gps高程转换在公路高程控制测量中的应用研究

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1、分类号:U412，P25810710-20069016硕士学位论文GPS高程转换在公路高程控制测量中的应用研究刘明学导师姓名职称支喜兰教授申请学位级别硕士学科专业名称道路与铁道工程论文提交日期2012年4月25日论文答辩日期2012年6月9日学位授予单位长安大学ResearchontheApplicationofGPSElevationConversioninRoadVerticalControlSurveyADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiuMingxueSupervisor：Prof.ZhiXilanCha

2、ng’anUniversity,Xi’an,China摘要公路高程控制测量为整个路线提供统一的高程基准，在路线设计、施工、运营阶段都起着非常重要的作用。随着全球定位系统GPS（GlobalPositioningSystem）技术的发展，GPS测量以高效率、高精度、不受气候条件限制等优势，使得GPS技术应用于公路高程控制测量已成为一种趋势，其可以减轻外业工作量，从而带来直接的经济效益。采用GPS相对定位技术可以获得GPS网中观测点的大地高，但在公路高程控制测量中，地面点的高程采用正常高，研究GPS高程转换可以精确求定GPS点的正常高。本文结合公路高程控制测量实测数据，利用神经网络、最小

3、二乘配置方法进行GPS高程转换研究，取得的主要成果有：（1）在收集GPS高程转换及公路高程控制测量的大量资料的基础上，了解了GPS定位技术原理，高程系统的定义，理清了各高程系统之间的关系，掌握了国内外常用的GPS高程的转换方法及其在公路高程控制测量中应用研究现状。明确了公路高程控制测量的重要性，实测方法及精度要求。（2）在基于神经网络GPS高程转换模型中，为避免各转换参数数值差异过大，必须对测量数据进行归一化处理，使其具有同等的权重。传统的归一化函数值域为[0,1]（函数A），为了研究数据归一化方式对GPS高程转换结果的影响，本文提出了值域为[-1,1]的归一化函数（函数B），结合反

4、向传播（BP）、广义回归（GRNN）和径向基（RBF）等三种神经网络模型进行计算和对比分析，得出函数B的转换结果优于函数A的转换结果；采用B函数归一化时，基于广义回归（GRNN）神经网络的GPS高程转换结果最优。（3）针对常规GPS高程转换模型没有顾及非随机参数向量，其结果与正常高的实际值必然会有一定差异，本文在最小二乘配置模型中加入了非随机参数向量，结合实测数据，与平面转换模型进行对比计算。采用平面转换模型，其结果的中误差为0.039m，而采用最小二乘配置转换模型，其结果的中误差为0.008m，相对精度大幅度提高。针对协方差函数对最小二乘配置转换结果的影响问题，采用高斯(Gauss

5、)函数、希尔伏宁(Hirvonen)函数、似高斯(Gauss)函数分别作为协方差函数进行了GPS的高程转换计算分析，得出了当采用似高斯函数作为协方差函数时，其结果优于前二者。（4）探讨了在公路高程控制测量中GPS高程转换为正常高的精度影响因素。从数据源分析，在观测过程中GPS数据采集误差主要包含卫星星历引起的误差、GPS信号I的传输误差及GPS天线高的测量误差；联测误差有水准点本身的误差和与水准点联测引起的误差。从GPS高程转换模型分析，主要包含模型的适用范围，模型参数的选择，GPS网型结构以及已知点的选择情况。最后，基于广义回归（GRNN）神经网络的GPS高程转换方法计算了一个公路

6、高程控制测量实例，验证将GPS技术应用于公路高程控制测量的可行性和可靠性。关键词：公路高程控制测量，GPS，神经网络，最小二乘配置，归一化，协方差函数IIAbstractTheroadverticalcontrolsurveyplaysaveryimportantrole,providingauniformelevationbenchmarks,inthedesignconstructionandoperationstage.WiththedevelopmentofGPS(GlobalPositioningSystem),GPStechnologybeusedtointheroadv

7、erticalcontrolsurveybecomesinevitable,thatcanreduceworkloadandbringdirecteconomicbenefits.GPSmeasurementwiththealotofadvantagessuchashighefficiency,highprecision,freeoftheclimateconditionlimit,Thegeodeticheightofobservationpointbe