基于蚁群算法的多面函数在GPS高程拟合中的应用

针对多面函数拟合法的中心节点难以选取的问题，提出将蚁群算法引入多面函数并结合稳健估计构建高精度拟合模型的方法。利用蚁群算法在复杂地形中快速寻找特征点，与少量非特征点共同作为中心节点参与模型构建，将稳健估计加入多面函数，运用选权迭代法剔除粗差对拟合模型的影响。GPS高程拟合数据处理实例表明，基于蚁群算法的多面函数结合稳健估计的拟合方法可有效剔除粗差的影响，且拟合精度比只用均匀格网法提高26%。     

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。     

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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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。     

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。     

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。     

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。     

同时检测监测网的异常形变和粗差

粗差干扰影响形变分析成果的质量，以往都是粗差与异常变形分开来检测，即对每一期观测锡除粗差后再进行平差，然后利用两期或多期平差结果进行形变分析，这两步是重复的，为此，从位移观测方程入手，根据粗差检测与异常形变检测相似的特点，提出将粗差与异常形变同时检测，根据二者的不同特点，将它们区分开的新思路。通过算例分析比较了拟准检定法、假设检验法及相关抗差估计方案的检测效果，结果表明拟准检定法具有比其它两种方法实施简单、定位准确的优点，同时验证了这种思路的可行性。     

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。