基于GPS高程时间序列粗差的抗差探测与插补研究

研究抗差估计和稳健估计粗差探测IQR准则的粗差剔除算法以及缺值点插值的正交多项式最小二乘拟合方法。以中国3个CORS基准站从1999-03-01—2009-12-31日的单天解GPS高程时间序列为对象进行粗差探测与插补的试验。结果表明：抗差估计比IQR准则能更有效地探测和剔除粗差;三次样条插值当连续缺失历元超过5~10个时插值结果易发生扭曲;低次正交多项式拟合的结果稳定,一般选择2~3次拟合即可获得理想的效果,当连续缺失历元达3个月时,正交多项式拟合后的曲线与序列趋势仍基本一致。     

灰色稳健总体最小二乘估计及高铁路基变形预测

最小二乘估计和部分变量误差模型的总体最小二乘估计不具备抵御粗差的能力。鉴于粗差可能同时出现在灰色白化微分方程的观测值和系数矩阵中，本文提出基于IGGⅢ抗差方案的部分变量总体最小二乘稳健估计。结合仿真数据和高铁路基观测数据，系统地比较稳健最小二乘、部分变量总体最小二乘、本文算法参数估计结果和算法稳定性。结果表明，本文算法预测精度高，可以应用到高铁路基沉降预测中。     

基于LDA和优化蚁群的OD流向时空语义聚类算法

针对OD流向聚类中语义信息考虑不足和流向语义提取困难的问题,本文提出了一种基于隐含狄利克雷分布模型（Latent Dirichlet Allocation,LDA）和优化蚁群的OD流向语义聚类算法。算法首先以流向终点的POI类别为词汇构建流向文档,采用LDA主题模型提取流向语义,量化OD流向间的语义相似度,融合时间、空间和语义相似度构建流向时空语义相似度;接着以流向为节点,以流向时空语义相似度为边构建流向图,利用高斯函数映射以及图连通分量,剔除不相似的流向,实现数据精简;之后借鉴了密度峰值聚类算法思想,利用节点的介数中心性优化蚁群初始位置选取;最后基于多路切图准则（Multiway Normalized Cut, MNCUT）强化蚁群搜索的目的性,优化蚁群搜索的聚类效果,实现OD流向的时空语义聚类。以厦门市出租车公开数据集与厦门市高德地图POI数据为例进行分析与验证,结果表明本文基于LDA模型的语义提取方法可以有效提取流向的语义信息,构建有效的流向相似度度量;基于高斯函数和图连通分量特性的映射策略可以有效剔除了流向数据中的噪音,有效节省无向图构建的计算开支,大约节省了88.5%~88.8%的运行时间;基于介数中心性和多路切图准则优化的蚁群搜索聚类算法,可以有效进行流向语义聚类。相比已有方法本文方法能够更好地衡量流向间的语义相似程度,可实现按主题进行聚类划分,划分更加精细,更方便有效地进行流向语义的相关分析。     

稳健回归分析及其应用研究

以前在回归分析的研究中，往往只强调对回归方程及其系数进行显著性检验，而忽略对自变量和因变量的稳健性分析。事实上，如果自变量或因变量存在粗差，将对回归模型产生破坏性影响并直接导致预测的失败。考虑到自变量或因变量可能相关，将基于等价方差－协方差的稳健最小二乘估计理论引入回归分析中，并将稳健最小二乘估计理论方法用于GPS高程拟合，取得了明显效果。     

基于LTS稳健初值的选权迭代法在SAR图像配准中应用研究

分析SAR图像配准联系点偏移量粗差对配准精度的影响,采用基于LTS（least trimmed squares）稳健初值的选权迭代法剔除偏移量粗差。以南通地区ENVISAT ASAR数据为例,选取干涉图条纹质量和相干系数总体分布作为评价指标,对该粗差剔除方法进行实验。结果表明,该算法能有效去除偏移量粗差,消除偏移量粗差对配准精度的影响,提高SAR配准的精度。     

线性EIV模型的t型估计

将数理统计中的t型估计作为一种抗差估计引入测量平差中,提出线性EIV模型的t型抗差估计及其EM算法。以平面拟合为例,当向观测向量和系数矩阵加入粗差时,选取合适的自由度v,t型估计具有较好的抗粗差能力,求出的参数均值与真值偏差较小。     

一种基于面阵摆扫式航空影像的特征匹配方法

特征匹配是面阵摆扫式航空影像处理的关键步骤,针对传统特征匹配方法在面阵摆扫式航空影像匹配时存在匹配点数量少,分布不匀均的问题,本文提出一种基于自适应亮度空间的特征匹配方法。首先根据影像POS（Postion Oriental System）信息求解待匹配影像间变换关系进行影像校正,在校正后的影像上构建自适应亮度空间,使用ORB算子和BEBLID算法在亮度空间上获取特征点和二进制特征描述符,然后基于汉明距离获取初始匹配点,使用RANSAC算法剔除粗差,最后将匹配点变换到原始影像上得到最终匹配结果。本文选取6组具有视角差异及亮度变化的面阵摆扫式航空影像进行实验,将本文算法与SIFT、SURF、ORB、ORB+BEBLID、ASIFT等匹配方法进行比较,结果表明：本文算法通过建立影像间变换关系,构建自适应亮度空间,使得算法提取的特征点数量增加1.5倍,获取匹配点数量是其他算法的3倍以上,且匹配点分布更加均匀,匹配效率高于其他算法,验证了本文算法在具有亮度变化及视角差异的面阵摆扫式航空影像上匹配的有效性。     

GPS高程异常拟合的稳健总体最小二乘算法

为解决控制点平面坐标与高程异常值中均含有误差的情况下求解模型参数的问题,对应用总体最小二乘算法(TLS)建立G-M模型求解拟合模型参数的方法进行讨论,重点对应用稳健总体最小二乘算法解决控制点之间观测值精度不等对参数求解有影响的问题进行探讨。对基于稳健估计思想的TLS迭代定权算法进行讨论,并通过算例与其他两种算法进行比较。结果表明,基于稳健估计的TLS算法能更好地解决含有误差的控制点已知坐标对GPS高程拟合模型参数求解有影响的问题。     

基于参数约束的隧道断面抗差拟合研究

城市地铁建设过程中,测量隧道断面并进行椭圆拟合,可得到断面中心坐标和收敛数据,进一步指导施工.隧道施工现场具有干扰多、遮挡多的特点,导致测量数据易出现粗差和数据缺失,进而影响椭圆拟合的准确性.针对隧道断面拟合的难点,本文提出一种基于参数约束的抗差拟合方法:通过最小平方中值方法剔除数据粗差,再利用附带参数约束的最小二乘拟合方法进行计算.本文以模拟数据和上海14号线地铁项目数据为例,验证了该方法的有效性和可靠性,解决了隧道断面拟合计算的难点问题.     

基于奇异谱分析的GNSS坐标时间序列粗差探测与噪声估计

考虑到传统谐波模型难以精确描述GNSS坐标时间序列的非线性变化,导致信号和噪声不能很好地分离,进一步影响粗差探测和噪声估计,本文提出一种基于奇异谱分析的粗差探测与噪声估计算法。首先采用奇异谱分析方法分离出GNSS坐标时间序列中的信号与噪声,然后基于IQR准则探测噪声中的粗差,最后采用最小二乘方差分量估计（LS_VCE）方法定量估计各噪声分量。算例表明,相比于传统基于谐波模型的算法,该算法的粗差探测准确率更高,且估计的噪声分量与真值更接近。     

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基于多视线向D-InSAR技术的三维地表形变抗差解算方法

针对粗差对多源InSAR数据三维地表形变解算的影响,提出一种基于多视线向D-InSAR技术的三维地表形变抗差解算方法。该方法利用多视线向D-InSAR地表形变监测数据,在最小二乘原则的基础上实现InSAR三维地表形变解算,获取平差观测量的残差,建立最小二乘残差与观测量单位权方差的函数关系,并通过计算出的单位权方差对InSAR地表形变观测量进行定权;基于等价权原理,选用IGGⅢ权函数实现三维地表形变的抗差解算。最后,以2009年意大利拉奎拉地区地震为例,对该解算方法的可行性和精度进行验证。结果表明,该方法可以获取可靠的解算结果。     

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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。     

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。     

相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波算法分析

根据卡尔曼滤波理论以及抗差理论,本文推导出了相邻历元误差相关的抗差卡尔曼滤波模型,其对观测值中含有粗差有良好的抗差性。通过对含有粗差的变形监测数据分析,与相邻历元误差相关的卡尔曼滤波模型进行比较,采用本文构造的抗差卡尔曼滤波模型处理数据,无论是否有粗差存在观测值里,变形计算结果与实际结果大体一致,粗差对计算结果的影响不敏感。在对变形监测数据分析时,可得出卡尔曼滤波方法估计的状态向量,没有寄存大量的以往观测数据,而是使用最近的观测数据,经过不断的预测和改正,把新的状态展示在系统中。