1、“.....需要加强对函数模型和随机模型的认识,采用维坐标转换法,实现大地测量基准的统,为数据融合分析奠定基础。在实际的大地测量数据融合过程中只需要融合观测信息,不采用平差结果的融合,并在改进函数模型和随机随机模型中应用方差分量估计方法进行调整,可实际上因为误差被转移或者掩盖,反而导致大地测量数据融合结果的准确率不高,所以观测信息融合与平差结果融合会造成结果数据存在较大的差异。因此在大地侧量数据融合模式中需要收集原始观平差结果融合所获得的参数误差相对较小。另方面,旦观测信息存在系统误差时,则基于观测信息融合平差结果融合的差异性较大。最大差异达到了,差异均方差为。这说明在观测信息数据融合基础上的内符合精度比在平差结果融合基础上更加优浅谈大地测量数据融合模式及其分析原稿确的固定整周迷糊度,其主要原因是因为估计矩阵具有相对严重的病态性......”。

2、“.....在大地测量数据融合模式中,函数模型是最为关键的组成部分。通过建立综合平差现旦观测信息不存在系统误差时,则在观测信息融合和各类观测单独平差结果融合的基础上,差异相对较小,如本次观测测量中坐标最大差异仅为,均方差差异为。并且因为在第及第期的观测数据中,单独平差的的单位权存在的误差和参数平均精观测数据不够也会出现模型病态的情况,即是在后方交会的观测模式中,开展定位时,需要两个历元的双差观测值进行估计,用时进行模糊度结算。不过在实践中经常会出现历元间隔较短,就会造成估计结果出现较大的偏差,无法平差之前如不能了解和掌握所有的参数规律,则就会造成过度参数化的现象。导致的结果就会是参数之间出现定程度的复共线性,致使模型出现病态。比如在对边网进行测量时,需要利用多台测距仪进行边长测量......”。

3、“.....另外在测量中,信息观测数据不够也会出现模型病态的情况,即是在后方交会的观测模式中,开展定位时,需要两个历元的双差观测值进行估计,用时进行模糊度结算。不过在实践中经常会出现历元间隔存在的系统误差,通过采用附加参数的方式,而会导致过度参数化。浅谈大地测量数据融合模式及其分析原稿。大地测量数据融合模式分析以地壳网络下的个具有期全球卫星定位系统观测数据的子网,开展大地测量数据模型分析。从中可以大地测量处理技术函数模型大地测量数据分析的主要技术方法之即是建立函数模型,在大地测量数据融合模式中,函数模型是最为关键的组成部分。通过建立综合平差模型对采集到的测量数据进行整理分析,再经过平差处理,则可获得相对准确的工作的开展则需要根据待测区域的地形条件以及时间段等,选择科学合理的测量方法和技术。而采用不同的测量技术又需要不同的测量方案,测得结果会存在定的偏差......”。

4、“.....只有将不同测量结果量技术又需要不同的测量方案,测得结果会存在定的偏差。比如测量方案和测量坐标的不同会影响测量数据的统性,只有将不同测量结果中的数据进行融合,才能够得到相对准确的测量数据结果,最大限度的减少数据误差。大地测量数据融合模式度都有差异,在进过方差分量估计和调整之后,随机模型的分析结果准确度得到有效的改善。而如果随机误差比较小时,观测信息融合要比平差结果融合的精度更高,这是因为各类观测信息在单独平差后,就会消除掉观测值之间存在的不符值,致存在的系统误差,通过采用附加参数的方式,而会导致过度参数化。浅谈大地测量数据融合模式及其分析原稿。大地测量数据融合模式分析以地壳网络下的个具有期全球卫星定位系统观测数据的子网,开展大地测量数据模型分析。从中可以确的固定整周迷糊度,其主要原因是因为估计矩阵具有相对严重的病态性......”。

5、“.....在大地测量数据融合模式中,函数模型是最为关键的组成部分。通过建立综合平差中,由于统计分析过程中出现采样不足或者是观测量不够,就会导致模型病态。在统计分析时,受到些条件的限制和制约,子样采样仅为局部结果,这是设计矩阵会出现比较严重的复共线性,即是采样不足而导致的模型病态。另外在测量中,信浅谈大地测量数据融合模式及其分析原稿的数据进行融合,才能够得到相对准确的测量数据结果,最大限度的减少数据误差。大地测量数据融合模式即是将多种数据分析方式进行综合,从而保障大地测量数据结果的准确性,提高测量工作效率。浅谈大地测量数据融合模式及其分析原稿确的固定整周迷糊度,其主要原因是因为估计矩阵具有相对严重的病态性。大地测量处理技术函数模型大地测量数据分析的主要技术方法之即是建立函数模型,在大地测量数据融合模式中......”。

6、“.....通过建立综合平差估计,则可以建立随机模型。其主要目的更好的协调几何观测以及物理观测之间的权重,充分发挥计算作用。同时能够协调全球卫星定位系统的子网,以便于保障大地测量结果数据的合理性和准确性。关键词大地测量数据融合分析前言大地测分析科技经济导刊,。大地测量数据融合模型病态分析参数选择因素在开展大地测量数据融合模式时,通常需要建立个平差模型,并且在平差之前如不能了解和掌握所有的参数规律,则就会造成过度参数化的现象。导致的结果就会是参数之间出是将多种数据分析方式进行综合,从而保障大地测量数据结果的准确性,提高测量工作效率。浅谈大地测量数据融合模式及其分析原稿。随机模型在大地测量工作中除了应用函数模型以外,为了保障数据分析模型能够相对较好的进行方差分量存在的系统误差,通过采用附加参数的方式,而会导致过度参数化......”。

7、“.....开展大地测量数据模型分析。从中可以模型对采集到的测量数据进行整理分析,再经过平差处理,则可获得相对准确的数据结果。关键词大地测量数据融合分析前言大地测量工作的开展则需要根据待测区域的地形条件以及时间段等,选择科学合理的测量方法和技术。而采用不同的观测数据不够也会出现模型病态的情况,即是在后方交会的观测模式中,开展定位时,需要两个历元的双差观测值进行估计,用时进行模糊度结算。不过在实践中经常会出现历元间隔较短,就会造成估计结果出现较大的偏差,无法的数据结果。信息观测因素在大地测量数据融合模式中,由于统计分析过程中出现采样不足或者是观测量不够,就会导致模型病态。在统计分析时,受到些条件的限制和制约,子样采样仅为局部结果,这是设计矩阵会出现比较严重的复共线性,定程度的复共线性,致使模型出现病态......”。

8、“.....需要利用多台测距仪进行边长测量。而且在数据处理中为保障不同仪器存在的系统误差,通过采用附加参数的方式,而会导致过度参数化。信息观测因素在大地测量数据融合模式浅谈大地测量数据融合模式及其分析原稿确的固定整周迷糊度,其主要原因是因为估计矩阵具有相对严重的病态性。大地测量处理技术函数模型大地测量数据分析的主要技术方法之即是建立函数模型,在大地测量数据融合模式中,函数模型是最为关键的组成部分。通过建立综合平差模型的基础上,实现大地测量数据融合的合理性和科学性,保障相关测量工作有序高效开展。参考文献常亮大地测量与数据处理实践教学探讨科技视界,赵林大地测量数据融合模式及其分析中国高新区,米文锋大地测量数据融合模式及观测数据不够也会出现模型病态的情况,即是在后方交会的观测模式中,开展定位时,需要两个历元的双差观测值进行估计,用时进行模糊度结算......”。

9、“.....就会造成估计结果出现较大的偏差,无法信息,并采用观测信息的融合即可,不需要融合平差结果。在信息融合的过程中还需要进步改进函数模型和随机模型,最大限度的保障大地测量数据融合的可靠性。结束语综上所述,大地测量数据融合模式的发展促使测量工作数据的误差较小,所准确。出现这种现象的主要原因是大地测量观测模型中新增了系统参数,从而促使函数模型得到了定的改善,进而增加了大地测量数据融合的科学性和可靠性。不过基于平差结果的数据融合模式即使在很大程度上顾及了系统误差所产生的影响,在度都有差异,在进过方差分量估计和调整之后,随机模型的分析结果准确度得到有效的改善。而如果随机误差比较小时,观测信息融合要比平差结果融合的精度更高,这是因为各类观测信息在单独平差后,就会消除掉观测值之间存在的不符值,致存在的系统误差,通过采用附加参数的方式,而会导致过度参数化......”。