作为质量指标的估计方差的可靠性

研究了具有p范分布的参数的极大似然估计的估计方差。除L     

GIS叠置图层方差分量的极大似然估计

针对GIS叠置中的同名点,以维希特分布密度为似然函数,提出了各图层方差分量的极大似然估计方法。该方法不依赖残差,不需要迭代就能估计未知参数和方差分量。     

方差的边缘极大似然估计

测量平差问题中,方差估计理论是复杂的。本文基于概括模型,组成自由项f(极大似然估计 MLE)的密度函数和改正数向量 V的线性函数(边缘极大似然估计 MMLE)的密度函数,详细推导了函数模型与随机模型中,未知参数 X与σ_0~2 的似然估计公式,分析了基于两种密度函数所得σ_0~2的似然估计存在差异的真正原因,并对两种方法所得的σ_0~2和X 的统计性质进行了讨论。指出边缘极大似然估计,σ_0~2 的具有良好的统计性质,可改善极大似然估计σ_0~2 的不定性(有偏);并且对任一平差模型的边缘极大似然估计,σ_0~2 无偏、有效的统计性质是一致的。     

基于方差分量估计的拟合推估及其在GIS误差纠正的应用

拟合推估解算必须首先求得信号向量的方差协方差矩阵,该协方差矩阵一般通过选定的协方差函数,并通过已测点数据进行拟合得到。显然观测噪声的先验方差协方差阵与拟合得到的随机信号的方差协方差矩阵必须相互协调,即观测噪声向量和信号向量的权矩阵所对应的方差因子应该一致,否则将对固定效应和随机效应参数的估计带来系统性的影响。应用方差分量估计来协调拟合推估模型中观测噪声和信号向量的随机模型,并分别从极大似然估计、MINQUE估计、赫尔默特方差分量估计三方面构建了拟合推估模型的方差分量解,最后利用新提出的理论与方法,对一幅实际的扫描地形图进行误差纠正,结果表明基于方差分量估计的拟合推估法能够提高扫描地形图的精度。     

Lq估计的渐近方差-协方差矩阵及其特点

针对由独立同分布误差膨胀而成的独立不等精度误差,根据未知参数的M估计的Bahadur型线性表达式,本文导出了由观测量、残差向量、参数估计量和观测量平差向量组成的基本向量的Bahadur型表达式.进一步地,根据方差传播定律导出了M估计的基本向量的渐近方差-协方差矩阵,该矩阵由3个多余参数决定,第三多余参数由本文定义.对Lq范估计,分别计算了误差分别为正态分布和q范分布时的3个多余参数,以及相应的基本向量的方差协方差矩阵.对最小二乘估计,残差向量与参数估计量和观测量的平差向量统计独立,相应的协方差矩阵为零,这一性质与误差分布无关.对正态分布的Lq估计,残差向量与参数估计量和观测量平差向量的协方差不为零;而对q范分布的Lq估计,即是相应的极大似然估计,残差向量与参数估计量和观测量平差向量的协方差为零.文中所得公式和结论可用于统计分析.     

方差—协方差分量极大似然估计的通用公式

本文由概括平差函数模型出发，按极大似然做估计原则导出了适用于所有平差函数模型的方差分量估计的通用公式，由Ｋ．Ｋｕｂｉｋ和Ｃ．Ｒ．Ｋｏｃｈ所导出的两个公式都是它的特例。     

一元有界p范分布的参数自适应估计

根据实际观测误差的有界性，得到了有界误差分布的一般模式，讨论了此分布的数学期望、方差和特征函数等数字特征，得到了极大似然估计方程。模拟算例的结果表明，有界p范分布参数估计的结果优于无界p范分布极大似然估计的结果。     

非线性模型中方差和协方差分量的估计

采用差分代替微分的方法,并将非线性模型的似然函数分解为函数模型生成的似然函数和正交补似然函数(也是边缘似然函数)的乘积,由正交补似然函数得到非线性模型中严格的和简化的方差和协方差分量估计的迭代公式.很多学者提出的线性模型中方差和协方差分量估计的迭代公式都是本文的特殊情况.     

p-范分布参数σ的估计

用极大似然法估计一元 p_范分布参数σ。在 μ、p已知的条件下 ,得出 ^σp 是σp 的无偏估计及 npλp·^σpσp服从 χp 分布 ,进而给出方差的假设检验方法。     

GPS/Doppler导航随机模型的移动窗口实时估计算法

引进时间遗忘因子和观测冗余度因子,有效地平衡移动窗口内不同时刻的观测数据及其冗余情况对单位权方差估值的贡献,改进单位权方差的移动开窗实时估计算法.采用载噪比模型确定观测权阵,等价权抗差估计方法处理粗差.实测车载GPS/Doppler数据的处理结果表明:采用本文算法显著提高GPS/Doppler的导航精度与可靠性.     

附有约束最小二乘配置的信号与观测误差的方差分量估计

介绍方差-协方差分量估计理论的研究和发展情况,讨论最小二乘配置模型信号与观测误差的方差分量估计问题。在实际应用中,考虑到未知参数间存在几何或物理约束,针对附有约束条件最小二乘配置的方差分量估计的问题,基于Helmert方差分量估计原理,导出相应的计算公式。模拟算例结果表明,利用约束条件能够改善方差分量的估计精度,验证方法的有效性。     

GPS导航中的抗差自适应Kalman滤波算法

GPS导航与定位的质量取决于对动态载体函数模型和随机模型的认知。本文首先基于机动载体的当前统计模型 ,设计了离散系统的Kalman滤波器 ,进而基于方差分量估计给出了一种适合GPS动态定位的抗差自适应卡尔曼滤波算法。该算法模型简单 ,实时性好。实测数据计算结果表明 ,滤波导航解能有效地控制观测异常和动态扰动异常对导航解的影响 ,使导航解更能反映导航目标的真实情况     

基于自适应kalman滤波的高铁桥梁变形预测应用研究

针对传统卡尔曼滤波中动态噪声不准或难以确定等原因而导致模型估计值与真实值不符合,甚至滤波发散现象,已不足以满足高铁变形分析要求。本文采用两种自适应滤波方法优化这一问题,即方差分量估计自适应卡尔曼滤波与方差补偿自适应卡尔曼滤波。采用后验差检验法对比分析两模型精度并进行相关系数评估,结合某高铁段实测数据的处理分析,结果表明:方差补偿卡尔曼滤波模型更优于方差分量估计卡尔曼滤波模型。     

TLS估计性质的进一步讨论

通过对整体最小二乘估计进行分析,给出了未知参数估计及残差的统计性质。理论上得出它们均是有偏的,并且它们之间存在一定的线性关系。受系数矩阵误差影响,导致与传统最小二乘的相关结论有所区别。通过与最小二乘估计进行比较,证明了整体最小二乘估计为膨胀型有偏估计;同时得到了整体最小二乘估计的方差和均方误差的计算公式,严格论证了其值均大于最小二乘估计的方差和均方误差,因此当设计矩阵病态时整体最小二乘估计更易受病态性的影响。最后,对整体最小二乘估计与最小二乘估计之间的不同距离进行了比较,给出了选择的判定定理。     

基于移动开窗法协方差估计和方差分量估计的自适应滤波

基于移动窗口协方差估计和方差分量估计，提出了一种新的自适应Kalman滤波技术。计算结果证实，该方法能有效地控制观测异常和载体状态扰动异常对动态系统参数估值的影响。     

赫尔默特方差分量估计在混合水准网平差中的应用

测量中有些时候会碰到定权不统一的问题,导致了平差后的结果不理想.本文主要讨论的是通过赫尔默特方差估计的方法消除由于定权的不合理而产生的精度超限问题.通过实例进行分析表明,利用赫尔默特方差分量估计在进行迭代定权非常实用,大大提高了其精度.     

权因子法方差分量估计

文中阐述了权因子法方差分量估计的原理。利用权因子的概念,对目前方差分量估计存在的几个问题,如负方差问题,作了探讨,并与Helmert法进行比较,得出了一些有益的看法。 算例很好地说明了权因子法方差分量估计的简便和实用性。     

Givens-Gentleman正交变换及其在卫星激光测距三级复弧估计技术中的应用

本文详细介绍了利用不求平方根的Ｇｉｖｅｎｓ－Ｇｅｎｔｌｅｍａｎ正交变换解线性无偏差最小方差估计问题的基本原理以及各种方法在卫星激光测距三级复弧估计技术中的具体应用,给出了计算估值协方差的一组新的公式。