基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波在变形监测中的应用

在抗差Kalman滤波的基础上引入双自适应因子,分别对动态模型不准确和观测模型存在粗差进行调节,构建双自适应因子滤波模型。针对抗差自适应Kalman滤波效率较低的缺点,通过构建基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波,先用卡方检验对粗差进行检验,再调用抗差自适应Kalman滤波进行处理。工程实例表明,双自适应因子滤波模型可以很好地抵御粗差,并减弱模型不精确的影响。基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波不仅可以削弱粗差对滤波估值的影响,而且可以提高数据处理的效率。     

抗差自适应卡尔曼滤波模型及其在塌陷区监测中的应用

针对塌陷区等地表快速沉降区域的动力学特点及观测向量中存在的粗差对卡尔曼滤波结果的影响，设计一种抗差自适应卡尔曼滤波模型。该模型能识别稳定沉降与快速沉降2种状态，通过抗差估计减小观测向量中粗差的影响，并采用自适应因子调整动力学模型，减少状态模型的误差，提高滤波结果的精度。将该模型应用于某矿区沉降监测数据的处理，结果表明，其效果优于抗差卡尔曼滤波。     

GPS高程拟合的加权总体最小二乘抗差估计

结合标准化方差,构造了基于Huber、IGG和IGGⅢ三种权函数的加权总体最小二乘抗差模型,并运用选权迭代法予以求解。GPS高程拟合数据处理实例表明,基于Huber、IGG和IGGⅢ三种权函数的稳健加权总体最小二乘抗差方法对误差和粗差具有较好的削弱和消除效果,其中基于IGGⅢ权函数的稳健加权总体最小二乘方法抗差效果最优。     

一种改进的GPS坐标序列共模误差滤波方法

提出一种改进的相关加权叠加滤波方法，顾及GPS站点位置残差序列的总体噪声水平，有利于抑制站点自身噪声和残余粗差给共模误差（common-mode error，CME）计算带来的不利影响。该方法采用相关系数作为权重因子，拥有良好的空间响应。选取我国陆态网8个GPS站点的数据对该方法的适用性进行分析，结果表明，相对于相关加权叠加滤波，其拥有更好的性能，均方根（RMS）改进率提高20%左右，能更加准确地提取CME。     

一种基于M估计的Robust-ELM滑坡位移预测方法

采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时，其网络输出权值由最小二乘估计得出，导致ELM抗差能力较差，从而造成网络训练参数不准确。为此，将M估计与ELM相结合，提出一种基于M估计的Robust-ELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值，以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例，将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明，该方法能够有效降低粗差对预测的影响，具有良好的抗差能力。     

基于抗差Kalman滤波的精密单点定位

当精密单点定位的观测值含有异常数据时,Kalman滤波的精度将会降低。采用抗差Kalman滤波方法能够有效抑制观测异常,提高滤波的精度和可靠性。运用武汉国际GPS服务跟踪站数据对该方法进行了验证。结果表明,抗差Kalman滤波的精度比Kalman滤波的精度有一定程度提高,说明抗差Kalman滤波能够有效抑制观测异常。     

顾及板块内部形变的抗差估计异常测站筛选方法及应用

采用块体运动的整体旋转与线性应变模型（RELSM）描述块体内部形变，利用具有高崩溃污染率的抗差估计方法，对中国大陆构造环境监测网络在环渤海区域的GPS观测速度场数据进行测站筛选及拟合分析。结果表明，本文方法不仅能较好地兼顾块体整体运动的平滑性和局部构造运动的差异性，还能抑制粗差的影响，可获得较好的速度场拟合结果。     

基于站间单差的GPS/GLONASS组合模糊度解算研究

推导分析了基于站间单差的GPS/GLONASS组合双差模糊度解算数学模型及影响其精度的误差因素。利用模糊度参数在无周跳和粗差情况下的时不变性特点,采用自适应选权滤波对单差数据进行滤波处理,并将滤波后的单差模糊度通过选择基准卫星固定为双差模糊度。采用不同长度的实测动静态短基线数据进行测试,结果表明基于自适应选权滤波的站间单差模型可以简便有效地进行双差模糊度固定,模糊度固定成功率在95%以上,解算精度优于单模型以及双模型单历元解。     

相关观测值双因子抗差估计的改进算法

由于一个观测值的粗差将影响多个观测值的残差估值,对双因子抗差估计的迭代计算方法作如下改进：当最大标准化残差的检验结果为粗差或者明显是可疑粗差时,只对粗差观测值构建双因子等价权,其他观测值的权不变。除上述两种情况外,可同时对所有观测值构建双因子等价权进行抗差估计,并基于改进的双因子等价权构建方法简化计算步骤。利用GPS控制网的观测数据进行模拟计算分析表明,该改进算法在含有明显粗差时可提高参数估值的精度;在粗差不明显或个数较少时,可在保持参数估计精度的基础上提高计算效率。     

三维坐标转换的稳健加权总体最小二乘算法

针对当前加权对称相似变换中仅考虑观测值含有随机误差,而不考虑观测值含有粗差的情况,基于加权对称相似变换进一步验证其不具有抗差性,并在此基础上采用选权迭代法进行稳健加权对称相似变换。由中位数法求解具有抗差性的单位权中误差,构造标准化残差,求解权因子,进而求得可靠的参数解。实验结果表明,当观测值含有4~6个粗差时,采用该方法能够探测出更多可能存在粗差的数据,给出的权因子更合理,所得参数解精度更高、稳定性更强。