利用带权平均值法确定GPS网点的正常高

1 引言除了传统的利用水准测量和三角高程测量来确定点位的高程之外,进入90年代以来随着GPS的完善运行亦为确定点位的高程信息提了一种全新的方法。利用GPS是被公认的最先进的三维定位的测量手段。尤其是在一些用常规测量方法很难或无法进行施测的地方就更显示出GPS测量的优越性。利用GPS接收机施测各种用途的控制网具有高精度、高效率和低成本的特点。特别是GPS技术所表征的平面位置精度之高早已被人们所认识和接受。然而如果人们仅仅利用GPS技术的二维信息(x,y)而没有利用它的第三维信息即高程信息,那么也就没有充分发挥GPS技术的潜力。所以我们应该采取合理的数据处理方法,充分利用GPS技术所能提供的高程信息为各项建设服务。GPS测量所能提供的高程信息是椭球面上的高程,即是相对于我们通常所说的WGS—84椭球体,一般我们称这个高程值为大地高高程h。它仅仅适用于地球和建筑物的变形研究领域。而我们在许多工程项目中,如工民建工程等所需要的高程值却是大地水准面上的高程,即正常高高程H。所以就需要将椭球面上的大地高高程值h转换成大地水准面上的高程值H。

基于L＆A-PCNN模型的混合噪声滤除

现有脉冲耦合神经网络模型普遍存在阂值函数复杂、用于图像平滑时图像信息易丢失以及易产生污斑等缺陷．为此，文中设计了一种阈值线性衰减的输出带权均值型PCNN模型，简称L＆A—PCNN．通过数学推理和实验获得了L＆A-PCNN的关键参数的最优选取范围，并将L＆A—PCNN与中值滤波器结合对图像去噪领域的难点——混合噪声进行修复．仿真实验结果证明，L＆A—PCNN算法的去噪性能比现有算法提高了5％～30％．