本文關(guān)鍵詞：空間大地測量數(shù)據(jù)融合理論與算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前空間大地測量技術(shù)主要有四種:激光測衛(wèi)(SLR)、甚長基線干涉測量(VLBI)、全球定位系統(tǒng)(GPS)以及多普勒和射電技術(shù)綜合衛(wèi)星定軌(DORIS),其中GPS,SLR和DORIS是衛(wèi)星技術(shù),由于它們均可確定地面站網(wǎng)坐標(biāo)、地球自轉(zhuǎn)參數(shù)、對流層參數(shù)等,因此它們是解算、監(jiān)測和維持地球參考框架必不可少的技術(shù)。本文主要研究了基于SINEX解的GPS/VLBI/SLR/DORIS數(shù)據(jù)融合理論與方法,對多模GNSS系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合進(jìn)行了初步探討,并針對對流層時(shí)間序列的綜合方法進(jìn)行了深入研究。論文的主要成果和貢獻(xiàn)如下:1.基于IGS各分析中心發(fā)布的SINEX解產(chǎn)品,在考慮其系統(tǒng)誤差和權(quán)因子的基礎(chǔ)上進(jìn)行測站坐標(biāo)和ERP參數(shù)的綜合,給出了與IGS最終產(chǎn)品精度相當(dāng)?shù)慕M合結(jié)果。針對極移參數(shù)提出了一種基于多項(xiàng)式擬合殘差定權(quán)的快速組合方法,并與SINEX解組合結(jié)果進(jìn)行了精度比較。2.針對對流層產(chǎn)品組合,在綜合前人研究的基礎(chǔ)上提出了一種基于對流層時(shí)間序列的高精度Kalman濾波組合方法,該方法將抗差Kalman濾波和方差分量估計(jì)相結(jié)合,可以獲得事后或?qū)崟r(shí)的對流層組合解,計(jì)算結(jié)果表明,其精度可達(dá)0.85mm。3.研究比較了基于原始觀測值融合和法方程融合的多模GNSS PPP算法與實(shí)現(xiàn),重點(diǎn)探討了時(shí)空基準(zhǔn)統(tǒng)一和不同導(dǎo)航系統(tǒng)權(quán)重的確定。計(jì)算結(jié)果表明:兩種方法都取得了比單一系統(tǒng)更高的定位精度,基于法方程融合的PPP計(jì)算效率要高,在調(diào)整不同系統(tǒng)間的權(quán)比方面也更為靈活,因此具有更高的融合精度和可靠性。4.研究了聯(lián)合GPS/VLBI/SLR/DORIS確定測站坐標(biāo)和ERP的理論與方法,深入探討了不同空間技術(shù)數(shù)據(jù)融合中的一些關(guān)鍵技術(shù)問題,初步實(shí)現(xiàn)了利用四種空間技術(shù)聯(lián)合解算地球參考框架,將解算出的站坐標(biāo)、速率和地球自轉(zhuǎn)參數(shù)與ITRF2008對應(yīng)的框架點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行了比較,同時(shí)進(jìn)行了內(nèi)符合檢驗(yàn)。結(jié)果表明:本文組合結(jié)果與ITRF2008結(jié)果吻合較好,可獲得高精度的測站坐標(biāo)、速度場以及ERP產(chǎn)品。本文涉及的計(jì)算量較大,并針對所提出的方法,通過了大量實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證、比較和分析,得出了一些有益的結(jié)論和建議,論文成果對空間大地測量數(shù)據(jù)融合和地球參考框架的維持與精化具有一定的參考和借鑒意義。
【關(guān)鍵詞】：GPS ERP SINEX 法方程 最小約束 對流層 參考框架 速度場
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P228
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-19
• 1.1 引言10-11
• 1.2 地球參考框架的研究背景11-13
• 1.3 空間大地測量數(shù)據(jù)融合的現(xiàn)狀13-16
• 1.3.1 法方程級別的聯(lián)合平差13-14
• 1.3.2 時(shí)間序列組合14-15
• 1.3.3 原始觀測層面的聯(lián)合平差15-16
• 1.4 空間大地測量數(shù)據(jù)融合到地球參考框架的建立16-17
• 1.5 本文的研究意義與研究內(nèi)容17-19
• 第二章 空間大地測量的數(shù)據(jù)融合理論19-30
• 2.1 引言19
• 2.2 法方程處理相關(guān)算法19-23
• 2.2.1 SINEX文件解讀19-21
• 2.2.2 法方程的預(yù)處理21
• 2.2.3 法方程重構(gòu)21-22
• 2.2.4 法方程尺度化22-23
• 2.3 參考框架組合模型23-25
• 2.4 參考框架的基準(zhǔn)定義及確定方法25-27
• 2.5 基準(zhǔn)約束方法27-29
• 2.5.1 強(qiáng)約束27
• 2.5.2 可消除的約束27
• 2.5.3 松約束27-28
• 2.5.4 最小約束28-29
• 2.6 本章小結(jié)29-30
• 第三章 GPS技術(shù)內(nèi)部組合30-40
• 3.1 引言30-31
• 3.2 SINEX解融合策略31-32
• 3.3 多項(xiàng)式擬合殘差定權(quán)組合策略32-33
• 3.4 輸入數(shù)據(jù)33-34
• 3.5 組合結(jié)果34-38
• 3.5.1 站坐標(biāo)的綜合34-37
• 3.5.2 ERP綜合37-38
• 3.6 總結(jié)38-40
• 第四章 基于對流層時(shí)間序列的高精度Kalman濾波組合方法研究40-50
• 4.1 引言40
• 4.2 算法描述40-45
• 4.2.1 對流層時(shí)間序列偏差估計(jì)40-43
• 4.2.2 對流層時(shí)間序列權(quán)估計(jì)43-45
• 4.3 步驟總結(jié)45
• ⒋4 算例分析45-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第五章 多模數(shù)據(jù)融合理論50-61
• 5.1 引言50
• 5.2 GNSS融合PPP算法50-56
• 5.2.1 單一系統(tǒng)的PPP算法50-51
• 5.2.2 觀測方程層面融合PPP算法51-55
• 5.2.3 法方程層面融合PPP算法55-56
• 5.3 觀測方程和法方層面定位精度測試比較：56-60
• 5.4 本章小結(jié)60-61
• 第六章 GPS/VLBI/SLR/DORIS聯(lián)合確定站坐標(biāo)和ERP關(guān)鍵技術(shù)研究61-78
• 6.1 引言61
• 6.2 組合模型61-62
• 6.3 參考框架基準(zhǔn)定義62-63
• 6.4 基準(zhǔn)確定的約束方法63-64
• 6.4.1 最小約束63
• 6.4.2 內(nèi)部約束63-64
• 6.5 四種技術(shù)的相對權(quán)因子確定技術(shù)64
• 6.6 并置站的選擇與局部連接64
• 6.7 站坐標(biāo)的重復(fù)性64-65
• 6.8 組合分析65-67
• 6.8.1 各技術(shù)解特性分析65
• 6.8.2 技術(shù)內(nèi)組合65-66
• 6.8.3 技術(shù)間組合66-67
• 6.9 組合結(jié)果67-76
• 6.9.1 權(quán)因子67
• 6.9.2 并置站的選擇67-69
• 6.9.3 站坐標(biāo)的不連續(xù)性69
• 6.9.4 基準(zhǔn)參數(shù)69-70
• 6.9.5 站坐標(biāo)70-72
• 6.9.6 地球自轉(zhuǎn)參數(shù)72-74
• 6.9.7 ITRF速度場74-76
• 6.10 總結(jié)76-78
• 第七章 結(jié)論與展望78-81
• 7.1 本文結(jié)論78-79
• 7.2 后續(xù)工作79-81
• 參考文獻(xiàn)81-87
• 攻讀碩士期間取得的研究成果87-89
• 致謝89-90

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