检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]四川省地震局减灾救助研究所,成都市人民南路三段29号610000 [2]西南交通大学空间信息工程中心
出 处:《武汉大学学报(信息科学版)》2010年第3期290-293,共4页Geomatics and Information Science of Wuhan University
基 金:四川赛思特科技责任有限公司资助项目;国家863计划资助项目(2007AA12Z315);国家自然科学基金资助项目(40771173)
摘 要:阐述了4种传统虚拟参考站(virtual reference station,VRS)随机模型建模方法及VENUS随机模型建模方法的作业原理,从验后单位权方差、模糊度精度因子ADOP、F-ratio、滤波残差等多个角度综合分析了各方法作业水平的有效性及优劣程度。研究表明,传统的标准随机模型建模方法、信噪比建模方法及高度角建模方法在VRS中的应用有效性最弱,传统的自适应随机模型方法和VENUS建模方法在不同层面体现出各自的优势,有互相借鉴的科研价值。Four traditional VRS stochastic modeling methods and the VENUS method pro- posed by the authors were given. Comparison of these methods from different aspects, inclu- ding posterior variances, ADOP, F-ration, filtered residual were comprehensively analyzed. Test results show that the effectiveness of the Standard, SNR and the Elevation-dependent stochastic modeling methods are not very ideal. Meanwhile, both the Adapt and the VENUS method take on their own advantages and disadvantages. Hence, it is advisable to integrate all of these advantages into one new method.
分 类 号:P228.41[天文地球—大地测量学与测量工程]
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