智能全站仪动态测量精度提升与数据处理策略

本文主要探讨了智能全站仪在动态测量领域的应用及其数据处理方法，特别是在FAST50m馈源舱测量系统中的具体实践。作者潘华志，硕士研究生专业为摄影测量与遥感，针对徕卡TPS系列全站仪进行了深入的研究，包括其动态测量性能的比较、工作原理和功能特性的理解，以及精度测试和影响因素分析。 首先，文章详细地研究了全站仪的测角测距精度，探讨了测量设备性能的测试与精度因素的变化规律。通过对测量频率和测量时滞的实验分析，揭示了这些参数对动态测量结果的影响。此外，还对360度棱镜定位误差进行了精确测试，通过建立改正模型和采取措施，降低了测量误差。 其次，论文提出了建立广义动态测量系统误差模型，这一创新性的理论深化了对全站仪动态测量系统误差的理解，为动态精度损失的诊断提供了科学依据。通过结合小波变换和谱分析，开发了一种数据处理方法，成功地识别出TcA2003在低速动态下的马达进动频率系统误差，增强了系统的可测试性。 接着，文章对比了准实时动态测量与实时动态测量，基于馈源舱测量指标对系统的需求，提出了实时误差修正和位置预测的策略。通过区分趋势性系统误差和随机性误差，分别建立了等维灰色递补预测模型和自回归模型，其中特别关注了标准量插入法的灰色递补误差预测修正模型。研究结果不仅为优化测量系统的实时性能提供了实用工具，还展示了如何结合全站仪动态测量检测平台进行实际操作。 这篇论文通过对智能全站仪动态测量技术的深入研究，不仅提升了测量精度，还推动了数据处理方法的发展，对于提高全站仪在复杂环境中的动态测量能力具有重要意义。关键词涵盖了智能全站仪、动态测量、数据处理、误差溯源、实时修正以及灰色模型等核心概念，为后续的相关研究和实际应用提供了坚实的基础。