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点校正就是求出WGS-84和当地平面直角坐标系统之间的数学转换关系（转换参数）。
在工程应用中使用GPS卫星定位系统采集到的数据是WGS-84坐标系数据，而目前我们测量成果普遍使用的是以1954年北京坐标系或是地方（任意|当地）独立坐标系为基础的坐标数据。
因此必须将WGS-84坐标转换到BJ-54坐标系或地方（任意）独立坐标系。
坐标系统之间的转换可以利用现有的七参数或三参数，也可以利用华测测地通软件进行点校正求四参数和高程拟合。
单点校正：利用一个点的WGS84坐标和当地坐标可以求出3个平移参数，旋转为零，比例因子为1。
在不知道当地坐标系统的旋转、比例因子的情况下，单点校正的精度无法保障，控制范围更无法确定。
因此建议尽量不要使用这种方式。
两点校正：可求出3个坐标平移参数、旋转和比例因子，各残差都为零。
比例因子至少在0.9999***至1.0000****之间，超过此数值，精度容易出问题或者已知点有问题；旋转的角度一般都比较小，都在度以下，如果旋转上百度，就要注意是不是已知点有问题三点校正：三个点做点校正，有水平残参，无垂直残差。
四点校正：四个点做点校正，既有水平残参，也有垂直残差。
点校正时的注意事项：1、已知点最好要分布在整个作业区域的边缘，能控制整个区域，并避免短边控制长边。
例如，如果用四个点做点校正的话，那么测量作业的区域最好在这四个点连成的四边形内部；2、一定要避免已知点的线形分布。
例如，如果用三个已知点进行点校正，这三个点组成的三角形要尽量接近正三角形，如果是四个点，就要尽量接近正方形，一定要避免所有的已知点的分布接近一条直线，这样会严重的影响测量的精度，特别是高程精度；3、如果在测量任务里只需要水平的坐标，不需要高程，建议用户至少要用两个点进行校正，但如果要检核已知点的水平残差，那么至少要用三个点；如果既需要水平坐标又需要高程，建议用户至少用三个点进行点校正，但如果要检核已知点的水平残差和垂直残差，那么至少需要四个点进行校正；4、注意坐标系统，中央子午线，投影面（特别是海拔比较高的地方），控制点与放样点是否是一个投影带；5、已知点之间的匹配程度也很重要，比如GPS观测的已知点和国家的三角已知点，如果同时使用的话，检核的时候水平残差有可能会很大的；6、如果有3个以上的点作点校正，检查一下水平残差和垂直残差的数值，看其是否满足用户的测量精度要求，如果残差太大，残差不要超过2厘米，如果太大先检查已知点输入是否有误，如果无误的话，就是已知点的匹配有问题，要更换已知点了；7、对于高程要特别注意控制点的线性分布（几个控制点分布在一条线上），特别是做线路工程，参与校正的高程点建议不要超过2个点（即在校正时，校正方法里不要超过两个点选垂直平差的）。
提高点位坐标精度的gnss差分修正方法及应用
GNSS差分修正是通过利用两个或多个接收机之间的差分信号来提高
定位精度的方法。
一般来说，差分修正可以分为实时差分修正和后处理差
分修正。
实时差分修正可使接收器在实时环境下获得更准确的定位结果，
而后处理差分修正则可以在数据后处理期间对有关数据进行精细矫正。
对于点位坐标精度较高的定位应用，推荐使用实时差分修正方法。
该
方法的流程如下：
1.在ASCII格式的文本文件中输入基准站的数据，如时钟偏差、星历、码偏差等。
2.连接两个或多个接收器，选择其中一个作为移动接收器，另一个或
多个作为基准站接收器。
3.移动接收器从基准站接收器中接收到差分信号和基准站数据。
4.差分信号将移动接收器的信号与基准站接收器的信号进行比较，并
通过计算将移动接收器的位置矫正。
5.通过此修正可使移动接收器在实时环境下获得更准确的定位结果，
从而提高点位坐标精度。
对于对点位坐标精度要求不高的应用，如地图展示、轨迹记录等，建
议使用后处理差分修正方法。
该方法的流程如下：
1.收集经纬度数据。
2.将数据输入到差分比较软件中进行差分计算。
3.可以选择多种算法对数据进行处理，例如 Kalman 筛选器、最小二乘法等。
4.校正完后，数据即可在地图上进行展示，或者生成轨迹记录。
总之，GNSS差分修正是提高点位坐标精度的重要方法之一。
根据不同的应用场景，可以选择实时差分修正或后处理差分修正等方法，以提高定位的准确性。
测绘技术中的坐标纠正与形状校正技巧近年来，随着测绘技术的快速发展，人们对于地球上各种地理信息的获取和分析需求也越来越高。
在测绘过程中，坐标纠正和形状校正是保证测绘数据精确性和准确性的关键技术。
本文将介绍一些常用的坐标纠正和形状校正技巧，以帮助读者更好地了解和应用于实践中。
一、坐标纠正技巧在测绘工作中，由于各种误差的存在，测量得到的坐标数据可能存在一定的误差。
对于这种情况，我们常常需要对坐标数据进行纠正，提高其准确性。
下面将介绍几种常用的坐标纠正技巧。
1. 坐标差异分析法坐标差异分析法是一种常见且简单的坐标纠正方法。
它基于已知控制点的坐标和相应实测坐标之间的差异，通过计算误差值并对测量数据进行补正，从而达到纠正坐标的目的。
这种方法适用于测绘过程中遇到的小范围误差。
2. 动态平差法动态平差法是一种以最小二乘原理为基础的坐标纠正方法。
它通过建立数学模型，考虑各种误差的权重分配，对测量数据进行综合处理。
这种方法适用于大范围误差的纠正，能够有效提高坐标数据的准确性和可靠性。
3. GPS差分技术GPS差分技术是一种利用全球定位系统（GPS）测量数据进行坐标纠正的方法。
它基于多台GPS接收机之间的基线差异，通过相对定位和绝对定位的组合，对测量数据进行校正。
GPS差分技术在测绘工作中应用广泛，可用于高精度测量和细分领域。
二、形状校正技巧形状校正是指在测绘过程中对地物形状进行调整和修正的技术。
它有助于提高地物在地图上的表达和可视化效果，并进一步提高地图的质量。
下面将介绍几种常用的形状校正技巧。
1. 形态分析法形态分析法是一种通过分析地物的形状特征并进行调整的技术。
它基于地物形状的几何特征，如边界线的弯曲程度、内外角度等，通过调整节点和拟合曲线等手段，对地物形状进行校正和优化。
这种方法适用于较为简单的地物形状调整。
2. 形状变形模型形状变形模型是一种通过数学模型和算法对地物形状进行变形和调整的技术。
它可以根据具体需求，如局部地貌、建筑物平面图等，设计相应的形变模型，对地物形状进行仿真和调整，从而实现形状校正的目的。
基于Euclidean修正的分布式加权定位算法付锴;雷勇;颜嘉俊【摘要】The traditional Multi-Dimensional Scaling ( MDS) algorithm adopts multi-hop distance to replace direct distance, resulting in low accuracy of the local network and large localization error in irregular network. Relative to the existing algorithms, the paper introduced the Euclidean algorithm to generate accurate multi-hop distance between nodes, and used weighting mechanism to improve the coefficient of stress. The simulation results show that in low connectivity rectangle network and C-shape network localization, this method acTheves better performance.%传统的多维定标(MDS)算法由于采用多跳距离代替节点间的直接距离,生成的局部网络准确度低,在不规则网络中定位误差大.相对于现有的算法,引入Euclidean方法来产生多跳节点间的准确距离,并采用一种加权机制来改进协强系数,以抑制累积误差.仿真结果表明该方法在C型网络和低连通度的矩形网络定位中能取得更好的效果.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2011(031)012【总页数】4页(P3215-3218)【关键词】加权多维标度;多跳距离;局部地图;接收信号强度指示;节点定位;无线传感器网络【作者】付锴;雷勇;颜嘉俊【作者单位】四川大学电气信息学院,成都 610065;四川大学电气信息学院,成都610065;四川大学电气信息学院,成都 610065【正文语种】中文【中图分类】TN929.5;TP212.90 引言对于无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)，不仅需要采集数据，还需要明白这些数据所来自的空间位置[1－2]。
测绘技术中如何进行坐标纠正概述随着测绘技术的进步和应用领域的不断扩大，坐标纠正作为一项重要的技术手段，在保证测绘结果准确性和精度的同时具有重要的实际应用价值。
本文将探讨测绘技术中如何进行坐标纠正的问题，并深入分析不同纠正方法的优缺点。
一、坐标纠正的基本原理坐标纠正是指对测绘得到的坐标数据进行修正和更新，以提高其准确性和精度的过程。
在测绘过程中，由于各种误差的存在，测定的坐标往往会与地理实际位置产生偏差。
因此，进行坐标纠正是十分必要的。
坐标纠正的基本原理可以归结为两个方面：观测值的调整和模型的优化。
在观测值的调整中，通过对测量数据进行加权和先验条件的约束，使得坐标数据在最小二乘平差的条件下达到最优值。
而在模型的优化方面，则需要考虑地形、大地基准等因素，采取适当的变形模型对坐标进行修正。
二、坐标纠正的方法1. 最小二乘平差法最小二乘平差法是一种广泛应用的坐标纠正方法。
该方法以误差平方和最小为目标，通过对观测值的加权和误差方程的建立，对坐标进行优化调整。
最小二乘平差法的优点在于能够充分利用测量数据的信息，同时可以对不同类型的误差进行合理的加权处理。
然而，该方法也存在一定的局限性，例如对于大范围变形的地面，仅使用最小二乘平差法进行坐标纠正可能无法满足需求。
2. 网络平差法网络平差法是一种将坐标纠正问题转化为网络平差问题求解的方法。
它通过建立测量点之间的连接网络，根据测量数据中的误差信息，采用平差法对坐标进行修正。
网络平差法的优势在于可以充分考虑测量点之间的相互联系，有效地减小坐标纠正的误差。
与最小二乘平差法相比，网络平差法在复杂的地质环境下表现出更好的适应性和稳定性。
三、坐标纠正中需要注意的问题1. 参考坐标系的选择在进行坐标纠正时，选择合适的参考坐标系是非常重要的。
一方面，选取的坐标系应能够与现场实际地理坐标相匹配；另一方面，要考虑到后续数据处理的便利性和精度要求。
2. 要素的识别与分类坐标纠正过程中，需要对不同类型的要素进行识别和分类。
GPS导航定位原理以及定位解算算法全球定位系统(GPS)是英文Global Positioning System的字头缩写词的简称。
它的含义是利用导航卫星进行测时和测距，以构成全球定位系统。
它是由美国国防部主导开发的一套具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航定位系统。
GPS用户部分的核心是GPS接收机。
其主要由基带信号处理和导航解算两部分组成。
其中基带信号处理部分主要包括对GPS卫星信号的二维搜索、捕获、跟踪、伪距计算、导航数据解码等工作。
导航解算部分主要包括根据导航数据中的星历参数实时进行各可视卫星位置计算；根据导航数据中各误差参数进行星钟误差、相对论效应误差、地球自转影响、信号传输误差(主要包括电离层实时传输误差及对流层实时传输误差)等各种实时误差的计算，并将其从伪距中消除；根据上述结果进行接收机PVT（位置、速度、时间）的解算；对各精度因子(DOP)进行实时计算和监测以确定定位解的精度。
本文中重点讨论GPS接收机的导航解算部分，基带信号处理部分可参看有关资料。
本文讨论的假设前提是GPS接收机已经对GPS卫星信号进行了有效捕获和跟踪，对伪距进行了计算，并对导航数据进行了解码工作。
1地球坐标系简述要描述一个物体的位置必须要有相关联的坐标系，地球表面的GPS接收机的位置是相对于地球而言的。
因此，要描述GPS接收机的位置，需要采用固联于地球上随同地球转动的坐标系、即地球坐标系作为参照系。
地球坐标系有两种几何表达形式，即地球直角坐标系和地球大地坐标系。
地球直角坐标系的定义是：原点O与地球质心重合，Z轴指向地球北极，X轴指向地球赤道面与格林威治子午圈的交点(即0经度方向)，Y轴在赤道平面里与XOZ构成右手坐标系(即指向东经90度方向)。
地球大地坐标系的定义是：地球椭球的中心与地球质心重合，椭球的短轴与地球自转轴重合。
地球表面任意一点的大地纬度为过该点之椭球法线与椭球赤道面的夹角φ，经度为该点所在之椭球子午面与格林威治大地子午面之间的夹角λ，该点的高度h为该点沿椭球法线至椭球面的距离。
基于TDOA的chan算法（定位算法）Chan算法原理TDOA(TDOA，the time differences of arrival，到达时间差)，Chan算法是TDOA定位方法的一个很好用的方法。
Chan算法是非递归双曲线方程组解法，具有解析表达式解，主要特点是：在测量误差服从理想高斯分布时，它的定位精度高、计算量小，并且可以通过增加已确定点的数量来提高算法精度。
该算法的推导前提是基于测量误差为零均值高斯随机变量，对于实际环境中误差较大的测量值，比如在有非视距误差的环境下，该算法的性能会有显著下降。
二维情况下，可分为只有三个点参与定位和三个点以上参与定位。
已知坐标 ( x 1 , y1 ) , ( x2 , y 2 ) , ( x3 , y 3 ) (x_1, y_1), (x_2, y_2), (x_3, y_3) (x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)，假设第未知点的坐标是 ( x , y ) (x, y) (x,y)根据几何关系定义一下关系表达式：r i = ( x i − x ) 2 + ( y i − y ) 2 r_i =\sqrt{(x_i-x)^2+(y_i-y)^2} ri=(xi−x)2+(yi−y)2... ... ... ( 1 ) \dots\dots\dots(1) (1)r i , 1 = r i − r 1 = ( x i − x ) 2 + ( y i − y ) 2 − ( x 1 − x ) 2 + ( y 1 − y ) 2 r_{i,1}=r_i-r_1=\sqrt{(x_i-x)^2+(y_i-y)^2}-\sqrt{(x_1-x)^2+(y_1-y)^2} ri,1=ri−r1=(xi−x)2+(yi−y)2−(x1−x)2+(y1−y)2... ... ... ( 2 ) \dots\dots\dots(2) (2)根据(1)另有如下关系：先令 K i = x i 2 + y i 2K_i=x_i^2+y_i^2 Ki=xi2+yi2r i 2 = x i 2 + y i 2 = K i − 2 x i x − 2 y i y + x 2 + y 2 r_i^2=x_i^2+y_i^2=K_i-2x_ix-2y_iy+x^2+y^2 ri2 =xi2+yi2=Ki−2xix−2yiy+x2+y2 … … … ( 3 )\dots\dots\dots(3) (3)根据(2)另外有如下关系：r i 2 = ( r i , 1 + r i ) 2 r_i^2=(r_{i,1}+r_i)^2 ri2 =(ri,1+ri)2 ... ... ... ( 4 ) \dots\dots\dots(4) (4)将(3)代入(4)可推出如下关系（关键）：r i , 1 2 + 2 r i , 1 r 1 = x i 2 + y i 2 − 2 x i x − 2 y i y + 2 x 1 x + 2 y 1 y − ( x 1 2 + y 1 2 ) = r i 2 − r 1 2 r_{i,1}^2+2r_{i,1}r_1=x_i^2+y_i^2-2x_ix-2y_iy+2x_1x+2y_1y-(x_1^2+y_1^2)=r_i^2-r_1^2ri,12+2ri,1r1=xi2+yi2−2xix−2yiy+2x1x+2y1y−(x12+y12 )=ri2−r12 ... ... ... ( 5 ) \dots\dots\dots(5) (5)进一步，令 x i , 1 = x i − x 1 x_{i,1}=x_i-x_1 xi,1=xi−x1，有r i , 1 2 + 2 r i , 1 r 1 = ( K i − K 1 ) − 2 x i , 1 x − 2 y i , 1 y r_{i,1}^2+2r_{i,1}r_1=(K_i-K_1)-2x_{i,1}x-2y_{i,1}y ri,12+2ri,1r1=(Ki−K1)−2xi,1x−2yi,1y这里（5）是关键一步：消除了未知数的平方项，仅保留一系列的线性方程。
