勒平滑伪距算法模型,并设计合理有效的试验对算法的精度进行评定。试验结果表明：在手机端静态定位中载波相位和多普勒平滑算法均可提高原始伪距的定位精度,且多普勒平滑算法表现更优;在手机端动态定位中多普勒平滑算法可获得比原始伪距更优的定位精度,但是载波相位平滑算法较原始伪距更差;由于硬件的制约手机端周跳和信号失锁严重,占比超过50%,载波相位在手机端的可用性较低;多普勒平滑算法的最优平滑时间常数小于等于10 s,具有实时动态定位的巨大潜力。     

顾及卫星空间分布状态的 GNSS信噪比随机模型

为了研究随机模型对GNSS定位精度的影响,介绍了GPS/GLONASS/BDS组合伪距单点定位的函数模型以及几种当前常用的先验随机模型。结合各个模型的优缺点,提出通过指数函数引入空间分布改善因子,建立一种改进的信噪比随机模型,并设计相关多系统伪距单点定位试验对其性能进行分析。实验结果表明:改进模型的解算精度显著优于现存的几种先验随机模型,相比等权模型在三维定位精度上提升15%～30%,相比高度角模型提升15%～25%,相比信噪比模型提升5%～15%,相比现存的PDOP模型也有明显提升。改进模型在不同遮蔽情况、双系统和三系统组合定位时精度均优于现存的信噪比随机模型,从而验证了该定权算法的有效性。     

网络分层用于最短路问题的算法研究

提出了一种基于Dijkstra方法的网络分层算法,实现了两点间节点数最少条件下最短通路的求取,并与传统Dijkstra算法进行了比较,得到了一些有益的结论。     

一个复杂地形扩散模式及其应用

简单搬用现有的山区扩散模式及参数,污染物地面浓度估算误差常达几倍,有时甚至达几十倍。本文采纳VALLEY模式的横向扩散假设,但改变其地形修正方案,构成一个新的山区扩散模式并应用于山区城市渡口市。利用该市的烟源资料,以及由现场试验确定的气象参数和扩散参数进行模式计算,并用二氧化硫的浓度监测资料进行检验。结果表明模式效能明显改善,但在背风坡尾流区及其它气流紊乱区域内的计算效果不好。     

协方差推估在高程异常拟合中的应用

协方差推估把待定参数看作随机变量,从这一思想出发,提出将协方差推估应用于高程异常拟合,通过对兖州矿某测区GPS实测数据的处理、分析,得到较为精确的拟合结果,验证了协方差推估应用于高程异常拟合的实用性、正确性。     

面向MATLAB转换GPS高程的神经网络方法

GPS高程转换是GPS应用的关键问题之一。本文介绍了MATLAB中的BP神经网络工具箱常用函数以及实现步骤,设计了转换GPS高程的三种方案,利用MATLAB开发工具实现了BP神经网络转换GPS高程的方法。实例计算表明,采用合适的训练函数,选用好的网络结构,利用BP神经网络方法可以取得比二次多项式曲面拟合法更高的转换精度。