稳健主成分回归及粗差探测北大核心CSCD

针对测量平差模型中法方程系数矩阵病态和观测值存在粗差的问题,该文将主成分估计与稳健估计方法相结合,建立了稳健主成分回归方法。详细介绍了稳健主成分回归方法的步骤,即先将系数矩阵进行稳健主成分分析,得到稳健主成分,利用稳健的LTS估计法求解参数向量,同时构造了一种稳健的主成分选择统计量,便于选择最佳的主成分数目。文中构造了3种异常点检验统计量,给出了异常点和粗差的探测步骤。算例研究表明,与传统方法相比,本文方法有一定的优越性。     

基于均值漂移模型的粗差定值定位

针对粗差定值定位问题,该文从观测值与其估值的解析关系出发,提出了一种基于均值漂移模型的粗差定值定位研究思路和方法。首先利用二次投影公式和帽子矩阵的性质,推导出了参数分量和粗差估计值的另一种估计表达式,讨论了相应估计量的统计性质。然后,根据不同情况,构造了粗差检验统计量,并给出了相应的粗差检验步骤。最后,用一组包含不同粗差的模拟算例验证了该文方法的有效性。从理论上丰富了粗差探测的方法,扩大了均值漂移模型的应用范围。     

系数矩阵包含粗差时稳健总体最小二乘法一元线性回归的相对有效性

运用仿真试验的方法,以不同的稳健估计方法和不同斜率的一元线性回归模型为例,探讨了系数矩阵含粗差的不同误差影响模型下稳健最小二乘法(RLS)和稳健总体最小二乘法(RTLS)在一元线性回归中的相对有效性。结果表明,对于观测值的估值,不同的斜率将影响RTLS与RLS的相对有效性;对于回归系数的估值,RLS优于RTLS。     

基于Score检验统计的粗差探测法

针对观测数据同时含有粗差和系统误差时粗差难以探测的问题,本文将粗差纳入随机模型,提出了一种基于Score检验统计的粗差探测方法。首先构造半参数模型的惩罚极大似然函数,给出了相应的解的表达式。然后构造Score检验统计量,推导出具体表达式,给出了相应的粗差探测步骤。最后,用一组含有粗差的模拟数据验证了本文算法的有效性。     

抗差主成分估计及应用

本文基于抗差估计和主成分估计理论，提出一种新的估计－抗差主成分估计，推导了参数的抗差主成分解，并结合算例进行了试算。结果表明：抗差主成分估计不仅可以解除法方程系数降的病态，而且对于抑制观测粗差的影响也有显著功效。     

抗差岭型主相关估计及其误差影响

针对法方程系数阵病态和观测值存在粗差对估值结果造成双重影响的问题,在岭型主相关估计的基础上引入抗差M估计模型,提出了一种抗差有偏估计的新方法——抗差岭型主相关估计。推导出了相应模型的抗差解及误差影响函数,并进行了计算分析。与主成分估计不同的是,该方法按主成分对观测值的影响程度大小对其进行舍取,在尽可能保留有用观测信息的基础上克服了病态性和粗差的影响。     

稳健总体最小二乘法在测边网解算中的相对有效性

以不同观测值个数与未知数个数的模拟测边网、观测值中包含不同的粗差个数和常用的相对有效的稳健估计方法为例,运用仿真试验的方法比较稳健总体最小二乘法(RTLS)与稳健最小二乘法(RLS)的相对有效性,结果说明对于观测值包含随机误差和粗差、系数矩阵不包含随机误差和粗差的情形,稳健总体最小二乘法与稳健最小二乘法等价。     

抗差岭型主相关估计及其误差影响

针对法方程系数阵病态和观测值存在粗差对估值结果造成双重影响的问题,在岭型主相关估计的基础上引入抗差M估计模型,提出了一种抗差有偏估计的新方法--抗差岭型主相关估计.推导出了相应模型的抗差解及误差影响函数,并进行了计算分析.与主成分估计不同的是,该方法按主成分对观测值的影响程度大小对其进行舍取,在尽可能保留有用观测信息的基础上克服了病态性和粗差的影响.     

平差参数的主成分估计

本文介绍一种求平差参数的有偏估计方法——主成分估计。当法方程系数矩阵呈病态时,主成分估计的均方误差要小于最小二乘估计的均方误差,因此,采用主成分估计是有益的。     

LTS 回归与最小一乘法稳健性比较

探讨了可以抵抗回归数据中出现的X与Y空间的多个异常点稳健回归估计方法,介绍了最小一乘法与LTS估计,并利用MATLAB模拟数据,分析以LS,LTS和最小一乘法三种方法对三组模拟数据进行分析比较,表明LTS方法比其他两种的抗粗差效果要好,具有很强的稳健性。     

一种基于最小广义方差估计的TLS点云抗差法向量求解方法

针对地面激光扫描点云中的粗差与不均匀采样对法向量计算的影响,基于最小广义方差估计与局部平面拟合原理提出了一种抗差法向量求解方法。首先通过快速近似最近邻居搜索算法得到最近k邻居点集,然后由确定型最小广义方差估计方法和多元马氏距离得到邻居点集协方差矩阵的抗差估计,最后根据主成分分析法（principal component analysis,PCA）计算得到抗差法向量。通过构造的模拟地面激光扫描（terrestrial laser scanning,TLS）点云数据将提出的方法分别与基于PCA、鲁棒PCA和随机抽样一致的法向量求解方法进行实验比较。结果表明,所提方法的抗差性能优异,且并行优化改进后可以满足大规模TLS点云的计算需求。将该方法应用于实际野外地形TLS点云数据,由求解的抗差法向量重建的泊松表面更符合实际地形,表明了该方法在实际应用中的有效性。     

对偶四元数法在稳健点云配准中的应用

针对点云特征点含有粗差的问题，提出了基于对偶四元数的稳健点云配准方法。遵循加权最小二乘原则构建了基于对偶四元数的稳健点云配准模型，运用拉格朗日乘数法推导了旋转矩阵和平移向量求解公式，研究了新权计算与坐标转换迭代步骤。实例证明，该方法能够有效识别并剔除粗差，提高点云配准精度。     

移动开窗检验法及其在GOCE数据粗差探测中的应用

简单回顾观测值粗差探测、识别及控制的基本方法,基于最小二乘推估理论给出卫星重力时间序列数据的粗差探测方法,其基本思路是利用除被探测点以外的观测数据对该点进行推估,并与其真实观测值进行比较,依照某种统计量和一定的准则进行粗差判别.基于上述思想,构造服从t-分布检验统计量,提出了移动开窗检验法,给出一种简单的时间相关函数、窗口宽度的确定方法以及详细的循环检验步骤.利用模拟的GOCE卫星重力梯度数据验证了新方法的有效性.     

粗差探测与稳健估计相结合的方法在直线拟合中的应用

当观测向量和系数矩阵都含有粗差时,提出将粗差探测法和稳健加权总体最小二乘法二者有效结合的方法,在数据预处理阶段,利用粗差探测法剔除大的粗差,在参数估计阶段,利用稳健加权总体最小二乘法控制小粗差。以直线拟合为例,通过对比分析表明,粗差探测法和稳健加权总体最小二乘相结合的方法求出的参数结果最优。     

抗差岭型组合主成分估计及误差影响

本文从有偏估计类中的岭型组合主成分估计出发 ,结合抗差估计理论 ,利用抗差M估计模型 ,提出了一种新的抗差有偏估计法———抗差岭型组合主成分估计。推导了平差参数的抗差岭型组合主成分估计解 ,以及平差参数的验后精度和误差影响函数。计算结果表明 ,抗差岭型组合主成分估计不但能克服法方程系数阵病态性的影响 ,而且能有效地抵制观测值中精差的异常干扰 ,使参数的解更为准确可靠     

再生权最小二乘法研究

稳健估计方法能在观测值中不可避免地存在粗差时有效地消除或减弱它们对参数估计的影响,稳健估计方法也是测量数据处理的常用方法。本文充分利用独立观测值改正数之间应满足的条件方程提供的有效信息构造观测值的权,提出一种稳健估计方法——再生权最小二乘法(SBWLS)。不同观测值数量、不同粗差数量(1~3)和不同粗差数值(5和10倍的中误差)的3个水准网仿真试验结果说明,再生权最小二乘法比常用的13种稳健估计方法能更有效地消除或减弱粗差对参数估计的影响。     

再生权最小二乘法

稳健估计方法能在观测值中不可避免地存在粗差时有效地消除或减弱它们对参数估计的影响,稳健估计方法也是测量数据处理的常用方法。本文充分利用独立观测值改正数之间应满足的条件方程提供的有效信息构造观测值的权,提出了一种稳健估计方法—再生权最小二乘法（Self-born Weighted Least Squares（SBWLS））。不同观测值数量、不同粗差数量（1-3）和不同粗差数值（5和10倍的中误差）的三个水准网仿真实验结果说明,再生权最小二乘法比常用的13种稳健估计方法能更有效地消除或减弱粗差对参数估计的影响。     

稳健估计在GNSS高程拟合中的粗差探测

由于最小二乘法不能有效地抵抗粗差,而控制点的平面坐标和高程异常值中不可避免地含有误差,对应用最小二乘法和稳健估计法在GNSS高程拟合中的粗差探测进行探讨。通过对不同数量控制点的高程异常观测值中加入粗差,采用两种算法在求解GNSS高程拟合中的精度进行分析比较,并对粗差在稳健估计中的干扰范围进行研究,结果表明,稳健估计具有抵抗多个粗差的能力。     

L1范估计的巴尔达型检验及其可靠性

根据残差与真误差的Bahadur型关系,L1范估计中, 粗差几乎完全反映到相应的残差上,这就是L1范估计能正确定位粗差的原因.对L2范估计,粗差只是部分地反应到相应残差上,由此会导致粗差误判.根据L1范估计的残差及其方差, 构造了L1范估计的巴尔达检验统计量, 并讨论了L1范估计的可靠性.与L2范估计的可靠性比较,L1范估计的可靠性受多余观测的影响小.     

以三维坐标转换为例解算稳健总体最小二乘方法

稳健最小二乘方法能够有效解决平差计算中观测值存在粗差的情况,因此广泛应用于各种实际问题中。在最小二乘方法中,系数矩阵被认为是不含有误差的。然而在实际情况中,系数矩阵中的变量往往也包含观测值,因此不可避免地会被误差污染。为同时考虑系数矩阵和观测向量中的误差,同时对粗差进行探测和定位,本文提出基于选权迭代的稳健总体最小二乘方法,并以三维相似坐标变换为例展示解算过程。通过模拟计算,证明了采用本文提出的稳健总体最小二乘方法,能够较好地达到粗差探测和定位的目的,获得稳健的参数解。