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天頂對流層延遲模型的精度分析及其改進研究

發(fā)布時間:2021-02-28 02:26
  在GNSS定位的誤差來源中,對流層延遲通常難以被徹底消除。目前常用模型改正法進行對流層延遲的改正,對流層延遲模型大致分為實測氣象數(shù)據(jù)模型和非實測氣象數(shù)據(jù)模型兩類,其實質(zhì)分別是以實測氣象數(shù)據(jù)或由經(jīng)驗模型估計得到的氣象數(shù)據(jù)與對流層延遲間構(gòu)建的復雜的非線性關(guān)系。隨著GNSS定位精度尤其是在高程方向的定位精度要求越來越高,對流層延遲模型的改正精度也需要進一步提高。本文利用IGS分析中心提供的精度優(yōu)于4mm的天頂對流層延遲為參考值,對比分析了目前常用的幾種對流層延遲模型的精度,同時在現(xiàn)有模型上進行改進,以進一步提高對流層延遲的估計精度,具體研究內(nèi)容如下:(1)分析了三種實測氣象數(shù)據(jù)模型在中國部分地區(qū)的適用性。實驗結(jié)果表明,Hopfield模型在選取的八個IGS測站的精度較低,且在高海拔地區(qū)的適用性較差;Black模型和Saastamoinen模型的精度相當且不受測站高程的影響;(2)依據(jù)不同氣象數(shù)據(jù)組合作為輸入數(shù)據(jù)在單個測站建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,實驗結(jié)果表明引入無線電探空獲取的可降水量為輸入數(shù)據(jù)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的精度較Saastamoinen模型有明顯提高;同時利用該模型構(gòu)建區(qū)域天頂對流層... 

【文章來源】:長安大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

天頂對流層延遲模型的精度分析及其改進研究


神經(jīng)元結(jié)構(gòu)

天頂對流層延遲模型的精度分析及其改進研究


BP模型誤差曲線

天頂對流層延遲模型的精度分析及其改進研究


BP-PCA模型誤差曲線

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的GPT2w改進模型及全球精度分析[J]. 楊慧君,馮克明,謝淑香,周應強,李闖.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2019(03)
[2]基于EEMD-SARIMA的對流層延遲預測模型研究[J]. 任超,劉中流,梁月吉,甘祥前.  大地測量與地球動力學. 2018(09)
[3]基于改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建區(qū)域精密對流層延遲模型[J]. 肖恭偉,歐吉坤,劉國林,張紅星.  地球物理學報. 2018(08)
[4]利用主成分分析建立區(qū)域?qū)α鲗友舆t時空模型[J]. 晏慧能,戴吾蛟,劉斌.  大地測量與地球動力學. 2017(10)
[5]氣候變暖背景下全球?qū)α鲗禹敻叨群蜏囟鹊姆植继卣骷白兓厔輀J]. 杜一博,張強.  干旱氣象. 2017(02)
[6]GPS測繪技術(shù)在工程測繪中的應用探析[J]. 梅詩.  建材與裝飾. 2017(07)
[7]城市軌道交通常態(tài)與非常態(tài)短期客流預測方法研究[J]. 白麗.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2017(01)
[8]北斗地基增強系統(tǒng)標準體系的構(gòu)建[J]. 麥綠波,徐曉飛,梁昫,陳曉華.  中國標準化. 2016(14)
[9]ARIMA模型在人口序列預測中的應用[J]. 顧翠伶,王寧.  周口師范學院學報. 2016(05)
[10]深空探測天線陣大氣相位擾動修正方法綜述[J]. 張凱,孔德慶.  天文研究與技術(shù). 2016(04)

博士論文
[1]GNSS動態(tài)變形測量關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 薛志宏.解放軍信息工程大學 2012
[2]高精度實時衛(wèi)星導航仿真系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 范國清.國防科學技術(shù)大學 2011
[3]平流層水汽與甲烷的分布和變化及其氣候效應的研究[D]. 畢云.中國科學技術(shù)大學 2009

碩士論文
[1]地基GPS反演大氣可降水量及其在臺風分析中的應用研究[D]. 羅楨.東華理工大學 2017
[2]面向城市熱環(huán)境分析的地物紅外輻射能量傳輸研究[D]. 方小凱.重慶大學 2017
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的必需基因的預測與分析[D]. 許洛.重慶大學 2017
[4]無氣象參數(shù)的對流層延遲改正模型研究[D]. 夏曉明.東南大學 2017
[5]基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的個股股價預測[D]. 武思致.天津大學 2017
[6]城市區(qū)域電網(wǎng)電力負荷分析與預測方法[D]. 魏翀.天津大學 2016
[7]中國地區(qū)對流層延遲模型研究[D]. 韓偉.東南大學 2016
[8]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的短期電力負荷預測的研究[D]. 隋惠惠.哈爾濱工業(yè)大學 2015
[9]基于GNSS的大氣建模與精度分析[D]. 呂慧珠.長沙理工大學 2015
[10]基于GA-BP模型的GPS對流層延遲內(nèi)插算法研究[D]. 尹為松.合肥工業(yè)大學 2015



本文編號:3055171

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