【摘 要】
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近年来,我国BDS的建设和应用为GNSS电离层研究带来了新的机遇和挑战。本文采用中国测绘科学研究院i GMAS分析中心数据,构建了三系统融合全球电离层球谐函数模型,并对结果进行分析。研究表明:除去精度较差的海洋区域,在大陆地区,多系统融合全球电离层建模结果能较精确地表达电离层VTEC;对比三系统差分码偏差DCB的精度统计结果,GPS卫星系统C1P2码偏差均小于1 ns,大部分在0.5 ns以内,精
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近年来,我国BDS的建设和应用为GNSS电离层研究带来了新的机遇和挑战。本文采用中国测绘科学研究院i GMAS分析中心数据,构建了三系统融合全球电离层球谐函数模型,并对结果进行分析。研究表明:除去精度较差的海洋区域,在大陆地区,多系统融合全球电离层建模结果能较精确地表达电离层VTEC;对比三系统差分码偏差DCB的精度统计结果,GPS卫星系统C1P2码偏差均小于1 ns,大部分在0.5 ns以内,精度最高;GLONASS卫星系统C1P2码偏差均小于2 ns,精度比GPS系统略低;BDS卫星系统B1B2
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针对常规GNSS解算模糊度存在的问题,该文提出了一种新的GNSS宽巷模糊度单历元求解算法。利用单历元双频码伪距观测值和载波相位观测值得到双差宽巷模糊度浮点解,将所有浮点宽巷模糊度分别向上、向下取整建立模糊度搜索空间;将模糊度空间中的所有备选组合代入双差宽巷观测方程中进行最小二乘解算,其中单位权中误差最小的组合就是最优的宽巷模糊度组合;然后对最优组合进行正确性检验以确定宽巷模糊度。确定宽巷模糊度后,
随着社会经济与科学技术的快速发展,各种新型的科学技术被广泛应用到各行各业当中,而且取得了一定的成效。在此背景之下,工程测绘技术也发生了很大的变化,越来越多的新理念和新技术被应用到工程测绘施工过程当中。根据实践经验总结,以往传统的测绘技术已经不能很好地满足工程现如今实际发展需求,特别是在经度化和标准化方面比较欠缺,这就需要将GPS测量技术充分应用到工程测绘过程当中,本文将对GPS会技术的应用特点和具
大气负荷会造成显著的测站坐标时间序列垂向季节性变化,其量级可以达到10~20 mm.本文通过对全球58个IGS基准站2007—2011年期间观测数据的解算,比较分析了不同大气负荷改正策略下的修正效果,确定了最优大气负荷改正方法.结果表明,在观测值层面对潮汐、非潮汐大气负荷进行统一改正是最优的改正方法,可以使80%以上测站的RMS值减小,日均值改正效果较差,只能改正约20%的测站.
对流层延迟是空间大地测量技术的主要误差源之一,数据处理中对流层延迟的修正需要借助对流层延迟模型.本文首先从物理原理出发,梳理了对流层天顶延迟模型的研究历程和最新进展.按照时间顺序,对流层延迟模型先后经历了依赖实测气象资料的经典模型、不依赖实测参数的经验模型和以数值模型气象资料为基础的高分辨经验模型三个发展阶段.其次,本文利用中国区域内219个GPS测站2014—2015年两年实测的天顶延迟,对后两
以农村房地一体不动产确权登记工作为基础,在使用传统测量方法的同时,提出一种利用无人机倾斜摄影技术进行三维测图的方法,并对测量精度进行了分析,结果表明,该方法可以为快速实现不动产测量提供一种新的思路。
针对传统方法对影像畸变敏感,难以用于具有较大变形的立体影像匹配的问题,提出了一种基于加权α形状(WαSH)局部区域特征的匹配方法.该方法采用WαSH特征检测算法提取图像的局部特征,并引入特征区域的二阶矩矩阵对椭圆拟合后的特征进行归一化,获得去除仿射变形的影像块;在归一化后的影像块上采用尺度不变特征变换(SIFT)描述算法提取特征描述向量,并基于最近邻与次近邻距离比率(NNDR)匹配测度进行特征匹配
为提高国土整治项目区规划设计成图效率问题,提出了一种基于倾斜摄影和实景三维设计方法。利用无人机倾斜摄影快速获取项目区真实地貌,以三维实景软件系统为平台融合正射影像图、倾斜影像图、数字高程图、数字线划图及实景采集车和手持GPS设备采集的图像等,进行基于现状图的三维规划设计。将该方法用于湖北大悟县某国土整治项目中,能快速制作三维立体设计场景,满足规划设计和评审要求。
土地是我们生态系统中十分重要的因素,人类的生活生产都离不开土地,我国将合理利用和保护土地资源做为我国的基本国策,以避免土地在自然环境和人类活动的影响下,遭到破坏。为了更好的监测我国土地资源的动态,就需要采用遥感信息技术,借助地理信息系统,对我国土地资源的状况进行合理的预测和研发,从而了解该地带的经济发展前景,实现可持续发展战略。遥感信息技术在土地资源管理中占有十分重要的位置,运用遥感信息技术可以在
随着科学技术的发展,无人机技术和倾斜摄影测量的技术得到了大量的普及应用,这两项技术极大地提高了摄影测量的技术的精确度和可靠性。土地整治当中利用无人机技术与倾斜摄影测量技术是的人工成本的到了减少,减少了测量时间,是测量效率得到了极大地提高。
针对卫星钟差呈趋势项和随机项变化的特点,提出了基于GM(1,1)与自回归求和移动平均的组合预报模型。该模型首先采用GM(1,1)模型预报钟差的趋势项部分,然后利用ARIMA模型对GM(1,1)的模型残差序列进行建模和预报,最后将GM(1,1)和ARIMA模型的预报结果对应相加即得到钟差的最终预报值。此外,采用IGS公布的精密卫星钟差进行预报试验,通过与卫星钟差预报中常用的二次多项式模型和修正指数曲