自适应序贯平差及其应用

基于自适应估计原理和抗差M估计原理，提出了自适应序贯平差和自适应抗差序贯平差法，给出了相应的参数估值公式。计算结果证明，自适应序贯平差能有效地控制模型参数先验信息的异常影响，平衡观测值和参数先验值在参数估计中的贡献;自适应抗差序贯平差能有效地抵制观测异常和模型参数先验信息异常扰动对平差结果的影响。     

序贯平差抗差估计

推导了参数平差模型序贯平差在参数可变情形下的Ｍ－Ｍ抗差及Ｍ－ＬＳ抗差解式,讨论了相应的影响函数及验后协方差。固定参数序贯平差抗差解为其特例。模拟计算表明,抗差序贯平差能有效地抵制粗差干扰。     

系统偏差和观测粗差对不同期观测GPS网结果的影响

为确保不同期观测GPS网平差结果的正确性,必须考虑观测粗差、基准位移以及不同期观测间系统偏差对参数结果的影响。通过附加尺度和方位的函数模型,将基准位移、系统偏差统一看成"观测粗差",通过抗差估计来控制其对参数的影响。最后通过固定基准的最小二乘、抗差最小二乘、自适应序贯平差和抗差自适应序贯平差计算了一实测GPS网,结果表明采用该方法能取得满意的效果。     

基于有色噪声的序贯平差

推导基于有色噪声的观测量序贯最小二乘平差及其精度估计,并证明这种方法与整体平差和静态滤波具有相同的平差结果。通过算例表明,推导的公式正确有效和实用。     

多因子自适应序贯平差

针对参数先验信息含有异常的问题,基于自适应滤波原理和双因子等价权原理,在单因子自适应序贯平差的基础上,提出了多因子自适应序贯平差,推导了相应的多因子自适应序贯平差公式。基于各点和各个参数不符值构造出了点自适应因子和坐标分量自适应因子,最后利用GPS网数据进行了计算与分析,结果表明,在先验信息异常量级不同的情况下,多因子自适应序贯平差结果优于单因子自适应序贯平差结果。     

具有相关观测量的可变参数序贯平差

从观测分组的参数平差的一般形式出发,详细推导观测量误差相关时序贯最小二乘平差及其精度估计,讨论几种特殊序贯平差问题。算例表明,推导的公式正确、有效且实用。     

自适应序贯抗差估计

对含有粗差的观测值和先验参数,通过构造与它们的实际精度相适应的等价权矩阵的方式,采用双因子等价权原理,建立自适应M-M序贯抗差估计解式,并用实例验证其效果。     

坐标基准维持与动态监测网数据处理

坐标基准的维持不仅要求有高精度的连续大地测量观测或定期复测,还要求采用合理的数据处理原则与方法。分析了不同平差方法对基准的影响,其中包括经典整体平差、序贯平差和自适应序贯平差。利用GPS监测网数据进行了计算与分析,结果表明,当个别点位发生异常移动或变形时,序贯平差会使坐标基准产生实际的扭曲,而自适应序贯平差则能有效控制异常点位对平差基准的影响,保证了坐标基准的可靠性和现势性。     

贝叶斯序贯平差

应用贝叶斯统计理论推导了序贯平差公式。按本文推导的公式进行贝叶斯序贯平差，得到的未知参数Ｘ的贝叶斯估值与按经典序贯平差得到的结果完全相同，但单位权方差σ＾２的贝叶斯估值却与按经典平差方法得到的结果相差一个因子。     

确定实时序贯平差自适应因子取值范围的方法

自适应序贯平差过程中,自适应因子的不同取值可以调节模型参数的先验信息和观测信息在平差过程中的利用程度,从而使未知参数的平差值接近真值.但是自适应因子取值过大或者过小都有可能使平差结果超出后验方差估计的范围,这样平差结果虽然接近真值但是却没有现实意义和实用价值.根据后验方差估计的原理,提出了利用后验方差估计确定序贯平差中自适应因子的取值范围;并给出了相应的计算步骤.通过计算实例证明该方法不仅具有实时序贯平差平衡观测值与参数先验值的功能,而且使计算结果具有实际意义.     

参数先验信息异常的影响与平差补偿

若参数先验信息含有异常信息,必然造成序贯平差参数估值及其协方差的扭曲。本文首先分析了先验信息异常对参数结果的影响,然后通过对先验信息异常进行判断,再有针对性地引入部分附加参数,通过函数模型补偿法控制先验信息异常误差的影响。实测GPS算例表明,通过该方法能有效地抵制参数先验信息异常的影响。     

贝叶斯序贯平差

应用贝叶斯统计理论推导了序贯平差公式．按本文推导的公式进行贝叶斯序贯平差，得到的未知参数Ｘ的贝叶斯估值与按经典序贯平差得到的结果完全相同，但单位权方差σ２的贝叶斯估值却与按经典平差方法得到的结果相差一个因子．     

基于小波变换和序贯抗差估计的捷联惯导初始对准

基于小波变换和三参数序贯抗差估计，提出了一种新的确定捷联惯导初始姿态的方法。利用静基座下的模拟数据对该方法进行了验证。结果表明，该方法能够保证捷联惯导在较短的时间内获得较高的对准精度。     

信噪比检验法跟踪评估序贯平差质量研究

序贯平差有一套规律性很强的递推公式,易于编程实现且占用较小的内存,得到了广泛的实际应用。随着序贯进程的发展,观测信息不断丰富,使平差质量逐渐变好。本文对序贯平差质量跟踪检验问题进行了研究,提出了一种利用信噪比统计量,跟踪序贯平差过程评估中各待估参数估计质量的方法,并据此确定序贯平差进程的终止方式,在确保平差质量的同时有效地控制了计算的工作量。数值试验结果表明该方法合理有效,信噪比指标对序贯平差质量变化十分敏感。     

序贯静态点定位的原理与实现

介绍了利用参数消去法对GPS伪距点定位方程进行约化,结合序贯静态参数平差进行了定位解算,提高了单历元的计算精度。     

确定实时序贯平差自适应因子取值范围的方法

自适应序贯平差过程中,自适应因子的不同取值可以调节模型参数的先验信息和观测信息在平差过程中的利用程度,从而使未知参数的平差值接近真值。但是自适应因子取值过大或者过小都有可能使平差结果超出后验方差估计的范围,这样平差结果虽然接近真值但是却没有现实意义和实用价值。根据后验方差估计的原理,提出了利用后验方差估计确定序贯平差中自适应因子的取值范围;并给出了相应的计算步骤。通过计算实例证明该方法不仅具有实时序贯平差平衡观测值与参数先验值的功能,而且使计算结果具有实际意义。