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摘 要

由于最新的测量技术的开发，GNSS测绘技术在各种测量工作中使用。但是由于GNSS自身的特点是，GNSS观测数据在平面上可以达到较高的测量精度，但是由于GNSS测量量大地面高程数据，因为在实际操作中使用正常高的数据，所以GNSS很难满足用户的高程测量要求。这篇文章首先解释了GNSS测绘原理，并分析了多种高程拟合方法实现。

本文实现了常见的高程拟合方法和精度评估标准，并结合实际工作对GNSS高程拟合方法进行了分析。该方法在实际工作中的应用案例。首先介绍了GNSS高程拟合的相关概念以及国内外的研究现状。并专门研究分析了GNSS高程拟合的原理和GNSS高程拟合的方法，包括多项式曲线拟合、多项式曲面拟合、多面函数拟合、支持向量机拟合和Bp神经网络拟合的原理和方法。然后，分析了其外符合精度。这是GNSS高程的拟合评估它是否可以在实际工作中使用。结合实际测量数据，在观察过程中要对误差因素进行良好的控制，已知基准数应占一定比例。在均匀分布的条件下，各观测点的高程均符合标准要求，可在实际工作中应用。

关键词：高程拟合 多项式曲线 多项式曲面 多面函数 支持向量机 Bp神经网络

Application of GNSS height fitting in engineering survey and its accuracy analysis

Abstract

Due to the development of the latest measurement technology, GNSS mapping technology is used in various surveying work. However, due to the characteristics of GNSS itself, the observation data of GNSS can achieve high measurement accuracy in the plane, but due to the large amount of ground elevation data measured by GNSS, we use normal high data in actual work, which makes it difficult for GNSS to meet the needs of users in elevation measurement. This paper first discusses the principle of GNSS height fitting, and then analyzes various fitting models.

In this paper, the common height fitting method and accuracy evaluation standard are realized, and the GNSS height fitting method is analyzed combined with practical work. The application case of this method in practical work. Firstly, the related concepts of GNSS height fitting and the research status at home and abroad are introduced. The principle of GNSS height fitting and the method of GNSS height fitting are studied and analyzed, including the principle and method of polynomial curve fitting, polynomial surface fitting, polyhedral function fitting, support vector machine fitting and BP neural network fitting. Then, the external coincidence accuracy is analyzed. This is the fitting of GNSS elevation to evaluate whether it can be used in practical work. Combined with the actual measurement data, the error factors should be well controlled in the observation process, and the known reference number should account for a certain proportion. Under the condition of uniform distribution, the elevation of each observation point meets the standard requirements, which can be applied in practical work.

Key Words: Elevation fitting; Polynomial curve; Polynomial surface; Polyhedral function; Support vector machine; BP neural network

目 录

摘要 I

ABSTRACT II

第一章 引言 1

1.1 研究背景 1

1.2 国内外研究现状 3

1.3 研究的目的与意义 4

1.4 本文研究主要内容 4

第二章 GNSS高程测量 6

2.1 正高系统 6

2.2 正常高系统 6

2.3 大地高系统 6

2.4 高程系统中的转换关系 7

2.5 GNSS高程精度评定 7

2.5.1 内部精度 7

2.5.1 外部精度 8

第三章 GNSS高程拟合 9

3.1 多项式曲线拟合原理 9

3.2 多项式曲面拟合原理 10

3.3 多面函数拟合原理 11

3.4 支持向量回归法 12

3.5 BP神经网络法 13

3.5.1 BP网络模型结构 13

第四章 工程分析 15

4.1 数据简介 15

4.2 实现高程拟合 17

4.2.1 实现多项式曲线拟合程序 17

4.2.2 实现多项式曲面拟合程序 20

4.2.3 实现多面函数拟合程序 23

4.2.4 实现支持向量机拟合程序 29

4.2.5 实现Bp神经网拟合程序 32

4.3 GNSS高程拟合精度评定 34

第五章 结论与展望 36

参考文献 37

致谢 40

附录 42

第一章 引言

1.1 研究背景

导航是一种提供位置、速度和姿态信息的实时技术、用于引导移动运营商准确到达目的地。它涉及到许多技术，如数学、机械、仪器、电子、自动控制和计算机，导航技术是飞机、导弹、卫星、船舶、车辆等运动车辆完成导航任务的关键技术之一^[1-4]。

除了传统的惯性导航系统、天文导航系统、卫星导航系统、多普勒导航系统、陆基无线电导航系统和新兴的导航系统（如地磁导航系统、地形匹配系统、重力场导航系统，场景匹配系统、视觉导航系统等)。这些导航系统有其自身的特点和应用。目前，卫星导航、惯性导航和地磁导航仍然是最常用的导航方法^[5-7]。

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