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多源融合速度场实现方法研究

邢云剑  
【摘要】:在地球参考框架的发展历程中,空间大地测量技术一直以来都是建立高精度地球参考框架的主要手段。基于不同的空间大地测量技术具有不同的优缺点这一主要因素,如何取长补短,设计并实现多技术融合的算法模型便成为了当前建立高精度地球参考框架的主要研究方向之一。由于速度场是地球参考框架的重要组成部分,其在参考框架的维持上和研究地球板块运动等方面具有重要的意义,因此建立高精度的地球参考框架的同时必须要给出高精度的速度场结果。基于以上的原因,本论文主要研究了以下内容:1、研究了空间大地测量数据融合的相关理论与算法,并将其与卡尔曼滤波算法进行了融合,推导出了利用卡尔曼滤波实现的空间大地测量数据融合算法模型。2、研究了GNSS、SLR、DORIS和VLBI的技术内组合方法,利用软件实现了该算法并给出了结果。结果表明:GNSS技术的点位精度和融合后的精度最高,VLBI次之,SLR较差,DORIS的点位精度和融合后的精度最差,与ITRF2014中的结论一致,这也从另一方面证明了软件的可靠性。3、研究了GNSS、SLR、DORIS和VLBI的技术间组合方法和数学模型,通过引入约束向量的方式使用局部连接约束并置站点的坐标和速度,在软件中实现了该算法并给出了技术间组合后的结果。软件解算的结果与ITRF2014相比在GNSS站点上为亚毫米级别,在VLBI、SLR和DORIS站点上为毫米级别;并置站点的速度差为毫米级别。本文对结果进行了分析,得到了一些结论并提出了解决的方法。4、研究了无整体旋转条件的理论和其推导过程,研究了其在卡尔曼滤波中的实现方法并在软件中实现了该算法,保证建立的多源融合速度场相对地壳无整体旋转。5、设计并开发了利用卡尔曼滤波建立多源融合速度场的软件,给出了软件中各模块的功能和软件的流程图;研究了矩阵求逆的优化算法——Cholesky分解,并在软件中实现了该算法;研究了矩阵乘法的优化算法——稀疏矩阵乘法,给出了COO格式存储稀疏矩阵的优化存储方式,对比了使用不同矩阵乘法算法求解矩阵乘法所消耗的时间,给出了矩阵乘法的优化建议。6、通过软件处理了2015、2016、2017三年的GNSS、SLR、DORIS和VLBI四种技术的数据共862个站点,得到了软件解算的多源融合速度场结果,将结果与ITRF2014速度场相比表明:在704个GNSS站点中,速度精度优于1mm/a的站点有478个,优于5mm/a的站点有601个;在51个VLBI站点中有15个站点的速度精度优于5mm/a,有30个站点的速度精度优于1cm/a;在40个SLR站点中,仅有1个站点速度精度优于5mm/a,9个站点的速度精度优于1cm/a;在67个DORIS站点中,有21个站点速度精度优于5mm/a,有35个站点的速度精度优于1cm/a。7、对得到的多源融合速度场结果进行了分析讨论,其不足之处有(1)为对站点位置和速度的突变进行探测和采取相应策略应对(2)处理的数据时间跨度较短。给出了解决以上问题的建议并对后续所需要做的工作进行了展望。


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