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基于单历元解算的实时变形监测技术研究与算法实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第13-21页
    1.1 研究的目的及意义第13-14页
    1.2 GPS差分技术用于变形监测第14-15页
    1.3 GPS差分技术在变形监测方面的研究现状第15-17页
    1.4 项目背景第17-20页
        1.4.1 抚顺西露天矿概况第17页
        1.4.2 基于CORS的边坡变形监测技术流程第17-19页
        1.4.3 项目需求与高精度实时算法建立第19-20页
    1.5 本文研究的主要内容第20-21页
第2章 GPS单历元解算变形信息相关理论第21-39页
    2.1 GPS数据文件第21-24页
        2.1.1 Rinex文件第21-23页
        2.1.2 SP3文件第23-24页
    2.2 GPS静态基线处理第24-25页
        2.2.1 数据预处理第24-25页
        2.2.2 静态数据处理第25页
    2.3 时间系统第25-27页
        2.3.1 恒星时第26页
        2.3.2 平太阳时第26页
        2.3.3 世界时UT第26页
        2.3.4 原子时第26-27页
        2.3.5 GPS时第27页
    2.4 变形监测的误差分析第27-30页
        2.4.1 与信号传播有关的误差第28页
        2.4.2 与卫星有关的误差第28-29页
        2.4.3 与接收机相关的误差第29-30页
    2.5 GPS伪距观测方程第30-31页
    2.6 载波相位观测方程第31-36页
        2.6.1 GPS载波相位观测方程第31-33页
        2.6.2 载波相位单差观测方程第33-35页
        2.6.3 载波相位双差观测方程第35-36页
        2.6.4 载波相位双差观测方程线性化第36页
    2.7 本章小结与结论第36-39页
第3章 GPS单历元解算变形信息相关算法第39-53页
    3.1 时间转换第39-40页
        3.1.1 相关时间概念第39-40页
        3.1.2 世界协调时到GPS时间转换第40页
    3.2 利用广播星历解算卫星瞬时位置第40-43页
    3.3 利用精密星历解算卫星瞬时位置第43-45页
    3.4 利用经验公式解算接收机钟差第45-47页
    3.5 单点定位法获取接收机钟差第47-48页
    3.6 双差整周模糊度算法第48-49页
    3.7 电离层延迟算法第49-51页
        3.7.1 双频改正法第49-50页
        3.7.2 模型法第50-51页
        3.7.3 差分改正法第51页
    3.8 本章小结和结论第51-53页
第4章 基于单历元解算的变形监测模型第53-63页
    4.1 基本数学模型第53-56页
    4.2 高精度起算数据第56-60页
        4.2.1 高精度GPS变形监测的特点第56-57页
        4.2.2 模型对于高精度起算数据的要求第57-58页
        4.2.3 高精度计算数据分析案例第58-60页
    4.3 模型误差的定性分析第60-61页
    4.4 模型的特点第61页
    4.5 本章小结和结论第61-63页
第5章 基于单历元计算的实时变形监测算法实现第63-91页
    5.1. 软件特点第64-67页
        5.1.1 实时性与快速性第64页
        5.1.2 容错能力第64-67页
        5.1.3 适用条件第67页
    5.2 功能设计第67-68页
        5.2.1 数据获取第67页
        5.2.2 卫星坐标获取第67页
        5.2.3 误差改正第67页
        5.2.4 单历元解算监测站变形信息第67-68页
        5.2.5 结果输出第68页
    5.3 系统的数据流程第68-70页
    5.4 功能实现第70-81页
        5.4.1 数据获取功能第70-73页
        5.4.2 卫星坐标计算功能第73-76页
        5.4.3 误差改正功能第76-79页
        5.4.4 单历元解算变形信息功能第79-80页
        5.4.5 结果输出功能第80-81页
    5.5 简单实验数据第81-89页
        5.5.1 数据采集第81页
        5.5.2 数据处理第81-88页
        5.5.3 实验结论第88-89页
    5.6 本章小结和结论第89-91页
第6章 结论与展望第91-93页
    6.1 结论第91-92页
    6.2 展望第92-93页
参考文献第93-99页
致谢第99-101页
作者简介第101页
攻读学位期间发表的论文及科学研究经历第101页

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