搜索
基于小波分析的GPS变形监测数据处理方法研究硕士研究生学位论文开题报告导师：报告人：学号：专业：方向：CompanyLogo武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告选题背景和意义研究现状与发展趋势研究内容简介难点和创新点分析论文进度安排报告内容CompanyLogo武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告选题的意义背景③变形监测意义重大背景②背景①GPS技术已广泛应用于变形监测小波分析应用于GPS变形监测数据处理具有特定优势选题的背景和意义CompanyLogo武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告研究现状与发展趋势起始发展现状小波分析最早在测绘中的应用始于90年代初。1993年，邵巨良和李德仁提出了可以利用小波变换检测影像的边缘特征。1995年，CollinF.和WarantR利用小波研究了GPS数据的处理。1997年，黄丁发等人将小波分析法应用于检测GPS相位观测值整周跳变的理论和方法中；张正禄等人将小波分析应用于变形监测数据处理中以探测周期性变形；黄声享等人利用小波对变形信号进行提取。等等。1.小波分析应用于变形监测新的成果不断出现；2.应用还不够广泛，许多问题有待进一步研究解决；3.单一的研究途径不再适合于复杂的变形分析，而多种理论和方法的有机结合将是正确分析和解决问题的有效途径。武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告研究主要内容拟围绕小波为主，建立基于小波变形分析与预测模型，将小波分析与卡尔曼滤波、人工神经网络等相结合，用于GPS变形监测数据预处理及变形分析、预测。CompanyLogo武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告研究主要内容基于单测站的RINEX级GPS数据预处理软件系统1.小波用于变形监测数据的去噪，研究验证较好的去噪方式；2.分析GPS监测信号的特征，研究验证小波分析用于GPS数据消噪的效果。CompanyLogo武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告难点和创新点分析难点1难点2难点3难点4小波分析、卡尔曼滤波、人工神经网络的基本原理，以及小波分析与后两者之间的有机结合对GPS变形监测信号中不同类型噪声分布的研究，从而实现对其进行更有效的去噪实验数据的获取，以及相关的数据处理实验的Matlab编程实现以C++为编程语言，借助Matlab工具箱，开发基于单测站的RINEX级GPS数据预处理软件系统CompanyLogo武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告难点和创新点分析创新Ⅰ创新Ⅱ创新Ⅲ研究得出GPS变形监测信号去噪合适的小波分解层数、小波函数、阈值选取及重调方法，改善基线解算效果。一、小波去噪方法研究将小波分析与卡尔曼滤波组合，进一步提高降噪效果；而小波神经网络则在变形预测方面效果较好。二、小波与卡尔曼滤波、人工神经网络的结合基于C++语言和MATLAB平台，结合创新点二的成果，实现对GPS变形监测数据的有效去噪和预测。三、开发GPS变形监测数据降噪处理系统CompanyLogo武汉大学测绘学院2013年硕士研究生学位论文开题报告论文进度安排任务起止时间任务内容2013.05——2013.06收集相关资料，了解小波分析用于GPS变形监测数据处理方面的应用需求2013.09——2013.10查阅文献资料，掌握小波分析、卡尔曼滤波、小波神经网络等方面的原理和方法2013.10.30论文开题2014.11——2014.03设计、编写相关的数据处理程序，并结合实测变形监测数据进行测试与数据分析2014.03——2014.05数据处理方法以及数据处理模型的应用测试、评价及完善，论文撰写2014.06论文答辩