一、《测绘科学》数学式中字母的使用要求（论文文献综述）
肖青怀[1]（2021）在《智能手机实时高精度差分定位算法研究与实现》文中认为近年来,基于智能终端的位置服务（Location Based Services,LBS）逐步成为导航定位领域的研究热点。2016年8月,Google公司向用户公布全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）原始观测值接口,自此基于智能终端的高精度定位技术成为国内外研究人员关注的焦点。目前,市场上已有多款智能手机可支持BDS/GPS/GLONASS/Galileo四系统观测数据获取,其中部分手机已经支持双频,甚至三频数据获取。2018年5月,小米公司发布了全球第一款支持双频的智能手机——小米8（简称:MI8）,可跟踪到GPS/Galileo/QZSS的L5/E5波段。2020年4月,华为发布的P40智能手机首次支持北斗三频（B1I+B1C+B2a）数据获取。在此背景下,许多学者做了智能手机相关实验,大部分是基于载波相位观测值的精密单点定位（Precise Point Positioning,PPP）、实时动态（Real Time Kinematic,RTK）载波相位差分技术,而对智能手机伪距定位研究较少,且不全面。本文利用智能手机伪距观测值和格网伪距差分技术,提高了智能手机的定位精度,填补了智能手机伪距差分相关邻域的空白,对研究智能手机伪距观测值特性和利用伪距进行导航定位提供了参考,具有一定的借鉴意义。论文的主要研究内容和贡献如下:（1）提出了基于双差极限误差的智能手机数据预处理方法。首先采用MI8、华为P30双频智能手机和TRIMBLE NET R9测量型接收机在相同的环境下同步观测,从卫星导航跟踪能力、多路径效应误差、观测噪声、信噪比、钟稳定性等方面进行了数据分析,进而以历元双差提取的观测值噪声为基础数据,提出了基于双差极限误差的原始伪距观测值数据预处理策略,实现了大部分误差的有效剔除,极大提高了智能手机定位精度。（2）研究分析了基于多普勒和载波相位平滑伪距的智能手机单点定位（Single Point Positioning,SPP）性能。经过多普勒平滑,MI8单点定位平面单方向外符合精度小于1m,而P30在N、U方向精度都有所提高,但提高不明显,E方向反而下降,这是由于P30多普勒观测值精度不高,且部分多普勒粗差与伪距粗差相关。经过载波相位平滑,MI8和P30单点定位平面单方向精度都小于1m;其中,MI8经过载波相位平滑单点定位精度在N、E、U方向分别提高了71.8%、65.2%、67.8%;P30经过载波相位平滑单点定位精度在N、E、U方向分别提高了42.3%、38.3%、41.5%。虽然,P30的伪距、载波相位、多普勒观测值中存在大量粗差,但是经过数据预处理,数据完好性明显提高,再结合平滑算法,精度都有所提高,从结果来看,载波相位平滑更加适用,效果提升明显。（3）研究实现了兼容BDS3/Galileo的BDS/GPS/GLONASS/Galileo四系统格网伪距差分服务系统。本文基于湖南和南京连续运行参考站（Continuously Operating Reference Stations,CORS）实现了四系统格网伪距差分服务系统,并开发了相关终端程序。经过测试发现,测量型接收机伪距经过平滑,会使其单点定位结果相关性增加,随机性变差,通过格网伪距差分,可降低相关性。系统间精度相差较小时多系统融合可提高定位精度,精度差异较大时则不然,但多系统融合可增加系统的稳定性。（4）研究实现了基于扩展卡尔曼滤波的格网伪距差分算法。经过测试发现,用基准站数据做仿动态实验,其结果与最小二乘算法相比略有提高,但精度提升有限。从城市区域复杂环境下的动态测试结果来看,卡尔曼滤波算法具有较大有优势,其结果连续性较好。（5）研究实现了智能手机实时观测值的获取,分析了智能手机实时高精度差分定位算法性能。利用开发的软件测试了MI8、P30智能手机在伪距未平滑、多普勒平滑、载波相位平滑情况下的单点定位（SPP）、基于最小二乘的格网伪距差分定位（GRID Least Square,GRID＿LS）算法和基于扩展卡尔曼滤波的格网伪距差分定位（GRID Extended Kalman Filter,GRID＿EKF）算法的定位性能,并利用载波相位平滑GRID＿EKF算法进行相关动态实验。结果表明:伪距差分可有效提高智能终端定位精度;在静态和动态情况下,经过伪距平滑的智能手机格网伪距差分定位精度可达到米级。
赵云鹏[2]（2021）在《多源矢量数据语义一致性处理关键技术研究》文中研究说明国民经济的飞速发展以及国防建设的需要,加快了地理信息数据库建设的进程。地理信息数据的应用范围不断扩大,应用层次不断深入,各领域各行业对于现势性好、语义一致的地理信息数据集的需求十分迫切。与此同时,由于应用需求不同,地理信息数据相关生产部门工作相对独立,多源矢量数据语义不一致性问题开始日益凸显,严重影响了地理信息的共享与使用。消除多源矢量数据的语义异质性既是建立统一地理信息数据集时面临的主要任务,也是提供地理信息数据服务的基本前提。因此,亟需一套理论、方法和技术来消除多源矢量数据的语义异质现象,支持生产出语义一致的矢量数据集,满足用户对于高质量地理信息数据的迫切需求。本文围绕多源矢量数据语义一致性处理关键技术展开深入研究,旨在消除多源矢量数据中存在的语义不一致性问题,为建立语义一致、精度更高的地理信息数据集提供理论和技术支撑,完成的主要工作和取得的成果如下:1.结合实际应用需求分析了本文的研究背景和意义,围绕多源矢量数据语义一致性处理涉及到的问题,对空间数据一致性、地理要素分类语义、同名地理实体匹配等国内外研究现状进行了综述,总结了当前研究中存在的不足,并提出了本文的研究目标和内容。2.明确了多源矢量数据语义一致性的定义,分析了多源矢量数据语义不一致的产生原因和具体表现,并结合地理本体关于哲学本体和信息本体上的双重阐述,从矢量数据表达的语义层次出发,探讨了矢量数据的语义结构,在此基础上提出了多源矢量数据语义一致性处理的策略和技术流程。3.研究了地理要素分类语义一致性处理问题。总结了地理要素分类的基本方法和编码原则,分析了地理要素分类语义关系,从不同的分类语义理解角度探讨了分类映射方法。阐述了基于描述性知识的分类语义理解机制,提出了顾及描述知识的地理要素分类映射方法,利用综合语义相似性建立地理要素类别的对应关系;归纳了地理要素类别的本体属性特征,建立了本体属性特征抽取和向量化表达的一般方法,提出了基于本体属性特征学习的地理要素分类映射方法,实现地理要素分类的映射。4.研究了同名地理实体匹配处理问题。阐述了同名地理实体匹配的基本思想,针对基于语义特征的地理实体匹配问题,设计了不同属性特征项的相似性度量算法和属性特征权重确定方法,提出了多语义特征约束的同名地理实体匹配方法,实现同名道路实体的语义匹配;针对基于几何特征的地理实体匹配中,传统Fréchet距离在度量同名线状要素距离时易受到曲线顶点分布及采样精度影响的问题,利用正对投影方法进行改进,并提出了结合改进Fréchet距离的同名地理实体匹配方法,改善线状地理实体的匹配效果。5.研究了地理要素属性特征一致性处理问题。分析了多源矢量数据属性特征映射转换的基本内容,设计了基于产生式结构的属性转换规则,利用XML和XML Schema对产生式属性转换规则进行分类、描述、存储和管理,实现相应的规则模板化表达,最后建立了基于规则文件控制的属性特征一致性处理方法,并进行了实例分析。6.研制了多源矢量数据语义一致性处理原型系统,介绍了系统的主要功能和实验数据概况,并对论文提出的关键技术和方法进一步进行了实验验证。
朱永文,蒲钒[3]（2021）在《空域空间网格标识原理及应用》文中进行了进一步梳理在对空域空间有限元的相关研究中,构建空域空间的网格标识系统,是将信息技术应用于空域管理、推进空域数字化的重要基础。在美军全球区域参考系统和通用地理位置参考系统基础上,提出了一种同时具备标识平面和立体空间位置能力的参考系统。通过在地球表面以上特定高度之下的空间内,建立一种递归剖分策略方法,将空域空间划分为若干空间网格,不同尺度下的网格既是一种地理空间位置参考系统,也是一种组成空域的基本空域体,以此实现空间位置参考与空间位置标定的混合表达,为开展空域数字化管理提供底层模型。
张熙[4]（2020）在《GNSS数据质量评估及预处理相关问题的研究》文中进行了进一步梳理GNSS主要观测信息有:伪距观测值、载波相位观测值、广播星历等。对其进行准确的精度评估可以检验GNSS系统服务性能,为误差源的确定提供参考,益于系统的控制与优化;对GNSS观测值进行合理的预处理,有助于缩短定位解算的耗时,提高定位精度与数据利用率。本论文针对GNSS数据快速获取、观测信息质量评估、周跳探测与修复等定位解算前的关键环节,在“数据层”、“计算层”、“表示层”展开研究,完成如下工作:（1）基于IGS产品命名规则、数据中心归档规律以及开源软件rtkget实现了大批量GNSS数据的快速下载。经验证,快速下载方案较原rtkget下载速度提高10倍以上,且能够在10分钟左右完整下载1070份精密星历。（2）评估了多测站多系统伪距、载波相位观测值精度,利用统计学方法进行了随机特性检验,探究了影响观测精度的因素。经实验发现,观测值精度随卫星高度角减小而降低;不同接收机类型、使用同类型接收机的不同测站,信号精度水平也不完全相同,实际应用中应具体分析。（3）评估了广播星历轨道和钟差的精度。提出了一种通过反算求解天线相位中心改正值的算法以及一种消除钟差系统性偏差的新方法。通过三个算例得出的主要结论有:四大GNSS的SISRE整体精度由高到低依次为Galileo、GPS、BDS、GLONASS,BDS-3的各项指标精度在四大GNSS中均最优;GPS广播星历精度会随着各类政策的实施及大气现象发生显着变化;GPS Block IIIA卫星SISRE精度约为0.2m,精度较Block IIF提高约1倍。（4）提出了一种适用于BDS的逐级周跳探测方法,并结合空间搜索与I-范数最小原则进行周跳修复。评估了30s采样间隔不同电离层活跃程度、不同纬度、不同季节、不同接收机GPS L1频点历元间电离层延迟误差的大致水平。经验证,该方法不仅适用于BDS不同轨道卫星1s采样间隔数据的周跳探测与修复,也适用于30s采样间隔、磁暴日数据的周跳探测与修复。（5）编制大批量GNSS数据下载软件“data Downloader”,多系统GNSS广播星历质量评估软件,GNSS三频周跳探测与修复软件。经算例验证,上述各软件均可实现预期功能,且界面友好,接口预留合理,便于优化与进一步开发。
俞家勇[5]（2020）在《移动测量系统异构数据高精度融合方法研究》文中研究表明集成激光雷达、组合导航、相机等多种传感器的移动测量系统广泛应用于测绘、智能驾驶等多种行业当中。传感器的多元化很大程度上推动了移动测量技术的快速发展,但也为移动测量系统数据一体化处理带来了严峻的挑战,如何实现系统各传感器获取的异构数据高精度和有效融合是移动测量技术发展的所需要解决的关键问题。针对移动测量系统异构数据（3D激光点云、2D影像）高精度融合,论文分别从移动测量系统检校与异构数据融合两个关键部分开展相关研究,以移动测量系统原理为基础、系统传感器高精度检校算法为核心,通过异构数据的高精度融合建立移动测量一体化数据模式,实现系统中不同传感器获取的异构数据信息有效整合与共享。论文主要研究内容和创新点如下:（1）构建了一种基于多特征约束的移动测量系统视准轴误差自检校模型,解决单一特征约束模型适应性差以及检校过程自动化程度低等问题,增强了检校模型的鲁棒性。根据视准轴误差影响规律,从单一特征约束的检校模型入手,提出了基于参考面约束的视准轴误差检校模型以及基于球特征的视准轴误差检校模型,实验结果表明,单一特征约束检校模型虽然能有效求解出视准轴误差并获得较高的检校精度,但存在对集成不同类型激光雷达传感器的移动测量视准轴误差检校的普适性较差的问题。为提高检校模型的普适性、稳定性,同时结合特征自动化提取算法,构建了一种基于多特征约束的视准轴误差自检校模型,在构建检校模型时采用多种特征作为约束,同时引入排列方法进行约束方程匹配用于确保观测量对检校结果影响的等效性。通过集成不同精度传感器的四种移动测量系统对该检校模型进行验证。实验结果表明,方法能够有效消除视准轴误差,具有较好的适应性和可靠性。最后根据协方差传播定律,从理论层面验证了多特征约束模型的可靠性要优于单一特征约束的检校模型,精度更高、适应性更强;（2）提出了一种基于整体最小二乘的稳健相机内参数检校方法,并设计出一种检校装置用于克服图像（2D）-激光点云（3D）两种异构数据同名特征精提取问题。针对相机内参数检校方法中因参数过多易陷入局部最优解、观测值和系数阵中存在误差的情况,通过将直接线性变换法与空间后方交会法相结合,用于解决相机内参数线性化解算过程中容易陷入局部最优解的问题;通过构建整体最小二乘并在解算过程中利用像点位移残差标准差为阈值进行粗差剔除从而获得相机内参数的可靠估值。在相机内参数精检校的基础上,为实现移动测量一体化数据模式,以三维点云数据为基准,棱台装置为桥梁,将点云自动化以及图像识别算法相结合,实现图像（2D）-激光点云（3D）两种异构数据同名特征精提取,有效提高了相机外参数高精度检校。最后,以面阵相机与全景相机为对象进行外参数检校实验验证,结果表明相机外参数检校中误差优于1个像素;（3）提出了一种基于时间的序列化影像数据融合方法,通过邻域影像修补技术解决相机视场角不匹配导致真彩点云缺失问题,实现激光点云与影像数据高精度融合。根据移动测量系统时间同步机制,以影像触发的GNSS时间为基准,结合激光点云采集连续性以及影像采集间隔性的特点,通过时域分割方法实现激光点云与序列化影像快速高精度融合。以搭载面阵相机的无人机移动测量系统和搭载全景相机的车载移动测量系统为对象进行实验分析,结果表明提出的融合方法可行、精度可靠。在此基础上,针对相机传感器与激光雷达视场角不匹配问题,依托高精度相机外参数检校技术,设计了邻域影像修补方法,解决了因传感器视场角不匹配而造成的真彩点云信息缺失问题,有效提升了真彩点云信息的完备性;（4）建立了基于球坐标系下共线关系的全景立体量测模型,同时结合深度相机原理,提出了一种基于距离影像的单全景量测模型。在移动测量系统检校、高精度融合的基础上,针对全景影像量测问题,结合传统摄影测量立体量测理论,构建出基于球坐标系下共线关系的全景立体量测模型。通过实验分析,全景立体量测模型在15m范围内量测中误差为2.3cm。在此基础上,考虑到全景立体量测交互复杂性以及交会角对量测精度影响问题,结合深度相机原理以点云反向融合为支撑,提出了一种基于距离影像的单全景量测模型。该方法利用三维激光点云反向融合为影像数据提供距离信息,实现全景影像数据由2D向3D维度的升华。通过实验评估,单全景量测模型理论可行、方法可靠,量测中误差为3.8cm,完全能够满足测绘中全景量测需求,有效实现移动测量系统异构数据高精度双向融合与应用。
张霞[6]（2020）在《结合笔画宽度变换与卷积神经网络的高分影像道路提取研究》文中研究指明道路作为交通运输中的主干以及基本方式,在交通系统的发展中起着关键的作用,进行道路信息提取研究在交通管理中具有十分重要的意义,包括自动道路导航、城市规划、道路监控、无人驾驶车辆、地图更新等,这些在工业和日常生活中都十分重要。道路提取是现代交通系统最重要的任务之一,完成这一任务存在许多困难,因为复杂的背景,如农村道路,具有异质外观与大的同类和低的类间变化;城市道路,覆盖的车辆、行人和周围的树木或建筑物的阴影也增大了这一任务的困难程度。进行高分影像的道路信息提取虽然是一个具有极大挑战性的研究方向,但是它同样还具有非常大的研究意义。本文在借鉴和吸收其他研究学者研究成果的基础上,做了如下几方面的研究,有效地实现了道路信息的提取:（1）对遥感技术以及高分影像中道路的特征进行了概述,介绍了笔画宽度变换算法、卷积神经网络和数学形态学的相关理论知识,奠定了本文道路信息提取方法研究的理论基础。（2）考虑影像中道路的宽度具有较强一致性这一特点,提出利用笔画宽度变换算法来进行道路信息提取。然而影像中道路周围其他地物对该算法的提取精度有较大影响,导致想要获得高精度的道路提取结果非常困难,鉴于此提出一种改进的笔画宽度变换算法,改进算法结合了均值漂移和笔画宽度变换的优点:首先,为了减少笔画宽度变换算法容易出现的错提取现象,对预处理后的影像进行均值漂移分割;其次,利用笔画宽度变换算法将分割图像中的像素分为两类,即道路类与非道路类,实现道路信息的提取,得到道路图像;最后,利用数学形态学的运算对道路图像做后处理优化,进而使获得的道路信息更加精确。并通过实验证明:改进算法能够从高分影像中准确地提取道路信息,并且精度相比于单独使用均值漂移和笔画宽度变换算法的表现更优。（3）通过学习卷积神经网络的相关理论,分析其在道路提取应用中的优势:其结构具有层次化的特性,学习和表达能力也很强,在海量的实验数据中可以自动地提取道路特征,对于提取复杂场景下的道路也能够很好适用,这能够解决笔画宽度变换算法在道路背景复杂的条件下提取精度较差的问题。因此引入卷积神经网络到本文道路提取中,提出一种U-Net网络结合笔画宽度变换的方法进行道路提取。该方法首先是对进行数据增强后的数据集进行U-Net网络的训练,用训练好的网络进行道路信息的初提取;然后借助道路的宽度及边缘信息,利用笔画宽度变换对初提取的道路图像进行处理,更大程度利用道路的浅层特征,去除道路图像中粘连的非道路部分。最后进行形态学处理优化道路提取结果并进行精度评价。该方法可以实现道路信息的提取且提取道路边缘平滑,干扰和毛刺现象更少。
宋笑宇[7]（2020）在《数学题目智能标引系统》文中研究指明数学题目浩如烟海,如何有效提取习题特征信息,提高习题应用的智能性,是我们一直追求的目标。数学题目的标引是对习题进行特征提取的过程,现在数学题目中文字的识别可以通过OCR技术完成,但是数学题目中包含了许多数学公式,这些公式大多不能被OCR直接识别,导致以图片形式保存的数学试卷在进行信息输出时不全面。人工对数学题目进行分类,费时费力,难免主观误差。为了使数学题目的信息能够完整的进行表达,提高数学题目的分类效率。本文针对数学题目图像数据,提出了一个能够将数学题目图像可编辑化,并对其进行标引的数学题目智能标引系统。主要工作和使用方法如下:（1）数学题目中的文字识别:使用OCR技术对数学题目中的文字进行识别。（2）数学题目中的公式识别和图形提取:对OCR无法识别的部分假定为公式或图形,使用基于黑色连通集邻接图与OCR技术相结合的方法对数学题目中的公式进行提取,然后对正确提取的公式使用基于特征字符的方法进行识别,将公式特征转换成特征关键词。数学题目中的几何图形切割出来,以图像的形式保留。（3）数学题目标引:按照数学学科习题标引关键词库,将关键词与数学题目特征进行匹配。匹配成功的关键词作为涉及到的知识点,关键词所属的最高年级作为题目所属年级,关键词数量的多少判定题目的难度。通过实验验证,数学公式的提取准确度达到了85%以上,实现了数学题目的自动特征提取和标引,可以取代人工操作,提高了标引效率,达到了设计该系统的目的。
王方超[8]（2020）在《区域CORS基准站坐标时间序列分析研究》文中进行了进一步梳理分析区域CORS（Continuously Operating Reference System）基准站的坐标时间序列,不但可以获得基准站的精确位置和运动速度以建立和维持动态地球参考框架,更有助于合理地解释全球板块构造运动、冰后回弹及海平面变化、火山及地震形变等不同时空尺度下的地球物理学现象,具有重要的研究意义。本文以区域CORS基准站坐标时间序列为研究对象,围绕时间序列的获取、预处理、共模误差剔除与季节性信号提取等几个方面进行了研究,主要研究内容和创新点如下:1.推导了非差精密单点定位、双差相对定位的理论模型方程,详细介绍了基于双差网解的高精度GNSS（Global Navigation Satellite System）数据处理软件GAMIT的配置、处理流程、精度评定等内容,并以郑州CORS为例研究了基于GAIMT软件的时间序列获取过程。进而建立了一种全面的CORS网数据质量检验与性能测试方法,该方法综合利用GAMIT、TEQC等软件,引入数据完整性、周跳比、多路径、静态和动态定位精度、系统可靠性、时间可用性、空间可用性等性能指标,分别进行服务端与用户端的性能测试。2.GNSS坐标时间序列的粗差剔除方面。针对基于LS（Least Squares）的粗差探测方法不具有抗差性,获得用于粗差探测的残差时间序列不够“真实”的问题。提出了一种基于EMD（Empirical Mode Decomposition）的时间序列粗差探测新方法。该方法首先运用EMD对原始时间序列进行自适应分解得到若干IMF（Intrinsic Mode Function）分量与趋势项,然后基于相关系数识别模态混叠分量判断信号与噪声的分界,进而将分界后IMF分量重构得到时间序列的周期项,扣除周期项与趋势项即可得到更具抗差性的残差序列。基于LS、EMD所得残差序列,分别采用模拟和实测数据对比分析了LS-3σ、LS-IQR、EMD-3σ、EMD-IQR四种方法的粗差探测效果,结果表明基于EMD的粗差探测新方法探测率更高,对于级别较小的粗差探测优势明显。3.GNSS坐标时间序列的缺失点插补方面。将一种基于数据驱动的的Reg EM（Regularized Expectation Maximization）算法引入GNSS坐标时间序列的数据插补中,分别采用不同比例连续缺失的模拟数据与实测含缺失数据,比较Reg EM与拉格朗日方法、三次样条方法、正交多项式方法的插值效果与性能。实验结果表明:对于模拟不同比例连续缺失的数据插值,Reg EM算法插值效果均优于传统方法,且在大量数据连续缺失的情况下效果最优;对于实测含缺失数据,Reg EM方法插值所得序列保留方差最大化效果最好。4.GNSS坐标时间序列的共模误差剔除方面。针对区域堆栈滤波算法的共模误差剔除效果会受到区域网测站数量与空间尺度的影响,相关系数堆栈滤波算法也存在空间尺度阈值选取的问题。为了削弱空间尺度对区域叠加滤波的影响,引入距离反比因子与相关系数相结合,并采用Spearman秩相关系数代替原有的皮尔逊系数,设计了不同组合方案的区域堆栈滤波算法。选取实测时间序列数据进行实验,结果表明距离反比因子和相关系数相结合的区域堆栈滤波方法能更好地剔除共模误差,基于Spearman秩相关系数的滤波方案与原有皮尔逊系数滤波算法效果相当。采用距离因子与相关系数相结合的滤波算法进行共模误差剔除,使得时间序列残差在水平方向降低约40%,高程方向降低约33%,速度场精度水平方向提高约38%,高程方向提高约30%。5.GNSS坐标时间序列的季节性信号提取方面。针对最小二乘法只能得到固定振幅的季节性信号,采用半参数模型进行季节性信号提取时又存在最优平滑因子确定困难、迭代速度慢的问题。提出一种赋相对权比的改进半参数模型,联合迭代更快速的黄金分割法与改进效率法确定最优平滑因子,结合时间序列的谐波函数模型给出了详细的理论推导过程。通过模拟数据实验,分析了改进方法的可用性、计算效率与计算性能。结果表明,新方法可以有效地确定最优平滑因子,且计算效率得到显着提升,计算精度较最小二乘法与半参数法均有提高,所得模型残差中没有明显的季节性信号。选取SOPAC（Scripps Orbit and Permanent Array Center）提供的IGS站时间序列数据,分析对比了三种方法对于实测数据的季节性信号提取效果,改进方法提取的季节性信号更符合时间序列的实际运动趋势。
王慧[9]（2020）在《等式约束稳健估计》文中提出统计学家指出粗差的出现总是无法完全消除,稳健估计可以尽量地减小或者消除粗差对于参数估计的影响,因此稳健估计的研究十分重要。目前常用的稳健估计准则包括极大似然估计（M估计）、排序线性估计（L估计）、秩估计（R估计）。本文以M估计为出发点,研究随机等式约束和固定等式约束下的M估计。具体实施将利用等价权原理把M估计转化为抗差最小二乘估计。本文主要工作与贡献如下:（1）推导一般M估计参数估计值表达式以及观测值影响函数的表达式。通过一维M估计准则以及一维M估计影响曲线的定义,详细推导了多维M估计的参数估计值以及影响函数。并以间接平差模型为例,从独立观测值开始推导观测值的影响函数,并进一步推导相关观测值的影响函数。（2）推导等式约束M估计中参数估计值表达式。将等式约束分为随机等式约束与固定等式约束。随机等式约束下,首先推导无污染分布时,最小二乘准则下参数的估计值以及对应观测值和先验信息的影响函数。接着根据不同的污染分布,将稳健估计准则根据污染分布的出现情况分为M-LS估计（观测值服从污染分布,参数先验信息服从正态分布）、LS-M估计（观测值服从正态分布,参数先验信息服从污染分布）和M-M估计（观测值和参数先验信息均服从污染分布）。推导三种估计准则下参数的抗差估计值。在固定等式约束下,推导观测值含污染分布时参数的抗差估计值。（3）推导等式约束稳健估计中影响函数的表达式。随机等式约束下,推导MLS、LS-M以及M-M估计模型中观测值以及先验信息的影响函数。固定等式约束下,推导观测值含污染分布时观测值的影响函数表达式。（4）随机等式约束与固定等式约束实例计算。计算随机等式约束下无污染分布时,最小二乘估计准则的计算结果。在不同的污染分布下,对比最小二乘准则和稳健估计准则参数估计值与影响函数的估计值。固定约束下,计算无污染分布时最小二乘估计准则的计算结果。观测值受污染分布时,对比最小二乘估计准则与M估计准则的参数估计值与影响函数估计值。
任洁[10]（2020）在《GPS-RTK技术在既有铁路高程勘测中的应用方法研究》文中提出既有铁路的养护维修需要高效、高精度的测量技术支持,GPS-RTK技术以其高精度、高效率、全天候的测量优势已在铁路设计、施工及运营的各个阶段广泛使用。但受制于其水准测量精度,在既有轨面高程测量过程中还不能得到充分应用,如何将动态RTK技术与周边水准点的分布相结合,设计相应的空间拟合算法,实现其在既有线测量中的应用对于提高既有轨道的测量效率具有十分重要的作用。为此,论文主要进行以下几个方面的研究工作。1)设计不同作业模式的现场施测方案,分析不同作业模式的数据吻合性选取某专用线作为试验线路,分别采用全站仪、水准仪、GPS及三维激光扫描设备进行线路测量,并对不同作业模式获取的线路测量数据进行对比分析。可以发现,GPS测量数据与全站仪、三维激光测量获取的线路平面位置具有较好的吻合度,但在高程测量方面与水准测量结果的吻合性不足。2)研究不同控制条件下GPS-RTK测量高程数据的拟合精度问题以实测的线路左右股GPS-RTK测量高程数据为研究对象,对应点位的水准测量数据作为基准,研究不同控制条件下的高程拟合精度问题。分别采用平面拟合及二次曲面拟合模型,引入14个控制点,进行高程拟合精度分析。通过残差和内外符合精度对比分析发现,在引入一定的控制条件下,采用二次曲面模型进行GPS高程数据拟合可满足既有铁路高程勘测要求。3)研究GPS-RTK与无人机配合的既有轨道复测方法以敦格铁路作为试验段,设计全站仪、GPS-RTK与无人机相互配合的既有铁路勘测方法,以GPS-RTK技术获取主要控制点的平面及高程信息（全站仪测量数据作为参考基准）,结合提取的实景三维和轨道特征数据,采用一种自动选取不等间隔控制点算法,研究不同控制点数条件下的无人机测设精度,对综合应用无人机与GPS-RTK技术进行既有轨道测量提供一定的参考建议。
二、《测绘科学》数学式中字母的使用要求（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、《测绘科学》数学式中字母的使用要求（论文提纲范文）
（1）智能手机实时高精度差分定位算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 GNSS定位技术发展 |
| 1.1.2 Android智能终端发展 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 Android智能终端研究现状 |
| 1.2.2 伪距差分定位研究现状 |
| 1.3 存在问题 |
| 1.3.1 Android智能终端 |
| 1.3.2 伪距差分定位技术 |
| 1.4 本文研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2章节安排 |
| 第2章 智能手机GNSS伪距差分定位基本原理 |
| 2.1 GNSS时空基准统一 |
| 2.1.1 时间基准统一 |
| 2.1.2 坐标基准统一 |
| 2.2 主要误差源及影响 |
| 2.2.1 GNSS主要误差源 |
| 2.2.2 定位精度影响因素 |
| 2.3 智能手机GNSS模块架构及观测值获取 |
| 2.3.1 智能手机GNSS模块介绍 |
| 2.3.2 智能手机GNSS观测值获取 |
| 2.4 GNSS伪距差分方法 |
| 2.4.1 基于改正数的伪距差分定位方法 |
| 2.4.2 基于观测值的伪距差分定位方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 智能手机数据质量控制与伪距平滑方法 |
| 3.1 智能手机数据质量分析 |
| 3.1.1 卫星跟踪能力 |
| 3.1.2 多路径误差 |
| 3.1.3 信噪比 |
| 3.1.4 钟的稳定性 |
| 3.1.5 观测噪声 |
| 3.2 数据质量控制与粗差探测 |
| 3.2.1 数据质量控制 |
| 3.2.2 智能手机粗差探测与剔除 |
| 3.3 智能手机伪距平滑方法 |
| 3.3.1 基于载波相位观测值的伪距平滑方法 |
| 3.3.2 载波相位平滑伪距实验分析 |
| 3.3.3 基于多普勒观测值的伪距平滑方法 |
| 3.3.4 多普勒平滑伪距实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 格网伪距差分定位精度分析 |
| 4.1 多系统格网差分模型与实验设计 |
| 4.1.1 多系统格网改正数生成模型 |
| 4.1.2 多系统格网虚拟观测值生成模型 |
| 4.1.3 格网伪距差分服务端设计 |
| 4.1.4 基于测量型接收机实验设计 |
| 4.1.5 基于智能手机实验设计 |
| 4.2 基于格网改正数的最小二乘位置估计 |
| 4.2.1 最小二乘位置估计模型 |
| 4.2.2 基于测量型接收机的实验分析 |
| 4.2.3 基于智能手机的实验分析 |
| 4.3 基于格网改正数的卡尔曼滤波位置估计 |
| 4.3.1 卡尔曼滤波位置估计模型 |
| 4.3.2 基于测量型接收机的实验分析 |
| 4.3.3 基于智能手机的实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 程序设计与实现 |
| 5.1 伪距平滑单点定位程序设计与实现 |
| 5.1.1 软件功能 |
| 5.1.2 设计流程 |
| 5.1.3 软件说明 |
| 5.2 多系统融合格网差分定位程序设计与实现 |
| 5.2.1 软件功能 |
| 5.2.2 设计流程 |
| 5.2.3 软件说明 |
| 5.3 智能手机格网差分程序设计与实现 |
| 5.3.1 软件功能 |
| 5.3.2 设计流程 |
| 5.3.3 操作说明 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及在读期间参与的研究工作 |
（2）多源矢量数据语义一致性处理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与问题分析 |
| 1.2.1 空间数据一致性研究 |
| 1.2.2 地理要素分类语义研究 |
| 1.2.3 同名地理实体匹配研究 |
| 1.2.4 现有研究存在的不足 |
| 1.3 选题来源 |
| 1.4 论文研究的目标与内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第二章 多源矢量数据语义一致性处理基础理论 |
| 2.1 多源矢量数据语义一致性的定义 |
| 2.2 多源矢量数据语义不一致的原因及表现 |
| 2.2.1 语义不一致的原因 |
| 2.2.2 语义不一致的表现 |
| 2.3 矢量数据的语义结构分析与描述 |
| 2.3.1 本体与地理本体 |
| 2.3.2 矢量数据的语义层次 |
| 2.3.3 矢量数据的语义模型 |
| 2.4 矢量数据语义一致性处理的策略与流程 |
| 2.4.1 矢量数据语义一致性处理的策略 |
| 2.4.2 矢量数据语义一致性处理的基本流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 地理要素分类语义一致性处理技术 |
| 3.1 地理要素的分类与编码 |
| 3.1.1 地理要素分类的基本方法 |
| 3.1.2 地理要素类别的编码原则 |
| 3.2 地理要素分类语义理解与映射 |
| 3.2.1 地理要素分类的语义关系 |
| 3.2.2 地理要素分类的语义理解 |
| 3.2.3 地理要素分类的语义映射 |
| 3.3 顾及描述知识的地理要素分类映射方法 |
| 3.3.1 地理类别概念的描述性知识 |
| 3.3.2 语义相似度度量与地理要素分类映射 |
| 3.3.3 实验验证与分析 |
| 3.4 基于本体属性特征学习的地理要素分类映射方法 |
| 3.4.1 地理类别概念的本体属性特征 |
| 3.4.2 地理要素分类语义关系的描述与学习 |
| 3.4.3 实验验证与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 同名地理实体匹配处理技术 |
| 4.1 同名地理实体匹配的基本思想 |
| 4.1.1 同名地理实体的相似性 |
| 4.1.2 同名地理实体的匹配特征 |
| 4.1.3 同名地理实体的匹配策略 |
| 4.2 多语义特征约束的同名地理实体匹配方法 |
| 4.2.1 地理实体的语义结构模型 |
| 4.2.2 多特征约束的语义相似性度量模型 |
| 4.2.3 实验验证与分析 |
| 4.3 结合改进Fréchet距离的同名地理实体匹配方法 |
| 4.3.1 Fréchet距离及其存在的问题 |
| 4.3.2 结合改进Fréchet距离的几何相似性度量模型 |
| 4.3.3 实验验证与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 地理要素属性特征一致性处理技术 |
| 5.1 地理要素属性特征的映射转换 |
| 5.1.1 分类编码的约束 |
| 5.1.2 属性特征的转换 |
| 5.2 属性转换规则的定义、描述与实现 |
| 5.2.1 产生式属性转换规则的定义 |
| 5.2.2 属性转换规则的描述与管理 |
| 5.2.3 属性转换规则的模板化实现 |
| 5.3 基于规则文件控制的属性特征一致性处理 |
| 5.3.1 属性特征一致性处理流程 |
| 5.3.2 属性特征转换效果评估 |
| 5.3.3 实例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 语义一致性处理原型系统与功能实现 |
| 6.1 实验介绍 |
| 6.1.1 实验系统概述 |
| 6.1.2 系统的主要功能 |
| 6.1.3 实验数据与内容 |
| 6.2 矢量数据语义一致性处理功能实现 |
| 6.2.1 地理要素分类语义一致性处理实验 |
| 6.2.2 同名地理实体匹配处理实验 |
| 6.2.3 地理要素属性特征一致性处理实验 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.1.1 主要工作 |
| 7.1.2 主要创新点 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
（3）空域空间网格标识原理及应用（论文提纲范文）
| 1 空域空间网格标识思路 |
| 1.1 地理空间网格原理 |
| 1.2 全球空域空间网格建模 |
| 1.2.1 建模需求 |
| 1.2.2 构建设想 |
| 2 空域空间网格标识模型与算法 |
| 2.1 全球空域空间网格剖分模型 |
| 2.1.1 网格初级剖分方法 |
| 2.1.2 网格次级剖分方法 |
| 2.1.3 网格末级剖分方法 |
| 2.1.4 空间网格高度设定 |
| 1) 几何高度。 |
| 2) 气压高度。 |
| 3) 飞行高度层。 |
| 2.2 全球空域空间网格编码方法 |
| 2.2.1 用户码的编码定义及格式 |
| 2.2.2 地址码的编码定义及格式 |
| 2.2.3 各种编码相互之间的转换关系 |
| 2.2.4 基于空域空间网格标识的空域数据库管理 |
| 2.3 局部空域空间网格模型 |
| 3 空间网格应用 |
| 3.1 空域规则统一表征与描述 |
| 3.2 构建空间有限元与杀伤盒 |
| 4 结 论 |
（4）GNSS数据质量评估及预处理相关问题的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 四大GNSS星座简介 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 GNSS数据获取 |
| 1.2.2 GNSS观测信息质量评估 |
| 1.2.3 GNSS三频周跳探测与修复 |
| 1.3 研究内容及论文架构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 GNSS数据产品及快速下载方法研究 |
| 2.1 IGS简介 |
| 2.1.1 IGS组织架构 |
| 2.1.2 IGS提供的数据产品 |
| 2.1.3 MGEX项目概况 |
| 2.2 IGS数据中心归档方式 |
| 2.3 基于rtkget实现数据文件快速下载 |
| 2.3.1 rtkget下载流程解析 |
| 2.3.2 开辟线程池实现多线程快速下载的新方案 |
| 2.3.3 多线程快速下载实例测试 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 GNSS测距信号精度评估 |
| 3.1 伪距观测值精度评估 |
| 3.1.1 CC组合观测量的构造 |
| 3.1.2 实测数据伪距观测值的精度评估 |
| 3.1.3 组合观测量差值序列的正态性检验 |
| 3.1.4 卫星高度角对伪距观测值精度的影响 |
| 3.2 载波相位观测值精度评估 |
| 3.2.1 高次差法评估原理与正态性检验 |
| 3.2.2 实测数据载波相位观测值的精度评估 |
| 3.2.3 卫星高度角对载波相位观测值精度的影响 |
| 3.3 不同测站观测数据质量对比 |
| 3.3.1 多测站数据质量统计 |
| 3.3.2 观测数据中的钟跳分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 GNSS广播星历质量评估 |
| 4.1 广播星历质量评估方法 |
| 4.1.1 广播星历卫星位置与钟差的计算方法 |
| 4.1.2 精密星历卫星位置与钟差的计算方法 |
| 4.1.3 排除地影区卫星 |
| 4.2 广播星历精度评估关键问题 |
| 4.2.1 精度指标的选择 |
| 4.2.2 坐标框架与系统时 |
| 4.2.3 天线相位中心改正 |
| 4.2.4 钟差系统性偏差的消除 |
| 4.3 四大GNSS广播星历的评估 |
| 4.3.1 一般评估 |
| 4.3.2 超长时段广播星历质量监测 |
| 4.3.3 新型号卫星广播星历精度的评估 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 GNSS三频周跳探测与修复 |
| 5.1 周跳探测与修复常用的组合观测量 |
| 5.1.1 无几何相位组合 |
| 5.1.2 伪距相位差组合 |
| 5.1.3 周跳修复 |
| 5.2 逐级周跳探测与修复 |
| 5.2.1 探测各个频点的大周跳 |
| 5.2.2 探测三频小周跳组合 |
| 5.2.3 探测特殊周跳组合 |
| 5.2.4 周跳修复 |
| 5.3 实测数据算例 |
| 5.3.1 各参数取值与计算结果分析 |
| 5.3.2 周跳探测性能的理论分析 |
| 5.3.3 实际周跳探测与修复效果 |
| 5.4 采样间隔较大、磁暴日观测数据的适用性探究 |
| 5.4.1 基于实际数据质量的实验结果 |
| 5.4.2 30s采样数据△I统计 |
| 5.4.3 不同△I预设精度的实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 实用软件工具包的编制 |
| 6.1 数据下载软件“data Downloader” |
| 6.1.1 data Downloader设计思路 |
| 6.1.2 data Downloader界面交互 |
| 6.1.3 data Downloader运行示例 |
| 6.2 GNSS广播星历质量评估软件 |
| 6.2.1 软件实现思路 |
| 6.2.2 软件界面交互 |
| 6.2.3 软件输出结果 |
| 6.3 GNSS三频周跳探测与修复软件 |
| 6.3.1 软件界面 |
| 6.3.2 软件输出结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文主要工作 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（5）移动测量系统异构数据高精度融合方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 移动测量系统 |
| 2.1 移动测量系统组成 |
| 2.2 移动测量系统坐标系 |
| 2.3 移动测量系统定位原理 |
| 2.4 坐标转换模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 移动测量系统扫描仪视准轴误差检校 |
| 3.1 误差分析与理论精度 |
| 3.2 基于参考面约束的视准轴误差检校模型 |
| 3.3 基于球特征约束的视准轴误差自检校模型 |
| 3.4 基于多特征约束的视准轴误差自检校模型 |
| 3.5 基于协方差传播定律的检校模型精度分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 移动测量系统相机检校 |
| 4.1 相机内参数检校 |
| 4.2 移动测量系统面阵相机外方位检校 |
| 4.3 移动测量系统全景相机外方位检校 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 移动测量系统异构数据融合 |
| 5.1 基于面阵相机的序列化影像融合 |
| 5.2 基于全景相机的序列化影像融合 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 移动测量系统全景影像量测 |
| 6.1 全景影像立体量测模型 |
| 6.2 基于距离影像的全景量测模型 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（6）结合笔画宽度变换与卷积神经网络的高分影像道路提取研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于非监督方法的道路提取 |
| 1.2.2 基于监督方法的道路提取 |
| 1.3 研究内容和论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 道路提取的相关理论基础 |
| 2.1 遥感技术概述 |
| 2.2 高分辨率遥感影像概述 |
| 2.3 高分影像道路特征分析 |
| 2.4 本文道路提取相关算法 |
| 2.4.1 笔画宽度变换算法 |
| 2.4.2 卷积神经网络 |
| 2.4.3 数学形态学 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 改进笔画宽度变换算法的高分影像道路提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 改进笔画宽度变换的道路提取方法 |
| 3.2.1 本章道路提取算法框架 |
| 3.2.2 均值漂移(mean shift)算法 |
| 3.2.3 笔画宽度变换运算过程 |
| 3.2.4 改进SWT道路提取 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 笔画宽度变换结合卷积神经网络的高分影像道路提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结合笔画宽度变换与卷积神经网络的道路提取方法 |
| 4.2.1 卷积神经网络特点 |
| 4.2.2 卷积神经网络训练过程 |
| 4.2.3 U-Net卷积神经网络 |
| 4.2.4 方法流程 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.3.1 实验数据 |
| 4.3.2 实验配置 |
| 4.3.3 道路提取结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A |
（7）数学题目智能标引系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外相关研究进展 |
| 1.3 本文主要研究思路 |
| 第2章 数学题目标引系统概述 |
| 2.1 数学题目标引系统流程 |
| 2.2 数学公式提取的一般步骤 |
| 2.3 公式提取的难点 |
| 2.4 数学题目智能标引系统的应用 |
| 第3章 数学题目图像预处理 |
| 3.1 图像灰度化和二值化及去阴影 |
| 3.1.1 图像灰度化 |
| 3.1.2 大津法图像二值化 |
| 3.1.3 同态滤波去阴影 |
| 3.2 基于RETINEX算法的亮度分层图像增强算法 |
| 3.3 图像分割 |
| 第4章 数学题目智能标引系统的设计 |
| 4.1 题干文字的OCR识别路线 |
| 4.2 基于黑色连通集邻接图和OCR技术结合的公式提取方法 |
| 4.2.1 邻接图产生方法 |
| 4.2.2 邻接图节点和边的特征提取 |
| 4.2.3 基于支持向量机的分类器设计 |
| 4.2.4 OCR技术辅助强化公式提取 |
| 4.2.5 公式提取算法流程总结 |
| 4.3 基于特征字符的公式识别方法 |
| 4.4 几何图形切割及题目标引 |
| 第5章 实验过程及结果 |
| 5.1 实验过程 |
| 5.2 实验结果 |
| 5.2.1 公式提取和识别实验结果 |
| 5.2.2 数学题目标引实验结果 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 |
（8）区域CORS基准站坐标时间序列分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 时间序列的获取及预处理研究现状 |
| 1.2.2 时间序列的空间滤波研究现状 |
| 1.2.3 时间序列的季节性信号提取研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 区域CORS数据处理与时间序列的获取 |
| 2.1 GNSS定位的基本模型 |
| 2.1.1 非差精密单点定位 |
| 2.1.2 双差相对定位 |
| 2.2 数据处理软件GAMIT |
| 2.2.1 软件介绍 |
| 2.2.2 软件配置 |
| 2.2.3 软件处理流程 |
| 2.2.4 精度评定 |
| 2.3 郑州CORS数据处理 |
| 2.3.1 数据准备 |
| 2.3.2 数据质量分析 |
| 2.3.3 数据解算结果分析 |
| 2.3.4 用户端性能测试 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 时间序列的预处理 |
| 3.1 粗差探测 |
| 3.1.1 理论方法 |
| 3.1.2 实验分析 |
| 3.2 缺失点插补 |
| 3.2.1 理论方法 |
| 3.2.2 实验分析 |
| 3.3 阶跃项探测 |
| 3.3.1 理论方法 |
| 3.3.2 实验分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 时间序列的共模误差剔除 |
| 4.1 常用滤波算法 |
| 4.1.1 区域堆栈滤波法 |
| 4.1.2 相关加权堆栈滤波法 |
| 4.1.3 主成分分析法 |
| 4.2 改进算法 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.3.1 数据选取 |
| 4.3.2 残差RMS分析 |
| 4.3.3 拟合残差分析 |
| 4.3.4 速度场精度分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 时间序列的季节性信号提取 |
| 5.1 理论方法 |
| 5.1.1 最小二乘法 |
| 5.1.2 半参数方法 |
| 5.2 改进算法 |
| 5.2.1 改进半参数模型 |
| 5.2.2 最优平滑因子确定 |
| 5.3 实验分析 |
| 5.3.1 模拟实验 |
| 5.3.2 实测实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（9）等式约束稳健估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.2 等式约束稳健估计 |
| 1.2.1 随机约束稳健估计 |
| 1.2.2 固定约束稳健估计 |
| 1.3 等国内外研究现状和进展 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 稳健估计影响函数 |
| 2.1 一维M估计 |
| 2.2 一维M估计影响函数 |
| 2.2.1 影响曲线 |
| 2.2.2 影响函数 |
| 2.2.3 一维M估计影响函数 |
| 2.3 多维M估计 |
| 2.4 多维M估计影响函数 |
| 2.4.1 独立观测值影响函数 |
| 2.4.2 相关观测值影响函数 |
| 2.5 本章小节 |
| 第3章 等式约束稳健估计 |
| 3.1 随机等式约束稳健估计 |
| 3.1.1 M-LS估计模型 |
| 3.1.2 LS-M估计模型 |
| 3.1.3 M-M估计模型 |
| 3.2 固定等式约束稳健估计 |
| 3.3 本章小节 |
| 第4章 等式约束稳健估计的影响函数 |
| 4.1 随机等式约束稳健估计的影响函数 |
| 4.1.1 M-LS估计模型的影响函数 |
| 4.1.2 LS-M估计模型的影响函数 |
| 4.1.3 M-M估计模型的影响函数 |
| 4.2 固定等式约束稳健估计的影响函数 |
| 4.3 本章小节 |
| 第5章 等式约束稳健估计的实例计算 |
| 5.1 随机等式约束计算实例 |
| 5.1.1 M-LS估计模型计算 |
| 5.1.2 LS-M估计模型计算 |
| 5.1.3 M-M估计模型计算 |
| 5.2 固定等式约束计算实例 |
| 5.3 本章小节 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文内容总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（10）GPS-RTK技术在既有铁路高程勘测中的应用方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 2 高程系统的基本理论 |
| 2.1 有关水准面的概念 |
| 2.1.1 水准面 |
| 2.1.2 大地水准面 |
| 2.1.3 似大地水准面 |
| 2.1.4 参考椭球面 |
| 2.2 高程系统 |
| 2.2.1 正高系统 |
| 2.2.2 正常高系统 |
| 2.2.3 大地高系统 |
| 2.2.4 正高、正常高、大地高之间的转换 |
| 2.3 国家高程基准 |
| 2.3.1 高程基准面 |
| 2.3.2 水准原点 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 GPS测高原理 |
| 3.1 传统测量原理 |
| 3.1.1 水准测量 |
| 3.1.2 三角高程测量 |
| 3.1.3 重力高程测量 |
| 3.2 GPS测量原理 |
| 3.2.1 GPS定位基本原理 |
| 3.2.2 GPS测高原理 |
| 3.3 实验数据采集 |
| 3.3.1 GPS-RTK坐标数据采集 |
| 3.3.2 全站仪坐标数据采集 |
| 3.3.3 水准仪坐标数据采集 |
| 3.3.4 三维激光坐标数据采集 |
| 3.4 数据对比分析 |
| 3.4.1 GPS-RTK坐标数据与全站仪坐标数据对比分析 |
| 3.4.2 GPS-RTK数据与三维激光扫描仪数据对比分析 |
| 3.4.3 GPS-RTK数据与水准仪数据对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 GPS高程拟合模型在工程中的应用 |
| 4.1 测区概况 |
| 4.2 GPS控制点布设方案 |
| 4.3 高程拟合模型 |
| 4.3.1 平面拟合模型 |
| 4.3.2 二次曲面拟合模型 |
| 4.4 平面拟合模型控制点数量影响分析 |
| 4.4.1 自动选取结点 |
| 4.4.2 引入一个控制点 |
| 4.4.3 引入两个控制点 |
| 4.4.4 引入三个控制点 |
| 4.4.5 引入四个控制点 |
| 4.5 曲面拟合模型控制点数量影响分析 |
| 4.5.1 自动选取结点 |
| 4.5.2 引入一个控制点 |
| 4.5.3 引入两个控制点 |
| 4.5.4 引入三个控制点 |
| 4.5.5 引入四个控制点 |
| 4.6 GPS高程精度评定 |
| 4.6.1 内符合精度 |
| 4.6.2 外符合精度 |
| 4.6.3 GPS水准高程精度评定 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 GPS-RTK与无人机配合的既有轨道复测应用 |
| 5.1 试验段概况 |
| 5.2 施测方案设计 |
| 5.2.1 无人机系统构成 |
| 5.2.2 航线规划 |
| 5.2.3 航带设置 |
| 5.2.4 地面控制点布设 |
| 5.2.5 数据处理 |
| 5.2.6 模型成果展示 |
| 5.3 不同GNSS控制点的无人机测量精度分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
四、《测绘科学》数学式中字母的使用要求（论文参考文献）
- [1]智能手机实时高精度差分定位算法研究与实现[D]. 肖青怀. 中国测绘科学研究院, 2021(01)
- [2]多源矢量数据语义一致性处理关键技术研究[D]. 赵云鹏. 战略支援部队信息工程大学, 2021
- [3]空域空间网格标识原理及应用[J]. 朱永文,蒲钒. 北京航空航天大学学报, 2021(12)
- [4]GNSS数据质量评估及预处理相关问题的研究[D]. 张熙. 战略支援部队信息工程大学, 2020(03)
- [5]移动测量系统异构数据高精度融合方法研究[D]. 俞家勇. 山东科技大学, 2020(06)
- [6]结合笔画宽度变换与卷积神经网络的高分影像道路提取研究[D]. 张霞. 贵州大学, 2020(04)
- [7]数学题目智能标引系统[D]. 宋笑宇. 沈阳航空航天大学, 2020(04)
- [8]区域CORS基准站坐标时间序列分析研究[D]. 王方超. 战略支援部队信息工程大学, 2020(08)
- [9]等式约束稳健估计[D]. 王慧. 武汉大学, 2020(03)
- [10]GPS-RTK技术在既有铁路高程勘测中的应用方法研究[D]. 任洁. 兰州交通大学, 2020(01)