控制网连接点坐标值粗差的可定位性研究

在原有测量控制网（称旧网）的基础上建立同级扩大网或低级加密网（称新网）时，新旧网之间的重合点（称连接点）坐标植粗差的检验是平差前的一个重要环节。本文将边接点坐标视为带协方差阵的观测值，采用数据探测法定位其粗差。借助于Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｖ模型下两个备选假设检验的理论，推导了连接点相关坐标观测值粗差可定位性基本公式，讨论了各类平面网中连接坐标观测值粗差的可发现性和可区分性。     

导线网坐标差观测值相关平差方法研究

提出了利用普通间接平差和相关间接平差两种平差方法相结合,进行以坐标差作为观测值进行导线网相关平差的方法.在该平差方法中,利用普通的简介平差原理推求出坐标差观测值的相关协因数阵,并以此作为已知数据进行以坐标差观测值作为观测值的导线网的相关平差.     

摄影测量平差系统的误差处理 第三讲 谈谈象片连接点的转刺——减小象点坐标偶然误差的关键

在讨论系统误差和粗差的处理之前，必须强调指出：决定平差精度最本质的因素仍然是观测值的偶然误差。如果观测值的偶然误差很大，系统误差和粗差必将难以发现和消除。因此，减小观测值的偶然误差乃是提高平差精度和可靠性的一个基本前提条件。在当前的摄影测量作业中，由于摄影机、摄影材料和量测仪器质量的提高，象片坐标量测精度主要取决于象片连接点的类型和转点的方法（参见第一讲）。当采用传统的人工转刺点方法时，转刺点误差是     

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。     

几种粗差估值方法的比较

基于均值漂移模型,重点讨论粗差估值的计算问题,给出了观测值统计相关时数据探测法(data snooping)的粗差估值公式。探讨数据探测法粗差估值与粗差的同时定位与定值法(LEGE)、拟准检定法(QUAD)、部分最小二乘法(PLS)的粗差估值之间的关系,证明当观测值统计相关时,部分最小二乘法和QUAD法在粗差估值的计算上具有等价性,与数据探测法和LEGE法都不一致。当观测值统计独立且不等权时,QUAD法、PLS法和数据探测法具有等价性,与LEGE法在粗差估值上不同;当观测值统计独立且等权时,4种方法在粗差估值计算上具有等价性。最后通过算例验证了结论。     

ADS40线阵影像空中三角测量数据处理与精度分析方法

讨论了线阵影像空三数据处理中的自动连接点匹配、粗差剔除、方差分量估计、GPS/IMU观测值权值设置、坐标转换等问题,归纳了ADS40空三精度分析方法及相应技术指标。通过实际生产项目对机载线阵影像的空三精度进行了分析,获得了满意的空三精度。     

无定向导线观测值粗差对坐标闭合差的影响

本文对无定向导线多余观测少,在计算中不能有效地发现观测值中粗差的特点,通过分析无定向导线观测值粗差对坐标闭合差的影响规律,提出了无定向导线观测和计算时应注意的问题。     

无定向导线观测值粗差对坐标闭合差的影响

本文对无定向导线多余观测少,在计算中不能有效地发现观测值中粗差的特点,通过分析无定向导线观测值粗差对坐标闭合差的影响规律,提出了无定向导线观测和计算时应注意的问题。     

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。     

L1范数探测粗差失效的观测量识别方法

粗差发生时,L_1范数估计求得的条件方程闭合差较最小二乘估计(LS)的残差更能集中反映粗差,从而有助于粗差的发现与定位。然而,存在一类观测值,虽然其具有粗差发现和定位能力,但在采用L_1范数估计解决粗差探测问题时,无论含有多大量级粗差都不能准确定位,为叙述方便,称其为L_1抗差性失效点(robustness failpoint in L_1-norm estimation,RFP-L_1)。显然,只有判定测量系统不存在RFP-L_1,或存在时能够准确判断其是否含有粗差,才能保证基于L_1的粗差探测结果的准确、可靠,此过程中,RFP-L_1的识别是问题解决的基础。本文由条件方程,推导出观测值粗差对条件方程闭合差绝对值和的影响系数计算式,得到了最小影响系数大小与观测值是否为RFP-L_1的判别关系,并探讨了存在RFP-L_1的测量系统设计矩阵数值特点,提出了判断RFP-L_1观测值的方法。仿真试验表明,最小影响系数反映了观测值粗差对L_1范数估计目标函数的影响大小,非RFP-L_1和RFP-L_1的最小影响系数具有分别等于1和小于1的规律性,同时得出,若观测方程中系数矩阵只有±1和0,对应的观测量均不属于RFP-L_1。     

Accuracy and reliability of tightly coupled GPS/ultra-wideband positioning for surveying in urban environments

A tightly coupled filter integrating GPS and ultra-wideband (UWB) observations for high-precision position applications is implemented and tested to survey several external corner points of an eight story building. The filter uses GPS pseudoranges, GPS carrier-phase measurements, and UWB ranges and includes in-run estimation of UWB bias and scale factor states. The filter employs inequality constraints and innovation testing to mitigate the effects of unmodeled errors. The tightly coupled solution is compared to GPS-only, UWB-only, and loosely coupled solutions. The ability of each solution to detect measurement blunders is compared. Sub-meter level position solutions are maintained using tight-coupling in conditions where the solutions from the other three approaches are either unavailable or unreliable.     

一种交互式DEM粗差检测方法

无论用何种方式建立数字高程模型(DEM),都需要有效的粗差检测(质量控制)。本文从数字影像处理的原理出发,将DEM转换成影像,并对其进行影像处理,从而对DEM中的粗差点(亦即DEM影像中的特征点)进行自动定位或消除。整个程序采用菜单及窗口环境设计,用户操作十分方便。试验结果证实了其有效性。     

GPS控制网起算点的粗差探测

利用显著性检验方法,探测并剔除了GPS控制网起算点的粗差,增强和提高了GPS网的可靠性和精度,实例表明了其可行性。     

Simultaneous estimation of cross-validation errors in least squares collocation applied for statistical testing and evaluation of the noise variance components

The cross-validation technique is a popular method to assess and improve the quality of prediction by least squares collocation (LSC). We present a formula for direct estimation of the vector of cross-validation errors (CVEs) in LSC which is much faster than element-wise CVE computation. We show that a quadratic form of CVEs follows Chi-squared distribution. Furthermore, a posteriori noise variance factor is derived by the quadratic form of CVEs. In order to detect blunders in the observations, estimated standardized CVE is proposed as the test statistic which can be applied when noise variances are known or unknown. We use LSC together with the methods proposed in this research for interpolation of crustal subsidence in the northern coast of the Gulf of Mexico. The results show that after detection and removing outliers, the root mean square (RMS) of CVEs and estimated noise standard deviation are reduced about 51 and 59%, respectively. In addition, RMS of LSC prediction error at data points and RMS of estimated noise of observations are decreased by 39 and 67%, respectively. However, RMS of LSC prediction error on a regular grid of interpolation points covering the area is only reduced about 4% which is a consequence of sparse distribution of data points for this case study. The influence of gross errors on LSC prediction results is also investigated by lower cutoff CVEs. It is indicated that after elimination of outliers, RMS of this type of errors is also reduced by 19.5% for a 5 km radius of vicinity. We propose a method using standardized CVEs for classification of dataset into three groups with presumed different noise variances. The noise variance components for each of the groups are estimated using restricted maximum-likelihood method via Fisher scoring technique. Finally, LSC assessment measures were computed for the estimated heterogeneous noise variance model and compared with those of the homogeneous model. The advantage of the proposed method is the reduction in estimated noise levels for those groups with the fewer number of noisy data points.     

顾及模糊逻辑关系的稳健估计

首先给出了标准化残差受粗差污染的隶属函数，进而导出了观测误差与残差之间的模糊逻辑关系，以及观测误差属于粗差的隶属函数。最后提出了顾及模糊逻辑关系的稳健估计算法。计算结果表明，顾及模糊逻辑关系的稳健估计能有效地抵制粗差的影响，并能正确地定位粗差     

利用BP神经网络的动态精密单点定位故障诊断算法

针对动态精密单点定位中可能出现的观测信息故障,提出了基于两级神经网络的故障诊断算法。该算法首先采用一级神经网络在线修正Kalman滤波的动力学模型信息,然后基于二级神经网络自动对观测信息进行故障检测、定位和剔除。利用机载实测数据进行了实验,结果表明该方法能够正确地诊断观测信息中存在的故障,提高了诊断正确率。     

Helmert方差分量估计的粗差检验与抗差解

当观测值中含有粗差时，检验表明Helmert方差分量估计结果同样含有粗差，且粗差还可能会发生转移，为有效地抵制粗差和随机模型差的互相影响，指出了发生这一转移的原因，介绍了基于双因子等价权的抗差估计，并针对相关Helmert方差分量估计抗差解求解过程中容易出现的法矩阵0值溢出问题，提出了改进方法。     

三维坐标转换公共点最优权值的单纯形搜索算法

为提高三维坐标转换参数的求解质量,本文基于最优化算法提出了一种稳健的公共点加权坐标转换方法。以坐标转换后公共点的点位残差加权平方和最小为目标函数,利用Nelder-Mead单纯形直接搜索算法,寻找公共点坐标分量在解算坐标转换参数时的最优权重组合。以粒子加速器磁铁的准直安装为应用场景,利用模拟数据和实测数据对本文方法进行验证。结果表明:本文方法能够有效降低粗差观测值及质量不佳观测值的权重。与最小二乘、抗差估计等方法相比,本文方法解算结果的点位残差加权平方和更小,坐标转换参数质量更优。本文方法能提高三维坐标转换参数的求解质量,尤其适用于验前精度未知、观测数据质量不佳的情况。     

联合平差中的方差分量估计问题的探讨

天文大地网与GPS空间网联合平差从大的方面分为空间网与地面网两部分。空间网主要是GPS点的三维地心坐标及协方差阵 ;而地面网又涉及到多类观测值 ,主要包括方向观测、导线边、天文方位角三类观测值 ,且各类观测值又分为不同等级的观测。空间网与地面网之间、地面网不同类观测之间及同一类不同观测等级之间的权比不正确将直接影响平差结果 ,因此 ,各类观测值的最佳权匹配就成为联合平差的一个关键。本文就Helmert方差分量简化算法及Baumker简化公式用于联合平差中方差分量估计问题进行讨论 ,并用我国天文大地网 1万点的地面观测数据进行实算、比较、分析 ,以确定联合平差中方差分量估计的方法     

用形态学重建方法进行机载LiDAR数据滤波

在利用KD-树进行粗差剔除的基础上,结合机载LiDAR数据的多回波特性剔除不必要的冗余数据,利用形态学重建的方法对机载LiDAR数据进行滤波,且运行时只需要输入一个参数。使用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的测试数据对算法进行实验,并与国际上8种滤波算法进行对比,结果表明,该算法对各种场景的适应性较强,既能有效地去除非地面点,又能很好地保留地面点,使Ⅰ类误差、Ⅱ类误差和总体误差分别保持在9.93%、7.27%和9.76%以下,整体性能优于经典的滤波方法。