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公开(公告)号：CN111274738B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202010117015.1
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高程异常值计算方法，包括：1：获取目标区域内多个GPS水准联测点的高程异常值，采用二次曲面法进行预拟合，取三倍中误差为限差，剔除粗差；S2：对剩余的N个高程异常值采用二次多项式进行拟合；3：利用二次多项式模型计算N个高程异常计算值，计算拟合残差；4：构建小波神经网络，该网络的输入为平面坐标和高程异常计算值，输出为残差；采用N个GPS水准联测点的平面坐标、高程异常计算值和残差对小波神经网络进行训练；5：计算待测地高程异常计算值ξt；待测地的坐标和ξt输入训练好的小波神经网络中，得到待测地残差，进而计算待测地的高程异常值。该方法对于大面积测区得到高程异常值误差较小，可以计算得到较为精确的高程异常值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109884666B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910084991.9
申请日：2019-01-29
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法，包括以下步骤：S1：依据传统的UNB3m模型确定本方法所需的气象参数，并计算UNB3m模型在测站点的对流层延迟改正值；S2：利用IGS中心提供的高精度对流层延迟产品数据，计算该测站点的初始误差d0，并将初始误差d0作为下一步循环迭代的衡量指标；S3：下载ERA数据，对ERA数据进行预处理，采用以误差绝对值为依据的参数循环迭代方法将ERA‑Interim大气再分析资料与UNB3m模型进行数据同化，最终建立ERA‑UNB3m融合模型；S4：利用IGS中心的对流层延迟产品，采用平均偏差BIAS和均方根误差RMSE计算UNB3m模型和ERA‑UNB3m融合模型的精度。本发明通过误差循环迭代技术建立的ERA‑UNB3m融合模型精度较传统UNB3m模型精度有显著提升。
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公开(公告)号：CN111273319A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010117035.9
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于余弦函数的区域对流层湿延迟计算方法，包括：1、采集目标区域中每个探空站点的探空数据、年积日和空间位置数据，根据采集到的探空数据计算每个探空站点的对流层湿延迟真值；2、建立对流层湿延迟余弦函数模型；3、将S1中获取的探空站点的对流层湿延迟真值、年积日、纬度值、海拔高度值代入对流层湿延迟余弦函数模型中，确定各项系数，得到目标区域内对流层湿延迟余弦函数模型；4、获取目标区域内待测地的纬度值、海拔高度值和年积日，根据目标区域内对流层湿延迟余弦函数模型得到待测地的对流层湿延迟计算值。该方法适用于无法获取探空数据的位置，且考虑了季节的影响，能够获取较为精确的对流层湿延迟。
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公开(公告)号：CN109884666A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910084991.9
申请日：2019-01-29
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于数据同化技术的对流层延迟改正方法，包括以下步骤：S1：依据传统的UNB3m模型确定本方法所需的气象参数，并计算UNB3m模型在测站点的对流层延迟改正值；S2：利用IGS中心提供的高精度对流层延迟产品数据，计算该测站点的初始误差d0，并将初始误差d0作为下一步循环迭代的衡量指标；S3：下载ERA数据，对ERA数据进行预处理，采用以误差绝对值为依据的参数循环迭代方法将ERA-Interim大气再分析资料与UNB3m模型进行数据同化，最终建立ERA-UNB3m融合模型；S4：利用IGS中心的对流层延迟产品，采用平均偏差BIAS和均方根误差RMSE计算UNB3m模型和ERA-UNB3m融合模型的精度。本发明通过误差循环迭代技术建立的ERA-UNB3m融合模型精度较传统UNB3m模型精度有显著提升。
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公开(公告)号：CN111273319B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010117035.9
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于余弦函数的区域对流层湿延迟计算方法，包括：1、采集目标区域中每个探空站点的探空数据、年积日和空间位置数据，根据采集到的探空数据计算每个探空站点的对流层湿延迟真值；2、建立对流层湿延迟余弦函数模型；3、将S1中获取的探空站点的对流层湿延迟真值、年积日、纬度值、海拔高度值代入对流层湿延迟余弦函数模型中，确定各项系数，得到目标区域内对流层湿延迟余弦函数模型；4、获取目标区域内待测地的纬度值、海拔高度值和年积日，根据目标区域内对流层湿延迟余弦函数模型得到待测地的对流层湿延迟计算值。该方法适用于无法获取探空数据的位置，且考虑了季节的影响，能够获取较为精确的对流层湿延迟。
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公开(公告)号：CN111274738A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010117015.1
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高程异常值计算方法，包括：1：获取目标区域内多个GPS水准联测点的高程异常值，采用二次曲面法进行预拟合，取三倍中误差为限差，剔除粗差；S2：对剩余的N个高程异常值采用二次多项式进行拟合；3：利用二次多项式模型计算N个高程异常计算值，计算拟合残差；4：构建小波神经网络，该网络的输入为平面坐标和高程异常计算值，输出为残差；采用N个GPS水准联测点的平面坐标、高程异常计算值和残差对小波神经网络进行训练；5：计算待测地高程异常计算值ξt；待测地的坐标和ξt输入训练好的小波神经网络中，得到待测地残差，进而计算待测地的高程异常值。该方法对于大面积测区得到高程异常值误差较小，可以计算得到较为精确的高程异常值。
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