An improved velocity determination method based on GOCE kinematic orbit

A new velocity determination algorithm with combination of remove and restore method, outliers detection method and Chebyshev fitting method with redundant observations is proposed. An optimal selection of number of sampling points is given. The result shows that, when the number of sampling points is 19, the three-dimension （3D） interpolation precision of velocity is superior to 0.1 mm/s, which is above 3 times better than that of Chebyshev fitting method with redundant observations and far better than those of the conventional interpolation methods.

垂线偏差的确定方法及精度分析

基于美国GSVS2011计划完成的高精度GNSS水准数据及垂线偏差数据,研究确定地面垂线偏差的数值拟合法、GNSS水准法、地球重力场模型法和基于移去恢复技术的数值拟合法等方法的精度。结果表明,数值拟合法、地球重力场模型法和基于移去恢复技术的数值拟合法都具有较好的精度,其中Biharmonic(v4)直接拟合法效果较好,移去恢复技术能在一定程度上提高数值拟合精度,而GNSS水准法精度相对较差。

GPS高程异常拟合在隧道贯通中的应用分析

隧道贯通三维坐标的精度会直接影响施工的安全、进度和成本,因此,对测量的精度要求很高。本文采用静态GPS进行测量,获取三维坐标,基于移去-恢复拟合方法、二次多项式曲面拟合模型、移动曲面拟合模型三种方法进行高程异常拟合,利用伊通伊丹冯家岭分水枢纽工程的实测数据进行了验证。通过精度对比分析,移去-恢复和二次多项式曲面拟合模型应用于较小型隧道贯通的高程异常拟合精度最高。

基于深度学习的GPS水准拟合方法

针对数学拟合法在进行全球定位系统(GPS)水准拟合时,因受自身模型限制,导致GPS水准拟合精度不高的问题,该文提出了一种基于EGM2008模型和深度学习的GPS水准拟合法。首先使用深度学习中的分段线性整流函数(ReLU)作为神经元激活函数加快网络的收敛速度,然后利用自适应矩估计函数(Adam)作为优化函数加速获取最优解,并采用正则化丢弃法(Dropout)增强深度学习网络的泛化能力。通过实测数据计算表明:该文方法相比常用的多项式拟合法,丘陵地区外符合精度提高了约65%,达到1.7 cm;高差变化较大的山地外符合精度提高了约90%,达到1.2 cm。