航空重力测量数据向下延拓基于信噪比的正则化方法的研究

本文研究了正则化方法在航空重力测量数据向下延拓问题中的应用。首先对这种不适定问题的线性模型,分析了设计阵的复共线性结构与其对参数估计危害之间的关系,利用参数LS估计的信噪比提取了各个参数是否受到复共线性严重危害的信息,从而在一定程度上揭示了设计阵复共线性结构的特征。然后提出了基于信噪比的正则化方法（SNR）,以信噪比为依据构造正则化矩阵,以极小化均方误差为目标选取正则化参数。本文构造正则化矩阵无需利用附加物理或先验信息,这对于在缺乏此类信息的情况下运用正则化方法提供了新的手段。最后进行了数值试验,结果表明,本文提出的新方法（SNR）比普通的正则化方法（OR）在滤噪和保真方面表现更佳。     

基于偏差矫正的有偏估计及其在GPS快速定位中的应用

基于偏差矫正的一般理论提出了不适定问题的新的有偏估计。在病态条件下,Gauss-Markov模型参数的最优线性无偏估计,即LS估计是不稳健的,所得估值方差较大,严重偏离真值。因此,文中放弃了对参数估计无偏性的限制,考虑有偏估计的偏差,结合偏差矫正的正则化解法的一般理论提出了一种新的基于偏差矫正的有偏估计;结合岭估计中参数的选择方法确定了替代矩阵。最后通过GPS动态定位算例,验证了新估计的稳定性和有效性。     

基于信噪比检验的双截断奇异值估计

将复共线性对参数估计危害的度量结果与截断奇异值估计相结合，提出了基于信噪比检验的双截断奇异值估计。利用信噪比检验，根据每个参数最小二乘估计信噪比估值的大小将待估参数分为受复共线性危害较大和较小的两部分，并对这两部分参数的截断奇异值估计进行不同强度的截断。对受复共线性危害较大的部分参数，使其截断参数相对较小，对受复共线性危害较小的部分参数，使其截断参数较大。这种精细化的处理在有效降低参数估计方差的同时减少了偏差的引入。将基于信噪比检验的双截断奇异值估计应用于GEO卫星定轨仿真算例中，实验结果表明，新方法的解算精度较高。     

论三种平差模型的统一性

本文从吉洪诺夫正则化方法出发,推导出经典平差、自由网平差、广义岭估计的数学模型;分析了它们与系数阵复共线性的关系,证明它们分别是不同条件数下吉洪诺夫正则化方法的具体形式,从而三种平差模型有机地统一成一种数学模型。     

基于信噪比检验的部分奇异值双参数修正估计

从分析LS估计和岭估计的奇异值展开式出发,研究了病态性问题的解算方法。岭估计中岭参数对较大奇异值的修正不能有效降低估计的方差,却增大了估计的偏差,这是导致岭估计有时效果不好的重要原因。首先借鉴TSVD思想,保留展式中较大奇异值所对应的项,然后修正展式中较小奇异值所对应的项。在修正前,利用信噪比检验,将各个参数按受到复共线性危害的大小分为两类,据此作出不同强度的双参数修正,提出了基于信噪比检验的部分奇异值双参数修正估计。实验结果表明,新方法的解算精度较高。     

病态分析的空间几何表示

过去对复共线性的研究都是基于数值方面的分析,不直观,不易理解。本文从空间几何的角度出发,借助于空间几何图形的体积和变异程度对复共线性进行了研究,给复共线性的诊断和度量的行列式法、特征分析法、条件数法赋予了几何意义。     

诊断复共线性的特征分析法及其在GEO定轨中的应用

根据复共线性本质,采用法矩阵元素绝对值的最小值为参照,给出判断“小特征值”的标准.然后利用有关矩阵特征值的Collatz包含定理,对条件数和复共线性之间的关系进行详细讨论,发现条件数大不一定存在复共线性.然后分析不存在复共线性时,条件数大对最小二乘估计(LS估计)的影响情况.判断出具体的复共线性关系后,基于有偏估计思想提出相应的双k型岭估计克服病态性的影响.最后给出线性模型和GEO定轨的仿真算例,验证改进的特征分析法、相应的双k型岭估计和本文推导的其他结论的有效性和正确性.     

正则化的奇异值分解参数构造法

Tikhonov正则化法引入正则化参数和稳定泛函来改善矩阵的病态性。稳定泛函表示为参数的二范约束时,正则化矩阵为单位阵的正则化法即为岭估计法。通过对岭估计的方差与偏差进行分析可知,岭估计改善矩阵病态性的同时也过度地引入了偏差,降低了解的可靠性,对较大奇异值的修正不能有效地减小估计的方差,却引入了偏差,而对较小奇异值的修正可有效地减小估计的方差。因此,选择较小奇异值特征向量构造正则化矩阵,调节各奇异值的修正,可有效减小参数估计的方差,减少偏差的引入,得到更为可靠的参数估计。通过试验证明了该方法的有效性。     

低纬度磁异常化极及分量换算的正则化方法

本文在分析低纬度磁异常化极和分量换算算子放大高频噪声的频率特性基础上,采用Tikhonov正则化方法来稳定所讨论的转换算子。同时,提出了一种基于径向平均功率谱的磁异常噪声水平估计方法,进而利用后验策略的偏差准则求取正则化方法的正则参数。基于理论模型的试验结果表明,磁异常噪声水平估计方法精度较高,且低纬度磁异常正则化化极和分量换算的稳定性和精度相较常规算子有大幅提高。     

利用偏差改正的方差分量估计方法确定联合反演相对权比

在大地测量联合反演中,方差分量估计法用于确定相对权比时并没有考虑大地测量反演的病态性,利用正则化解代替最小二乘解会引入偏差,会造成方差分量估计不准确问题。针对此提出采用偏差改正方差分量估计方法,以消除正则化解引入偏差的影响,并基于残差的偏差改正方差分量估计与方差分量估计法进行模拟实验。结果表明,进行偏差改正后的方差分量估计法能够较好地反演出滑动分布情况,所提方法针对参数进行偏差改正的方差分量估计考虑了迭代初值引入的偏差,理论更为严密。并将所提方法用于Visso地震和Norcia地震反演中,验证了该方法的可靠性、合理性。     

Variance Component Estimation in Linear Inverse Ill-posed Models

Regularization has been applied by implicitly assuming that the weight matrix of measurements is known. If measurements are assumed to be heteroscedastic with different unknown variance components, all regularization techniques may not be proper to apply, unless techniques of variance component estimation are directly implemented. Although variance component estimation techniques have been proposed to simultaneously estimate the variance components and provide a means of regularization, the regularization parameter is treated as if it were also an extra variance component. In this paper, we assume no prior information on the model parameters and do not treat the regularization parameter as an extra variance component. Instead, we first analyze the biases of estimated variance components due to the regularization parameter and then propose bias-corrected variance component estimators. The results have shown that they work very well. Finally, we propose and investigate through simulations an iterative scheme to simultaneously estimate the variance components and the regularization parameter, in order to eliminate the effect of regularization parameter on variance components and the effect of incorrect prior weights or initial variance components on the regularization parameter.     

利用基于抗差垂直向方差分量估计的GPS-InSAR数据融合方法反演三维形变场

GPS-InSAR数据融合解算三维形变场模型易受观测值粗差影响,且基于方差分量估计的定权方法不具备抵御粗差能力,计算效率低下。鉴于此,本文提出了一种基于抗差垂直向方差分量估计的GPS-InSAR融合解算模型,利用方差分量估计方法及抗差估计理论,通过对观测值最优化分类并进行选权迭代,精确分配权重,进而有效计算三维形变场。试验结果表明,该方法能有效抵御观测值粗差不利影响,提高三维形变场反演精度,提升逐点式计算的三维形变场效率。     

一次范数最小估计的无偏性

理论上一次范数最小 ( L1 )估计的唯一性不存在 ,其唯一性主要取决于解算方法 ,大量算例验证其唯一性存在。本文作者基于算法来保证其唯一性 ,进而首次从理论上验证 L1估计的无偏性。利用初始反对称估计 ,设计了两个等价的线性规划问题 ,由此来解算得到 L1估计 ,根据误差分布为对称分布 ,便可证明 L1 估计的无偏性     

相关稳健估计及其在测量数据

在对现有的基于等价权的稳健估计的弊端进行分析的基础上,直接从方差膨胀模型出发,建立起一套基于调整观测量方差-协方差阵的相关稳健估计方法,并通过算例证明其估计思想、模型的正确性和可行性.     

整周模糊度解正确性的评价方法

首先指出了基于传统的假设检验理论的三步法在评价模糊度整数解正确性时存在的理论缺陷，然后介绍了模糊度归整域的概念和可容许整数估计的定义，并在可容许整数估计原定义的基础上给出了更为严密的新定义。最后，基于这个可容许整数估计的新定义，讨论了模糊度成功率的概念及其计算公式。从理论上讲，只有模糊度的成功率才是评价模糊度整数解正确性的严密尺度。     

基于最大似然的GPS转发式干扰信号估计方法

估计GPS接收机的转发式干扰,对抗干扰研究具有重要意义。利用多径估计理论,提出了一种新的基于最大似然估计的GPS转发式干扰信号估计技术。阐述了转发式干扰的原理,建立了GPS接收机对转发式干扰信号相干积分累加的数学模型,推导了转发式干扰最大似然估计的计算公式。仿真实验表明：该技术可以在有色噪声条件下,对多个转发式信号进行较精确的估计。     

一种北斗卫星钟差短期预报新方法

为提高北斗卫星的定位与授时精度，必须准确计算出卫星钟差数值。本文考虑北斗卫星钟差中随机部分误差的影响，尝试建立北斗卫星钟差拟合推估模型，根据拟合推估两步极小解法解算该模型，在求解协方差函数系数中，依据模型残差拟合多项式系数；并与常用的灰理论模型、拟合推估的正常解法钟差预报模型结果进行比对，算例结果表明了两步极小解法及拟合推估模型在北斗卫星钟差短期预报方面的有效性。     

Radon变换在运动估计中的应用

根据Radon变换的性质，将投影理论引入运动参数估计中；通过试验证明，Radon变换能够在精度损失很小的前提下极大地提高运动参数估计的效率。