参数的期望估计

本文提出了一种能自动抗拒粗差的严密的估计方法．当没有粗差混入时，经典平差与期望平差结果基本一致；而当有粗差混入时，经典平差受粗差观测值的影响严重，而期望平差基本不受粗差观测值的影响。     

基于等价分析法的稳健估计权函数设计

在观测值中加入粗差，粗差的影响可以通过调整观测值的权加以消除，对含有粗差的观测值利用稳健估计处理后的平差结果应与加粗差前的利用最小二乘原理处理的平差结果一致，依据这样的思想，本文利用间接平差函数模型，借用经典最小二乘原理，推导出了基于等价分析方法的稳健估计的等价权函数。     

粗差检验统计量构造方法的理论分析

构造粗差检验统计量的主要方法有两类。一种是基于观测值数学期望平移参数估值,另一种则是建立在预测残差的基础上。本文对上述两类构造粗差检验统计量的方法进行了理论分析。作者的研究结果表明,当观测值之间不相关时,上述两类方法在理论上是等价的。     

平差模型的统计检验——数理统计应用之二

在测量平差的函数模型和随机模型中，随机误差属正态变量，其数学期望假设为零，即观测值中是不能包含粗差的。一般认为，只要观测者细心，严格按规范操作，观测值的粗差总是可以避免的，但其实并不完全如此，还有其它许多原因。例如，激光测距仪连续多次读数，由于仪器内部原因，其中有的读数超出了偶然误差的限值；归算观测值的改正公式过于粗糙造成参与平差的观测值包含了粗差；由于测量返工的凑合也可能产生粗差等等。因此，不管怎样预防，观测值中还是有可能存在粗差的。包含粗差的观测值是不能参与平差的，然而也不能凭主观任意剔除被认为可疑的观测值，正确的方法是藉助于数理统计理论去发现这种粗差并剔除之，以保证成果的可靠性。     

基于验后方差原理的选择权迭代法定位粗差

当观测数据中存在粗差时,使用经典的最小二乘算法往往不能得到高精度的参数解,此时需要使用具有抗差估计的算法。基于验后方差的选权迭代法,克服了单位权方差未知或者权函数靠经验选取的情况,利用验后方差检验求出方差异常大(即含粗差)的观测值,然后通过不断的迭代,使含粗差的权逐渐趋于一个较小的数,最终实现粗差的探测和改正。结合工程实例,分别比较了不含粗差和含粗差的情况下,利用经典最小二乘法与本文所提的基于验后方差原理的选权迭代法进行平差,结果表明,二者的平差结果相差在1mm以内,解算精度相当。     

条件平差模型两种粗差检验方法的等价性

针对测量数据处理中常用的条件平差模型,该文介绍了条件平差模型按残差进行粗差探测的方法和实施步骤,导出了条件平差模型按观测值偏差进行粗差探测的公式,证明了当观测误差独立时,这两种检验方法对于检验单个粗差的等价性。并通过算例证实了直接利用偏差估值构建的检验单个独立观测值的统计量与按残差构建的统计量完全相同。     

观测值粗差对方差因子的影响

本文从理论上说明，简单地只根据平差后观测值改正数是很难正确发现观测值的粗差的，观测值粗差在平差改正数中的反映总是小于（最多等于）原始的粗差量，并且随多余观测数的增加，方差因子对观测值粗差有抗干扰能力。     

条件平差模型两种粗差检验方法的等价性

针对测量数据处理中常用的条件平差模型,该文介绍了条件平差模型按残差进行粗差探测的方法和实施步骤,导出了条件平差模型按观测值偏差进行粗差探测的公式,证明了当观测误差独立时,这两种检验方法对于检验单个粗差的等价性。并通过算例证实了直接利用偏差估值构建的检验单个独立观测值的统计量与按残差构建的统计量完全相同。     

条件平差模型两种粗差检验方法的等价性

针对测量数据处理中常用的条件平差模型,该文介绍了条件平差模型按残差进行粗差探测的方法和实施步骤,导出了条件平差模型按观测值偏差进行粗差探测的公式,证明了当观测误差独立时,这两种检验方法对于检验单个粗差的等价性。并通过算例证实了直接利用偏差估值构建的检验单个独立观测值的统计量与按残差构建的统计量完全相同。     

条件平差模型两种粗差检验方法的等价性

针对测量数据处理中常用的条件平差模型,该文介绍了条件平差模型按残差进行粗差探测的方法和实施步骤,导出了条件平差模型按观测值偏差进行粗差探测的公式,证明了当观测误差独立时,这两种检验方法对于检验单个粗差的等价性。并通过算例证实了直接利用偏差估值构建的检验单个独立观测值的统计量与按残差构建的统计量完全相同。     

单片空间后方交会内部可靠性研究

根据Baarda的可靠性理论,以空间后方交会为实验模型,在平差过程中引入虚拟控制点和控制点整体平差,并运用数据探测法进行单个粗差探测。实验表明,加入虚拟控制点,能适当提高每个观测值上的多余观测分量,减小控制点上粗差可发现的下界值。使用Baarda数据探测法检测粗差更有效,提高了该平差系统的内部可靠性。当网形结构不好、多余观测分量过少时,这种方法还能探测到数据探测法不能探测到的粗差。     

解析相对定向组合平差检测粗差法

从观测中发现小粗差,一般都要增大多余观测数。而解析相对定向这央问题中,多余观测数一般只有2—3个。针对这类观测值如何发现粗差,提出了一种分组组合平差法。用组合平差中方差最小的组,为无粗差的观测组。最后根据权的大小进行判断,若P_i大于9,则说明观测值L_i为无粗差的观测值,粗差1_i已被别除。根据这个方法,编写了计算程序,对两套象片资料进行验算。实验证明这种方法对观测值检测定位一个粗差是有效的。     

抗差估计选权迭代分析与比较

首先分析了平差过程中观测值误差对所有改正数的影响,介绍了几种经典的等价权函数模型,并分析了各模型的特点,结合实例,以模拟粗差的方式,分析对比了四种等价权模型的抗差效果。结果表明,IGG相对其他方案而言,能较好的抵抗粗差的影响并能够取得理想的抗差效果。     

基于验后方差估计的稳健整体最小二乘方法

根据整体最小二乘的验后方差估计,求出观测值的验后方差,通过方差检验可找出方差异常大的观测值。然后根据经典权与观测值方差成反比的定义赋予它一个相应小的权进行下一步迭代平差,逐步实现粗差定位。通过坐标转换实验,利用一般最小二乘法(LS)、加权整体最小二乘法(WTLS)以及文中提出的稳健整体最小二乘法(RTLS)分别对待估参数进行求解对比,解算结果表明文中提出的方法能对粗差进行有效的定位,且估计量受粗差影响较小,具有稳健性,估算效果优于其它两种方法。     

部分最小二乘平差的快速多维粗差定位定值法

根据部分最小二乘平差原理把观测值按照是否含有粗差分成两组,对含有粗差和不含粗差组分别实施最小二乘平差,从而实现粗差的定位定值。针对原部分最小二乘平差法在分组时速度慢、效率低的缺点,利用观测值改正数的特点,改进了分组方法,从而加快了分组速度,提高了粗差探测效率。     

粗差修复的常变量估算方法探讨

针对粗差定位后的修复问题,该文提出了一种估算模式:首先研究出粗差与参数平差值的准确函数关系,在此基础上,通过在原有观测方程中引入常数作为自变量,研究此常数变量平差后的变化值,来定位观测值的粗差并反推粗差的最可靠值。通过和传统方法对比,本算法具有精确度高、收敛快、可靠性强等优点,在观测值粗差定位模糊的情况下,依然可以获得较为理想的处理结果。     

摄影测量平差系统的误差处理 第六讲 粗差的检测和定位

在第四讲中我们简要地介绍了测量平差系统可靠性研究的基本理论。该理论可在测区设计阶段用来研究该系统对观测值粗差的发现和定位能力，以及不可能发现和不可能定位的粗差对平差结果将有什么样的影响。然而，在实际平差时，一个现实的问题是如何把隐藏在观测值中的各种粗差找出来，这乃是可靠性研究最现实的一个目的，也就是所谓的粗差检测和     

多维平差问题粗差的局部分析法

用一个水准网说明了依据改正数进行粗差处理可能导致错误,而且粗差能够被正确处理与其所处的位置有关。为了解决这个问题,本文提出了局部分析法。局部分析法从多维平差问题的函数模型出发,根据设计矩阵得到一个被观测量的多个独立观测,包括被观测量的观测值和其他观测值的函数,并且给出了根据平差问题的设计矩阵搜索这些函数的方法。根据独立观测的数目即可判断被观测量的观测值能否容忍粗差。在此基础上提出了一种根据真误差判断被观测量的独立观测所涉及到的观测值是否含有粗差的方法。最后用一个测角网说明局部分析法和粗差探测方法的过程。     

抗差Helmert方差分量估计及其应用

本文讨论了当观测值中含有粗差时对Helmert方差分量估计结果的影响，为减弱这种影响，提出了抗差Helmert方差分量估计。试算结果表明，抗差Helmert方差分量估计具有一定的抵御粗差污染的能力，可用于具有多类或多种精度观测值的一并平差问题中。     

熵权理论在测量平差中的应用

将熵权理论引入测量平差中,利用熵权法对观测值进行定权,能更加全面地考虑平差值精度的影响因素,并能根据其影响程度的大小合理地分配不同观测值的权重比例,克服经典测量平差中经验定权法的缺点。通过两个具体实例,分别讨论熵权法在水准网平差和边角同测导线网平差中的具体应用。