全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）是與現(xiàn)代科學技術(shù)發(fā)展同步興起的先進導航、定位技術(shù),其具備全天候、高精度特點。現(xiàn)今GNSS技術(shù)已經(jīng)成為快速收集地理的數(shù)據(jù)的重要手段,但GNSS觀測技術(shù)直接獲得的是相對于參考橢球面的大地高,而非實際工程中所需的正常高。為了能利用GNSS技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的水準測量技術(shù),構(gòu)造高精度的轉(zhuǎn)換模型一直是測繪工作研究的重點。不同高程轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵之處在于高程異常的求解。為得到局部區(qū)域的精準高程異常,本文提出利用蜂群-果蠅混合算法來為最小二乘支持向量機擬合法選出最佳參數(shù),完成GNSS高程擬合模型的建立。主要工作內(nèi)容如下:1、簡單闡述了高程的定義及不同高程之間的相互轉(zhuǎn)換,列舉了確定大地水準面的常規(guī)方法及特點。分別從曲線擬合法、曲面擬合法及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析了各自的適用范圍及優(yōu)缺點,探討了常見擬合方法所存在的不足與改進方法中存在的局限。2、針對GNSS觀測數(shù)據(jù)中可能含有粗差的情況,提出在最小二乘支持向量機中引入穩(wěn)健估計來進行高程擬合,并與未嵌入穩(wěn)健估計的最小二乘支持向量機擬合方法分別對同組含有粗差的觀測數(shù)據(jù)進行處理,比較分析發(fā)現(xiàn)改進最小二乘支持向量機擬合方法可以減弱粗差對模型精度的干擾。3... 

【文章來源】：桂林理工大學廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

地球表面重力場分布

桂林理工大學碩士學位論文10γγγmH0.30862(2.3)式(2.3)中，表示橢球面上的正常重力，可由以下公式得出：γγ22121sinsin2e(2.4)式(2.4)中，表示在橢球赤道上的正常重力值，則表示地面上點的天文維度，1、2是與橢球自身有關(guān)的系數(shù)。根據(jù)以上的公式我們在實際測量中可以精確的測定地面點的正常高，具有一定的現(xiàn)實意義，廣泛的應用于日常的大地水準測量中。(3)大地高地面上的某點沿著橢球的法線至球面的距離稱之為大地高，其以參考橢球面作為基準面[50]。GNSS定位技術(shù)中，所測定的地面點位置信息依賴于WGS-84坐標系，主要包括經(jīng)度、緯度、高程三方面主要信息，其中的高程就是大地高。與正高、正常高的區(qū)別，見圖2.2：圖2.2正高、正常高和大地高的區(qū)別大地高并不具有物理意義，其存在一般作為我們測量內(nèi)業(yè)計算的基準面，僅是一個幾何量。根據(jù)以上三個高程定義的介紹，可知不同的高程因所參照的基準面不同，所形成的高程系統(tǒng)也不相同。2.1.3高程之間的相互轉(zhuǎn)換盡管在不同的高程系統(tǒng)中高程基準面各不相同，地面同一點的高程值也不相同，但是根據(jù)圖2.2可知，三者之間存在一定的關(guān)系，可以利用數(shù)學公式相互轉(zhuǎn)

桂林理工大學碩士學位論文41第5章改進LSSVM在區(qū)域GNSS高程擬合中的應用本章主要對采用組合智能算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機法建立的區(qū)域GNSS高程擬合模型的精度進行分析。在選用生物智能算法尋優(yōu)之前，為保證構(gòu)建擬合模型的精度，需要剔除觀測數(shù)據(jù)中存在的粗差。分析在穩(wěn)健估計改進最小二乘支持向量機擬合模型中在粗差剔除的過程中所存在的優(yōu)勢，利用蜂群-果蠅組合算法為最小二乘支持向量機擬合模型求解最佳參數(shù)，用于區(qū)域GNSS高程擬合模型的建立，比較改進前后擬合模型精度，同時與SVM擬合模型、常規(guī)LSSVM擬合模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合法對同一區(qū)域擬合結(jié)果進行對比分析。5.1研究區(qū)域及實驗方案5.1.1研究區(qū)域概況研究區(qū)域選在廣西某地區(qū)，丘陵地帶較多，覆蓋面積約在800km2,研究區(qū)域處于城市周邊，交通較為便捷，GNSS水準數(shù)據(jù)采集較為方便(見圖5.1)。本次收集到的觀測數(shù)據(jù)包含有B級、C級、D級、E級GNSS測量成果，平均邊長約在1-2km,控制點間利用Trimble電子水準儀進行了水準聯(lián)測，能夠符合三四等幾何水準的要求。實驗過程中，為了測量成果的保密性，對收集到的數(shù)據(jù)進行了必要的處理。在對觀測數(shù)據(jù)進行過處理后，選出270個GNSS水準重合點作為本次實驗的研究數(shù)據(jù)，從其中選出200個點用于實驗的擬合方法建立模型，剩余的GNSS水準重合點用于擬合模型的精度檢驗。圖5.1研究區(qū)域地貌特征圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Remote sensing ionospheric variations due to total solar eclipse, using GNSS observations[J]. Mohamad Mahdi Alizadeh,Harald Schuh,Saeed Zare,Sahar Sobhkhiz-Miandehi,Lung-Chih Tsai.  Geodesy and Geodynamics. 2020(03)
[2]雙頻雙星座地基增強系統(tǒng)精度和完好性算法[J]. 胡杰,周玲,朱倚嫻.  導航定位與授時. 2020(05)
[3]BDS/QZSS及其組合系統(tǒng)在中國和日本及周邊地區(qū)的定位性能評估[J]. 布金偉,左小清,金立新,常軍.  武漢大學學報(信息科學版). 2020(04)
[4]基于實時多系統(tǒng)PPP模糊度固定的時間傳遞算法[J]. 呂大千,曾芳玲,歐陽曉鳳.  天文學報. 2020(02)
[5]基于改進RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GNSS高程擬合[J]. 袁德寶,張建,趙傳武,杜世高,彭金英.  大地測量與地球動力學. 2020(03)
[6]基于LSSVM的汽輪機閥門流量特性辨識及應用[J]. 王志杰,朱曉星,王錫輝,王志鵬.  中國電力. 2020(09)
[7]GNSS接收機導航濾波器輔助捕獲技術(shù)[J]. 趙琳,羅治斌,丁繼成,吳謀炎.  哈爾濱工業(yè)大學學報. 2020(03)
[8]全球衛(wèi)星導航系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J]. 劉健,曹沖.  導航定位學報. 2020(01)
[9]GPS在海洋測繪中的應用研究[J]. 王光學.  工程技術(shù)研究. 2020(01)
[10]利用GPAS解算不同氣象模型反演大氣降水精度檢驗[J]. 任政兆,黨亞民,許長輝.  測繪科學. 2020(04)

碩士論文
[1]基于組合智能算法的區(qū)域GPS高程擬合模型研究[D]. 蒲倫.桂林理工大學 2019



本文編號：3618923