用分类因子自适应序贯平差法确定坐标转换参数

为了充分有效地利用相似坐标变换参数的先验信息,提高坐标转换精度,提出利用分类因子自适应序贯坐标转换法求解不同区域的坐标转换参数;针对不同类型、不同量纲的参数构造出不同的自适应因子。对实测数据的分析计算表明,在三维坐标转换中,分类因子自适应序贯坐标转换优于序贯坐标转换。

多种序贯平差方法的比较

若观测样本和参数先验信息含有异常信息,必然造成序贯平差参数估值及其协方差的扭曲。首先简述了序贯平差抗差估计,然后讨论了抗差自适应序贯平差,并对二者进行了分析比较,最后利用多种序贯平差方法对实测GPS数据进行计算,验证它们的抗差效果。

坐标基准维持与动态监测网数据处理

坐标基准的维持不仅要求有高精度的连续大地测量观测或定期复测,还要求采用合理的数据处理原则与方法。分析了不同平差方法对基准的影响,其中包括经典整体平差、序贯平差和自适应序贯平差。利用GPS监测网数据进行了计算与分析,结果表明,当个别点位发生异常移动或变形时,序贯平差会使坐标基准产生实际的扭曲,而自适应序贯平差则能有效控制异常点位对平差基准的影响,保证了坐标基准的可靠性和现势性。