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在利用GPS进行定位测量时,影响GPS定位精度的影响因素有很多。而对流层延迟是GPS定位误差的主要误差之一,对流层延迟与测站处的气压、温度和湿度等气象因素有密切关系。对流层延迟与卫星信号传播路径的高度角有密切关系,当高度角为90。时由对流层延迟造成的误差达到2-3m,当高度角为10°时,由对流层延迟造成的影响达到20m。随着工程应用的需求,用户对定位的精度要求越来越高。当利用差分法对GPS对流层延迟进行改正时,短基线两端高差较大或气象元素差异较大时,差分后残余对流层误差仍然是精密测量的主要误差源。如果使用GPS对流层延迟改正模型,则需要测站处的气象参数,这给实际工程应用带来了不便。采用安徽省电力系统10个CORS基站的对流层延迟作为训练数据,8个CORS站的对流层延迟作为测试数据。建立一种基于遗传算法和BP神经网络新的区域GPS对流层延迟内插方法,利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的模型,该模型只需要输入测站点的经纬度和高程值。通过对数据进行分析,当训练数据地理位置选择合适时所有测站的GPS对流层延迟预测精度都在mm级,并且GA-BP模型在预测GPS对流层延迟中具有比较高的可靠性和稳定性。数据处理结果表明,在区域GPS对流层延迟预测中GA-BP模型是一种预测精度比较高的方法。