Matlab 的 sph2cart 的变体，将雷达坐标向量（范围、方位角、高程）转换为笛卡尔坐标（东、北、上）。 请注意雷达坐标与球坐标的不同定义，它们需要这种不同的功能（请参阅帮助注释中的确切定义）。 输入格式#1：[...] = rae2xyz（范围，方位角，仰角） 输入格式 #2：[...] = rae2xyz(rae) 输出格式 #1：[东，北，上] = rae2xyz(...) 输出格式#2：xyz = rae2xyz(...) 输入坐标可以是奇异值或坐标点向量。 使用相应的 xyz2rae 函数进行逆变换。 注意：rae2xyz 不考虑地球曲率、电离层光束弯曲等 - 这个简单的函数使用一个简单的平面自由空间模型。

将大地坐标系下经度纬度高程转换为空间直角坐标系下xyz 及其互相转换

GPS求得的高程是地面点在WGS 84坐标系中的大地高,而我国采用正常高系统的高程,是通过该点的大地高减去该点的高程异常获得。高程异常的获取,惯用的做法是曲面拟合法,这种方法在水准点稀少的测区(特别是山区)实施起来比较困难。EGM2008模型是迄今为止分辨率最高、精度最好、阶次最多的全球重力场模型。首先利用EGM2008 1’×1’的大地水准面模型计算各点的高程异常,再通过联测一个一等水准点,获取EGM2008模型所表示的全球似大地水准面与我国高程基准面之间的差异,即可将GPS大地高转换为1985国家高程基准的正常高。兴城测区实例表明,EGM2008模型高程转换法在山区仅用一个水准点即可实现GPS大地高到正常高的转换,且高效率、高精度。

GPS高程的转换在不考虑重力场模型的情况下,文中使用各种数学拟合方法由高程异常已知点内插未知点的高程异常,是实践中使用较多的方法。但一般的拟合方法都是只考虑高程异常变化的趋势性或随机性,而不是将二者结合起来同时考虑。最小二乘配置理论将局部地区的高程异常分为趋势和随机两部分,趋势性是所有点共同的变化。解算中由已知点的高程异常的随机部分推估未知点的随机量,并对趋势性进行最小二乘平差。故而这种方法在理论上更加完善。实验根据某矿区81个已知数据点进行计算,并结合曲面拟合法、多面函数法以及加权平均法进行比较。试验结果表明,文中的方法优于其它三种方法。

由于GPS高程是以WGS-84参考椭球面为基准面的大地高,使用不方便,因此GPS高程转换模型和方法得到广泛的研究和应用。由于径向基神经网络(简称RBF网络)在函数逼近方面具有全局逼近和最佳逼近的性质,根据其基本原理,采用最近邻聚类分析算法,增加神经网络的输入神经元,综合水准测量获得的正常高和GPS测量获得的平面坐标和大地高程,开发基于RBF网络的GPS高程转换程序,分析和解决了程序设计和开发中的一些关键问题,提高了最邻近聚类算法的精度。

基于EGM2008的高程转换方法 移去-拟合法 普通方法等

高程异常计算，GPS高程转换，可快速对各经纬度地区的高程异常进行获得，从而用GPS的大地高得到正常高