gps高程轉換在公路高程控制測量中的應用研究

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1、ResearchontheApplicationofGPSElevationConversioninRoadVerticalControlSurveyADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiuMingxueSupervisor：Prof.ZhiXilanChang’anUniversity,Xi’an,China摘要公路高程控制測量為整個路線提供統一的高程基準，在路線設計、施工、運營階段都起著非常重要的作用。隨著全球定位系統GPS（GlobalPositioningSystem）技術的發(fā)展，GPS測量以高效率、高精度

2、、不受氣候條件限制等優(yōu)勢，使得GPS技術應用于公路高程控制測量已成為一種趨勢，其可以減輕外業(yè)工作量，從而帶來直接的經濟效益。采用GPS相對定位技術可以獲得GPS網中觀測點的大地高，但在公路高程控制測量中，地面點的高程采用正常高，研究GPS高程轉換可以精確求定GPS點的正常高。本文結合公路高程控制測量實測數據，利用神經網絡、最小二乘配置方法進行GPS高程轉換研究，取得的主要成果有：（1）在收集GPS高程轉換及公路高程控制測量的大量資料的基礎上，了解了GPS定位技術原理，高程系統的定義，理清了各高程系統之間的關系，掌握了國內外常用的GPS高程的轉換方法及其在公路高程控制測量中應用研究現狀。

3、明確了公路高程控制測量的重要性，實測方法及精度要求。（2）在基于神經網絡GPS高程轉換模型中，為避免各轉換參數數值差異過大，必須對測量數據進行歸一化處理，使其具有同等的權重。傳統的歸一化函數值域為[0,1]（函數A），為了研究數據歸一化方式對GPS高程轉換結果的影響，本文提出了值域為[-1,1]的歸一化函數（函數B），結合反向傳播（BP）、廣義回歸（GRNN）和徑向基（RBF）等三種神經網絡模型進行計算和對比分析，得出函數B的轉換結果優(yōu)于函數A的轉換結果；采用B函數歸一化時，基于廣義回歸（GRNN）神經網絡的GPS高程轉換結果最優(yōu)。（3）針對常規(guī)GPS高程轉換模型沒有顧及非隨機參數向量

4、，其結果與正常高的實際值必然會有一定差異，本文在最小二乘配置模型中加入了非隨機參數向量，結合實測數據，與平面轉換模型進行對比計算。采用平面轉換模型，其結果的中誤差為0.039m，而采用最小二乘配置轉換模型，其結果的中誤差為0.008m，相對精度大幅度提高。針對協方差函數對最小二乘配置轉換結果的影響問題，采用高斯(Gauss)函數、希爾伏寧(Hirvonen)函數、似高斯(Gauss)函數分別作為協方差函數進行了GPS的高程轉換計算分析，得出了當采用似高斯函數作為協方差函數時，其結果優(yōu)于前二者。（4）探討了在公路高程控制測量中GPS高程轉換為正常高的精度影響因素。從數據源分析，在觀測過程

5、中GPS數據采集誤差主要包含衛(wèi)星星歷引起的誤差、GPS信號I的傳輸誤差及GPS天線高的測量誤差；聯測誤差有水準點本身的誤差和與水準點聯測引起的誤差。從GPS高程轉換模型分析，主要包含模型的適用范圍，模型參數的選擇，GPS網型結構以及已知點的選擇情況。最后，基于廣義回歸（GRNN）神經網絡的GPS高程轉換方法計算了一個公路高程控制測量實例，驗證將GPS技術應用于公路高程控制測量的可行性和可靠性。關鍵詞：公路高程控制測量，GPS，神經網絡，最小二乘配置，歸一化，協方差函數IIAbstractTheroadverticalcontrolsurveyplaysaveryimportantrol

6、e,providingauniformelevationbenchmarks,inthedesignconstructionandoperationstage.WiththedevelopmentofGPS(GlobalPositioningSystem),GPStechnologybeusedtointheroadverticalcontrolsurveybecomesinevitable,thatcanreduceworkloadandbringdirecteconomicbenefits.GPSmeasurementwiththealotofadvantagessuchashig

7、hefficiency,highprecision,freeoftheclimateconditionlimit,ThegeodeticheightofobservationpointbegainedbyrelativepositioningtechnologyofGPS,Butthenormalheightismostcommonlyemployedashighofthegroundpoint.GPSelevationconversionwa