【摘 要】
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探讨了一种精度更高的基于卫星定位测量(以GPS-RTK数据为例)数据的深度解算方法。通过分别使用传统伪距法、最小二乘法、星历线性化法、地心地固法等常用GPS定位数据解算方式对个案数据进行深度解算,并比较其最终解算精度。同时探讨了模糊矩阵法、神经元网络法等非刚性解算方法的弊端。最终得到3点结论:1)非刚性解算法在当前技术条件下并不适用于对卫星定位数据进行深度解算。2)考虑了更多可能干扰因素的反算过程
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探讨了一种精度更高的基于卫星定位测量(以GPS-RTK数据为例)数据的深度解算方法。通过分别使用传统伪距法、最小二乘法、星历线性化法、地心地固法等常用GPS定位数据解算方式对个案数据进行深度解算,并比较其最终解算精度。同时探讨了模糊矩阵法、神经元网络法等非刚性解算方法的弊端。最终得到3点结论:1)非刚性解算法在当前技术条件下并不适用于对卫星定位数据进行深度解算。2)考虑了更多可能干扰因素的反算过程的深度解算法,如星历线性化法和地心地固法,其解算精度显著高于未具体考虑可能干扰因素的深度解算法。3)对卫星定位数据进行深度解算,可以有效提升卫星定位用于工程测量的测量精度,具有显著的现实意义。
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