子午线弧长的解析型幂级数确定

针对子午线弧长反解计算过于繁琐的问题 ,文中利用复合函数的求导法则 ,变换变量进行幂级数展开 ,在近似情况下给出了通项公式 ,并严密推导了幂级数展开式。又设定子午线弧长反解公式的形式 ,利用Hermite插值原理得出各参数。用各方法得出的公式全部采用e2 的幂级数形式给出 ,可操作性、可重复性、唯一性都比较好。经试算其精度在千分之一秒以上 ,可提供实际使用。

利用GRACE重力卫星观测数据反演全球时变地球重力场模型

本文基于短弧长法开发了一套由低轨卫星数据解算重力场的系统ANGELS(ANalyst of Gravity Estimation with Low-orbit Satellites),成功用GRACE Level1B数据解算出全球时变重力场模型(第一版IGG-CAS系列模型),并与国际三大知名重力卫星相关研究机构:美国德克萨斯大学空间中心CSR(Center for Space Research)、德国GFZ地学研究中心(GeoForschungsZentrum)和美国宇航局JPL喷气推进实验室(Jet Propulsion Laboratory)发布的全球时变重力场模型(RL05模型)进行了详细的比较分析.通过每阶大地水准面差距的对比结果表明,IGGCAS模型的精度接近RL05模型的精度.对以上四家机构在2004—2010年的时变重力场模型经过相同的去条带和高斯滤波处理,可以发现四家GRACE反演陆地水时变信号的空间分布十分接近,在长江流域反演的陆地水时变信号,两两之间的相关系数均大于0.8.通过反演撒哈拉沙漠干旱地区的时变信号来评估反演的精度水平,IGGCAS、CSR-RL05、GFZ-RL05和JPL-RL05反演结果的均方差分别为1.5cm、1.1cm、1.1cm和1.2cm等效水柱高.综合表明IGG-CAS时变重力场反演模型的精度接近于目前国外主要机构最新公布的时变重力场模型.

GPS/INS组合导航系统的Matlab/Simulink仿真

首先系统研究了GPS/INS组合导航系统的仿真原理,然后以Matlab/Simulink为平台,在对GPS、INS进行单独仿真的基础上,对GPS/INS组合导航系统进行了实时的扩展Kalman滤波仿真试验,试验结果不仅证明组合导航具有较高的导航精度,而且为进一步研究组合导航系统开辟了一条比较实用的道路。

GPS广播星历参数拟合算法及其分析

利用地面观测资料定轨确定的卫星位置、进而计算出的卫星广播星历参数是进行卫星定位的基础。为了分析卫星星历拟合的精度和效率,推导了由卫星位置拟合GPS卫星广播星历参数的数学模型。并用算例分析了影响拟合效率的因素,分析了卫星位置有误差是对于卫星星历参数的影响。结果验证了所给出的算法的可行性和有效性。

Gauss-Markov模型参数的部分根方估计

在分析根方估计、Stein均匀压缩估计、Sclove部分压缩估计各自特点的基础上,提出了一种新的有偏估计部分根方估计,并讨论了它的优良性质。计算结果表明,在设计阵呈病态时,部分根方估计确能改善LS估计。

抗差最小二乘法在卫星测高数据处理中的应用

在采用 1 992年 1 0月至 1 998年 1 0月的Topex/Poseidon卫星测高资料进行海平面变化研究时 ,将抗差最小二乘法引入到数据处理中 ,计算了平均海面高、海平面变化量和海平面的升降速率及其主要周期项的振幅和相位。同时给出采用经典最小二乘法计算的结果 ,并将两种结果进行了比较。最后通过对计算结果的分析 ,揭示了海平面变化的一些规律 。

地球质心运动的频谱分析方法

针对地球质心运动主要是由多种周期运动叠加的特点,依次讨论了谱分析方法中的AR模型谱分析和小波谱分析方法。分析指出:将参数谱分析方法中的AR模型谱分析和非参数谱分析中的小波谱分析相结合产生的小波 AR谱分析以及小波包 AR谱分析方法,在地球质心运动的谱分析中有较好的频率分辨率以及噪声抑制能力。

地球质心运动序列的谱估计

本文采用小波包—AR模型谱分析方法对 9组实测地球质心运动序列进行了频谱分析。发现地球质心运动存在着近周年和半年的周期分量 ,主要起因于大气和海洋的季节性质量分布变化。周年项振幅约为 6～ 1 0毫米 ,半年项振幅约为 3～ 6毫米。其中Z轴方向振幅明显偏大 ,除测量误差之外 ,另一个最可能的原因是南北方向温差较大导致该方向大气和海洋的质量分布变化较为剧烈。通过多组实测资料的线性回归分析 ,初步发现地球质心存在长期北移倾向。这与用其它资料分析的结果一致 ,可能的机制是岩石圈板块运动和地幔对流。

秩亏Gauss-Markov模型参数的有偏估计

本文讨论秩亏自由网平差中系数阵存在严重复共线性时参数的有偏估计问题。通过引入秩亏Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｖ模型的典则形式，将秩亏Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｖ模型参数的有偏估计问题转化为满秩Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｖ模型参数的有偏估计问题，由此提出了未知参数的一个有偏估计类，并讨论了它的优良性质；通过适当选择变换矩阵，构造了许多很有价值的有偏估计，其中包含的偏参数都能通过满秩Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｖ模型确定；最后通过一个三角网算例，验证了所得结果。