网络RTK定位性能分析

网络 RTK 技术作为传统 RTK 算法的扩展,可利用区域参考站网的大气产品提供作业范围更广、成本更低、初始化时间更短、更高精度的定位服务性能。首先对网络 RTK 算法策略进行了总结归纳,采用实测数据从基准站模糊度固定效果、大气延迟建模精度和终端定位性能三个方面评估分析了网络 RTK 的定位性能。试验结果表明,网络 RTK 技术和单基线 RTK 算法水平定位精度均优于 1 cm,高程定位精度 2 cm 左右,模糊度固定率均接近 100%。     

基于混沌时间序列的黄土滑坡变形预测方法及应用

采用GNSS技术进行滑坡变形监测时,由于多路径等观测误差的存在,直接使用GNSS监测结果进行变形预测会影响预测结果的精度。为了探讨GNSS测量误差对变形预测结果的影响程度,考虑到滑坡系统的混沌特性,采用混沌理论对陕西泾阳地区庙店滑坡GNSS变形监测结果抑噪处理前后的时间序列进行了对比分析。首先,采用互信息量法确定监测序列的时间延迟、用改进的虚假邻近点法(Cao算法)确定嵌入维数,获取相空间重构参数; 然后使用最大Lyapunov指数对两种变形监测序列进行混沌特性识别; 最后,分别使用加权一阶局域预测方法、最大Lyapunov指数预测方法和BP神经网络预测方法对滑坡变形监测结果进行预测。结果表明:GNSS滑坡变形监测结果抑噪处理前后的时间序列满足混沌特性,说明滑坡系统具有混沌特性; 在3种混沌时间序列预测方法中,BP神经网络预测方法的效果较好,且该方法预测结果的平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MRE)分别为0.4 mm和11.9%,经过S-变换抑噪处理后,预测结果的平均绝对误差和平均相对误差分别为0.1 mm和4.1%,预测效果有明显改善。