發(fā)布時間：2017-10-07 02:15

  本文關鍵詞：多系統(tǒng)動態(tài)PPP技術及其在無驗潮水深測量中的應用研究

  更多相關文章： 動態(tài)精密單點定位 多系統(tǒng) 無驗潮水深測量 Kalman濾波

【摘要】：隨著全球衛(wèi)星導航定位系統(tǒng)的不斷發(fā)展與完善,高精度衛(wèi)星定位技術已經(jīng)在交通、通信、測繪等領域得到了廣泛應用,在滿足定位精度的同時,作業(yè)范圍與測繪成本也是值得關注的問題。RTK與測深技術相結合的無驗潮水深測量已經(jīng)得到一定的應用,但其存在需至少兩臺接收機、測量點至基站的距離限制等不足之處。采用精密單點定位技術(Precise Point Positioning, PPP)能夠僅利用單臺接收機實現(xiàn)高精度定位,具有不受測點到基準站距離限制等優(yōu)勢,結合多系統(tǒng)聯(lián)合定位能夠充分利用各系統(tǒng)的衛(wèi)星,增強定位的可靠性。本文在對多系統(tǒng)動態(tài)PPP深入研究的基礎上,將其應用于無驗潮水深測量中,論文的主要內(nèi)容與成果如下：(1)詳細闡述了PPP的函數(shù)模型、隨機模型和各項誤差處理方法。分析了傳統(tǒng)模型、UofC模型及無模糊度模型模型的特點,基于先驗模型和驗后估計模型的定權方法；研究了影響PPP定位精度的主要誤差來源,以及計算或消除這些誤差的處理方法。(2)深入研究了動態(tài)PPP的主要數(shù)據(jù)處理方法。在數(shù)據(jù)預處理階段,分別對拉格朗日內(nèi)插模型、鐘跳和周跳的探測、毫秒級鐘跳的修復方法進行了研究與分析。在數(shù)據(jù)濾波解算階段,闡述了附有水位約束的抗差Kalman濾波原理,并利用實例證明了抗差Kalman濾波相比于標準Kalman濾波,能夠有效減弱粗差影響、提高定位穩(wěn)定性。(3)分別采用GPS、GLONASS.BDS單系統(tǒng)和三系統(tǒng)聯(lián)合進行動態(tài)PPP解算。利用天津CORS站點的觀測數(shù)據(jù)計算比較各系統(tǒng)和三系統(tǒng)聯(lián)合定位時的定位精度和收斂速度。算例結果表明,三系統(tǒng)組合定位能夠大幅增加可用衛(wèi)星數(shù),為定位提供冗余觀測值,從而提高定位穩(wěn)定度和可靠度。經(jīng)統(tǒng)計,三系統(tǒng)動態(tài)PPP誤差收斂至10 cm的平均時間為22.38 min,相比GPS單系統(tǒng)提高84.8%；收斂后的定位誤差RMS值在N、E、U三個方向分別為1.46 cm、3.21 cm、2.49 cm,點位精度相比GPS單系統(tǒng)提高12.9%。(4)將多系統(tǒng)動態(tài)PPP技術應用于無驗潮水深測量中。闡述了無驗潮水深測量的基本原理以及各高程之間的轉換方式,介紹了無驗潮水深測量的外業(yè)測量流程、使用的儀器規(guī)格和內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理方法。實驗結果表明,利用PPP得到的天線大地高與RTK的高程結果之間存在4 cm的平均差值,結合測深數(shù)據(jù)計算得到的航基面水位值與驗潮站提供的水位相比,99.7%的測點水位結果偏差值在20cm以內(nèi),能夠滿足水深測量的精度要求。
【關鍵詞】：動態(tài)精密單點定位 多系統(tǒng) 無驗潮水深測量 Kalman濾波
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P228.4;P229
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景與意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 動態(tài)精密單點定位技術研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 動態(tài)精密單點定位技術應用現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容13-15
• 第二章 精密單點定位模型及主要誤差分析15-27
• 2.1 精密單點定位函數(shù)模型15-17
• 2.1.1 傳統(tǒng)模型15-16
• 2.1.2 UofC模型16-17
• 2.1.3 無模糊度模型17
• 2.2 精密單點定位隨機模型17-20
• 2.2.1 先驗模型17-19
• 2.2.2 驗后估計模型19-20
• 2.3 主要誤差來源與改正方法20-26
• 2.3.1 與衛(wèi)星相關的誤差20-23
• 2.3.2 與傳播過程相關的誤差23-24
• 2.3.3 與接收機相關的誤差24-26
• 2.4 本章小結26-27
• 第三章 動態(tài)精密單點定位數(shù)據(jù)處理方法及濾波過程27-39
• 3.1 數(shù)據(jù)預處理27-29
• 3.1.1 拉格朗日插值27
• 3.1.2 鐘跳探測與修復27-28
• 3.1.3 周跳探測28-29
• 3.2 動態(tài)Kalman濾波29-32
• 3.2.1 標準Kalman濾波29-30
• 3.2.2 抗差Kalman濾波30-31
• 3.2.3 附加水位約束的Kalman濾波31-32
• 3.3 軟件設計流程32-34
• 3.4 濾波算例分析34-38
• 3.4.1 靜態(tài)數(shù)據(jù)模擬動態(tài)解算及結果分析34-36
• 3.4.2 動態(tài)數(shù)據(jù)解算及結果分析36-38
• 3.5 本章小結38-39
• 第四章 多系統(tǒng)動態(tài)精密單點定位關鍵技術及結果分析39-51
• 4.1 多系統(tǒng)的時空統(tǒng)一39-42
• 4.1.1 時間系統(tǒng)39-40
• 4.1.2 坐標系統(tǒng)40-42
• 4.2 單系統(tǒng)動態(tài)精密單點定位結果分析42-46
• 4.3 多系統(tǒng)動態(tài)精密單點定位結果分析46-49
• 4.3.1 衛(wèi)星幾何結構分析46-48
• 4.3.2 動態(tài)解算及結果分析48-49
• 4.4 本章小結49-51
• 第五章 動態(tài)精密單點定位在無驗潮水深測量中的應用51-63
• 5.1 水深測量基本原理與誤差分析51-53
• 5.1.1 無驗潮水深測量原理51-52
• 5.1.2 無驗潮與有驗潮主要誤差來源52-53
• 5.2 實驗測試方案53-56
• 5.2.1 外業(yè)測量設備與步驟53-54
• 5.2.2 內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理與格式54-56
• 5.3 實例分析56-62
• 5.3.1 PPP與RTK定位結果比較分析57-60
• 5.3.2 PPP與人工潮位結果比較分析60-62
• 5.4 本章小結62-63
• 第六章 結論與展望63-65
• 6.1 論文總結63-64
• 6.2 研究展望64-65
• 致謝65-66
• 參考文獻66-69
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及科研活動69

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本文編號：986337