K-means++分区法在密集型测站中的应用研究

• 作者: 丁倩云 孙宪坤 尹京苑 尹玲 郝美云
• 来源期刊: 全球定位系统
• 学科: 地球科学
• 关键词: K-means++ 分区解算 基线精度 GAMIT
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 理论和探讨
• 页码范围: 13-20
• 页数: 8页
• 分类号: P228.4
• 字数: 3241字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13442/j.gnss.1008-9268.2018.03.003

摘要

GAMIT软件在解算大型密集测站时一般需要进行分区处理,分区解算对结果的精度具有一定的影响.为了解决一般分区方法中长短基线同时存在而导致整网解算精度降低的问题,引入了K-means++算法和Hash算法实现分区,简称为K-means++分区法.首先利用K-means++算法对测站进行聚类,再利用Hash算法进行排序组合,这样能得到分布均匀的子网.文中采用整网解算结果作为标准值,分析区域分区法和K-means++分区法的基线长度、基线精度及三维坐标差,然后再将K-means++分区方法与间距分区法进行对比分析.实验结果表明,该方法比区域分区法精度更高,与现有的间距分区方法精度相持,且比间距分区法要稳定高效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙宪坤	上海工程技术大学电子电气工程学院	26	47	4.0	6.0
2	尹京苑		34	521	11.0	22.0
3	尹玲	上海工程技术大学电子电气工程学院	8	5	1.0	2.0
4	丁倩云	上海工程技术大学电子电气工程学院	4	0	0.0	0.0
5	郝美云	上海工程技术大学电子电气工程学院	3	0	0.0	0.0