污染模型下的最优估计

在目前的抗差估计理论研究中,抗差估计的建立与模型误差没有关系,主要是依据抗差准则设计相应的权函数,但权函数的选择带有主观性,因而抗差估计是经验的。本文就合适于测量数据处理的污染误差模型,提出了未知参数向量和方差的最小均方误差的抗差估计,探讨了最小均方误差估计的计算问题。     

一种稳健性准则及相应的稳健估计

研究了已有的各种稳健性度量，根据稳健性的经典定义，本文建立了一种衡量稳健性的准则，根据这一准则，研究了在测量中常用的两种误差模型下的稳健结构。结果表明，在这一个准则和随机误差模型下的最优稳健估计，是李德仁教授提出的验后方差法；在这一准则与均值移动误差模型下的最优稳健估计，是具有均方误差最小的稳健估计。     

模型偏差的统计分析

由于建模中存在种种近似,所建平差模型(包括回归、拟合、滤波模型等)在理论上必然包含模型误差。基于单位权意义下的均方误差概念,讨论了模型偏差的含义以及模型偏差和模型误差的关系;同时给出了模型偏差的识别和估计方法。通过对模型误差统计问题的深入分析,进一步明确了平差模型的常用假设检验的意义。作为实际例子,非线性模型线性化是平差中常用的建模方式,对舍去二次项引起的模型误差对平差结果的影响进行了统计分析。     

模型偏差的统计分析

由于建模中存在种种近似,所建平差模型(包括回归、拟合、滤波模型等)在理论上必然包含模型误差.基于单位权意义下的均方误差概念,讨论了模型偏差的含义以及模型偏差和模型误差的关系;同时给出了模型偏差的识别和估计方法.通过对模型误差统计问题的深入分析,进一步明确了平差模型的常用假设检验的意义.作为实际例子,非线性模型线性化是平差中常用的建模方式,对舍去二次项引起的模型误差对平差结果的影响进行了统计分析.     

病态加权总体最小二乘的广义岭估计解法

针对加权情形下的变量误差(EIV)模型,采用广义岭估计法处理总体最小二乘平差的病态性问题. 结合最优化准则和协方差传播率推导了未知参数的改正数求解公式;根据参数估计值的均方误差最小化原理,通过求偏导数列出广义岭估计中岭参数的迭代解式,并讨论了广义岭参数的含义和作用,给出了确定岭参数的L-曲线法. 通过算例比较分析了加权最小二乘估计、总体最小二乘估计、加权最小二乘岭估计、总体最小二乘岭估计、加权最小二乘的广义岭估计和总体最小二乘广义岭估计,叙述了加权总体最小二乘的广义岭估计的优缺点.      

顾及观测噪声和数据分辨率的线性估计方法研究

基于最小均方误差准则的频域形式,探讨了观测噪声和数据分辨率对估计结果的综合影响,给出了频域内顾及观测噪声和数据分辨率的最优线性估计及其误差功率谱的一般公式.算例表明,当数据分辨率较高时,观测噪声时估计精度占有主要的影响;当数据分辨率较低时,估计误差主要表现为采样不足引起的混叠误差,观测精度的提高对估计结果的改善非常有限.研究成果可为重力场精化中技术方案的设计提供参考.     

有偏估计与LS估计的比较与选择

从假设检验的角度研究测量平差Gauss-Markov模型中有偏估计与LS估计的选择问题。首先在均方误差准则下对目前应用最广泛的2种有偏估计－－岭估计和主成分估计与LS估计进行了比较研究，得到了岭估计、主成分估计优于LS估计的条件；然后运用统计方法对这些条件的成立进行了假设检验；最后通过数值实验说明，在一定显著性水平下当原假设被接受时，说明没有理由不相信采用有偏估计来代替LS估计的合理性，可认为采用有偏估计将对LS估计做出比较有效的改进，当原假设被拒绝时，说明对采用有偏估计的优越性产生了怀疑，此时建议仍采用LS估计。     

平差参数的岭估计和压缩估计

当法方程的系数矩阵呈病态时,平差参数的统计性质就要变坏。为改善最小二乘估计,本文介绍岭估计和压缩估计,在一定条件下,岭估计和压缩估计的均方误差要小于最小二乘估计的均方误差。本文提出了各种求岭系数和压缩系数的方法,并对它们的使用提出了一些意见。     

单位权方差的岭估计和压缩估计

本文提出了求单位权方差的有偏估计方法─岭估计和压缩估计，证明了在一定条件下，岭估计和压缩估计的均方误差要小于最小二乘估计的约方误差，提出了求岭参数和压缩系数的方法。     

利用均方误差相对变化规律确定正则化参数及其在PolInSAR测量反演中的应用EI北大核心CSCD

正则化方法是大地测量解算病态问题的常用方法,而正则化参数是影响正则化方法解算结果的关键参数。以均方误差最小为准则选取正则化参数,具有较充分的理论依据,可有效实现模型参数估值精度的提升。但是,均方误差计算过程中需要未知参数的真值,在实际情形中只能通过参数估值替代真值估算均方误差,难以获得可靠准确的均方误差值,限制了正则化参数的有效性。鉴于此,本文分析了正则化参数变化引起的方差与偏差变化规律,提出了一种均方误差相对变化值确定方法。依据不同正则化参数下模型参数真值不变原则,计算不同正则化参数下的方差与偏差相对变化量,从而消除参数真值对均方误差估计的影响。本文首先利用不同正则化参数计算两相邻正则化参数间的方差与标准差相对变化量;然后计算两正则化参数间模型参数估值变化量,通过差分运算分析得到两相邻正则化参数下的偏差相对变化量;最后综合标准差变化与偏差变化关系,得到均方误差最大降幅的正则化参数。通过PolInSAR植被高测量试验对本文方法的可行性进行了验证。试验表明,本文方法可有效改善正则化法模型参数估计精度。两个PolInSAR测量试验模型参数反演精度均得到了提高,合理验证了本文方法的可行性与有效性。     

Robustness and the robust estimate

The paper establishes a measure for robustness. With help of the measure the paper discusses the robust estimates under the stochastic error model and mean shift error model. The results show that under the measure and the stochastic error model the most reasonable robust estimate is the posterior variance approach proposed by Li Deren in 1983. Under the measure and the mean shift error model, the most robust estimate is the one with minimum mean squared error proposed by Zhu Jiangjun in 1991.     

岭-主成分组合估计及其在测量平差中的应用

在分析岭估计缺陷的基础上，运用主成分估计方法，提出了测量平差Gauss-Markov模型参数的一个新的有偏估计，称为岭-主成分组合估计，在均方误差意义下讨论了岭-主成分组合估计的质及其岭-主成分组合估计与岭估计、主成分估计的比较问题，讨论了岭-主成分组合估计中偏参数的选取问题，得到了许多重要结论。理论分析和计算结果都表明，岭-主成分组合估计是一类很有潜力的有偏估计。     

等式约束的效率分析和一致性检验

利用正定二次型矩阵极值的方法进一步分析等式约束对平差结果的影响,推导出等式约束线性模型的验后单位权方差(中误差)最小值,验证了该值和无等式约束的方差一致性,并将等式约束线性模型的验后单位权中误差最小值作为等式约束的验后单位权中误差限差的基准值。     

平差系统的模型误差及其识别方法研究

论述了模型误差影响参数估值的一些理论问题,指出了随机模型误差和函数模型误差之间的相互作用和转化。为讨论平差系统最优模型的选取,给出了与现有文献将模型误差纳入平差系统的思路不同的一个估计和识别模型误差的理论基础公式,由此导出了相应的实用公式,给出了平差系统模型的优选方法。     

Best prediction in linear models with mixed integer/real unknowns: theory and application

In this contribution, we extend the existing theory of minimum mean squared error prediction (best prediction). This extention is motivated by the desire to be able to deal with models in which the parameter vectors have real-valued and/or integer-valued entries. New classes of predictors are introduced, based on the principle of equivariance. Equivariant prediction is developed for the real-parameter case, the integer-parameter case, and for the mixed integer/real case. The best predictors within these classes are identified, and they are shown to have a better performance than best linear (unbiased) prediction. This holds true for the mean squared error performance, as well as for the error variance performance. We show that, in the context of linear model prediction, best predictors and best estimators come in pairs. We take advantage of this property by also identifying the corresponding best estimators. All of the best equivariant estimators are shown to have a better precision than the best linear unbiased estimator. Although no restrictions are placed on the probability distributions of the random vectors, the Gaussian case is derived separately. The best predictors are also compared with least-squares predictors, in particular with the integer-based least-squares predictor introduced in Teunissen (J Geodesy, in press, 2006).     

基于映射函数网络RTK的大气误差内插估计模型

在比较分析已有内插模型的基础上,以卫星高度角、参考站高程、距离为变量,以大气映射函数为基本模型,提出了一种新的适用于高程差异大的大气误差内插模型。利用江苏连续运行参考站系统部分参考站数据,采用不同的内插模型进行处理、比较与分析。结果表明,对于高程差异大、卫星高度角小的用户站,映射函数估计方法、低阶曲面模型能够准确地估计出其与主参考站之间双差对流层误差,其最大均方差不超过2cm;映射函数估计双差电离层误差方法与低阶曲面模型、线性内插模型的估计精度相当。在以上4种方法的比较中,距离线性内插模型的估计精度最差,将近5cm。     

GIS中曲线误差的模型与试验研究

提出了描述曲线整体误差的随机过程模型．用过程的数字特征函数定义了曲线的局部误差指标．用过程的积分定义了曲线的局部和整体误差指标．阐述了各指标的概率意义与几何意义．设计了过程模型的数字化试验，并提取了过程的样本曲线。通过对样本曲线的统计分析．得到了各误差指标的估计值。