基于非差非组合模型的大气误差提取及区域建模算法研究的开题报告一、选题背景全球星基增强系统（GNSS）已经成为现代导航，定位和监测的标准。然而，对GNSS接收机数据进行处理时必须考虑大气影响。其中最主要的影响是大气延迟误差，这会对精度和准确性产生负面影响。因此，解决大气延迟误差成为提高GNSS接收机定位精度的关键问题。本研究旨在开发一种新颖的基于非差非组合模型的大气误差提取及区域建模算法，以优化GNSS定位的准确性和精度。二、研究内容1.大气误差模型本研究将开发基于非差非组合模型的大气误差模型。其基本原理是差分定位的方法，可以利用不同接收机之间的数据进行大气误差的消除。该模型可以确定相同区域内的大气延迟和特性，进而减少误差并提高定位精度。2.大气误差提取方法本研究将开发一种针对大气误差提取的新方法。该方法利用差分和组合接收机数据之间的区别，将收集到的数据分为不同的区域，从而提取不同区域内的误差。此方法可以提高解决方案的合理性，减少误差，从而提高整体定位的精确度。3.区域建模算法本研究将开发一种区域建模算法，它可以通过使用机器学习的技术，对不同区域收集的误差数据进行建模。通过建立有效的模型，可以优化基于大气误差模型的GNSS数据处理和定位，并提高整体定位精度。三、研究意义该研究的结果将会提出一种新颖的方法来优化基于GNSS的定位精度。这种方法可通过提高大气误差消除和区域建模的准确性来优化定位精度。研究的结果将对生产和研究领域产生深远的影响，包括航空，海洋，地质探测和城市规划等领域。四、研究方法本研究将使用实验室研究方法。我们将利用收集的GNSS数据和现有研究，来开发一种基于非差非组合模型的大气误差模型，并设计一种新的区域建模算法来提高定位精度。我们还将使用机器学习技术来建立模型，以对不同区域的误差进行建模。五、研究预期结果预计本研究将提出一种新的基于GNSS的大气误差模型，该模型可以通过去除误差，提高定位精度。通过使用机器学习技术建立区域模型，可以有效地提高定位的精度和准确性。六、研究时间表第一年:1.对GNSS大气误差模型进行文献综述和理论研究。2.对现有区域建模算法进行调研和分析。3.设计新的区域建模算法，针对GNSS大气误差。第二年:1.实验室环境下对基于非差非组合模型的新算法进行测试。2.评估方法的性能和精度。3.对测试结果进行数据分析，制定优化方案。第三年:1.将新方法应用于实际环境中，例如城市规划，地质探测等领域。2.评估实际应用结果，优化方法并提出改进建议。七、参考文献1.HuYoujian,MengXiaohong,ZhuDahai.AreviewandprospectofatmosphericerrorresearchinGPSanditsapplication[J].JournalofGeodesyandGeodynamics,2005(2).2.LiXin,WangHanwei,SongWeiwei,etal.Multi-GNSSatmosphericerrormodelingusingmachinelearning:AcasestudyofECDF[C]//201911thInternationalConferenceonMachineLearningandComputing.IEEE,2019.3.LiZiyang,LiMingtao,DingYulin,etal.GNSSaccuracyresearchonhydrographicsurveyindominantatmosphericweather[J].JournalofGeodesyandGeodynamics,2014,34(3):118-121.