基于EMD的改进型3δ粗差探测方法

针对全球卫星导航系统（GNSS）时间序列粗差多、分布随机的问题,提出一种基于经验模态分解（EMD）的改进型3δ粗差探测方法。新方法基本思想是：先利用3δ准则初步探测全球导航卫星系统（GNSS）时间序列粗差并插补,再将GNSS时间序列分解为若干时间尺度的固有模态函数（IMF）分量,再利用相关系数法信噪分离,最后利用3δ准则对残差序列进行粗差探测。利用模拟数据和实际工程数据对比EMD-3δ方法相对于常规LS(Least Squares)-3δ法的粗差探测效果。模拟实验数据表明,EMD-3δ法能够探测92.7%的粗差,LS-3δ方法仅能探测48.3%的粗差。来自斯克里普斯轨道和永久阵列中心（SOPAC）的GNSS时间序列数据进一步表明EMD-3δ能较传统方法更有效地探测粗差。     

L1范数与IQR统计量组合的GNSS坐标序列粗差探测算法

GNSS坐标时间序列中不可避免地含有粗差,未剔除的粗差将会导致参数估计有偏。因此,粗差探测与剔除是GNSS坐标序列分析中一项重要的数据预处理工作。针对GNSS坐标时间序列特点,提出了一种将L1范数(L1-norm)估计与四分位距统计量IQR(interquartile range)组合的移动开窗粗差探测算法,称之为L1_Mod IQR。该方法的主要思想是,首先利用L1范数估计得到较"真实"的残差,然后再对残差采用IQR统计量进行粗差探测。将L1_Mod IQR法与"3σ"法、基于最小二乘的τ检验法等粗差探测算法进行了模拟计算与对比,验证了该算法的有效性。进一步采用L1_Mod IQR算法对中国区域10个IGS站的高程时间序列进行了分析,结果表明中国区域IGS站高程序列的粗差剔除率最小为0.1%,最大为2.6%。并且以WUHN站为例与SOPAC提供的结果进行了对比,结果表明SOPAC提供的"Clean"数据仍含有大量的粗差,而L1_Mod IQR算法能够有效地剔除粗差。     

GNSS高程拟合中的粗差探测

测量数据中不可避免的存在粗差,当观测值中含有粗差,会严重的影响观测成果的质量。为了对粗差进行探测,选取了数据探测法、稳健估计、多维粗差的同时定位与定值法(LEGE法)对观测值中的粗差进行检验,并进一步利用数据探测法对LEGE法进行改进,将数据探测法、稳健估计、LEGE法以及改进得到的LEGE+数据探测法应用于GNSS高程拟合的粗差探测中。在实验区域,计算结果表明:稳健估计、LEGE法、LEGE+数据探测法具有良好的抵抗粗差的能力;随着含有粗差的观测值数量增多,与稳健估计、LEGE法、LEGE+数据探测法相比,数据探测法的精度会降低;LEGE法和LEGE+数据探测法对含有粗差的观测值具有一定的修正能力。     

奇异谱分析的变形监测序列粗差探测方法

针对时间序列数据中存在的粗差问题,该文首先介绍了奇异谱分析法(SSA)和未确知滤波法(UF)的工作原理,考虑到SSA方法在识别趋势项和周期性信号方面及UF算法在区分粗差和异常值上的优势,在SSA准确提取信号的基础上结合UF算法提出了一种新的SSA-UF粗差探测法:首先利用SSA提取观测值序列的信号并获取残余分量;然后通过UF算法对残余分量进行分析确定粗差点的位置;最后确定粗差点并剔除。通过单因素和多因素主导变形的观测值序列两个实例的验证分析,结果表明,该文中提出的SSA-UF粗差探测法与SSA数据统计方法相比在监测数据处理中的粗差探测效果明显,可靠性更高,为后续监测数据分析处理奠定了较好的基础。     

卫星重力梯度测量数据的粗差探测

分别讨论了阈值法、Dixon检验法和小波算法应用于卫星重力梯度数据粗差探测的效果。为了克服这3种单一粗差探测方法的不足,提出了卫星重力梯度数据的粗差探测组合方案,即联合Dixon检验和小波算法,以及联合Dixon检验、阈值法和小波算法的组合方案。模拟结果表明,两种组合方案均能有效改善粗差探测的效果。     

组合Baarda数据探测法与ESD检验法探测伪距粗差的新方法

在采用GNSS技术进行卫星导航定位过程中,伪距观测值粗差会污染定位观测模型,造成定位精度下降。本文提出了一种融合Baarda数据探测法和ESD检验法两种方法进行组合探测伪距观测值粗差的新方法,实验证明,该方法可以有效控制伪距粗差的影响,保障伪距单点定位的精度和可靠性。     

城市复杂场景下GNSS定位的因子图优化方法及其抗差性能分析

北斗/全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）在开阔环境下可以提供连续可靠的高精度导航定位服务,但是在城市复杂场景下,GNSS多路径与非视距信号严重、粗差与周跳发生频繁,导航定位能力仍然存在不足。相较于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)方法,因子图优化能够充分利用历史观测,通过窗口内历元间约束与冗余观测信息共同抑制异常数据影响。构建了基于滑动窗口因子图优化的GNSS定位模型,通过验后残差迭代分析进行粗差探测,并从最小可探测误差、粗差探测成功率、定位精度提升等方面深入分析因子图优化与EKF的抗差性能。以城市复杂场景数据进行处理验证,结果表明,因子图优化的最小可探测误差减小了11.92%～32.56%,粗差探测成功率提升了3.84%～10.47%,GNSS定位精度提升了11.29%～25.99%。总体而言,对于城市复杂场景下的GNSS导航定位应用,因子图优化具备更好的抗差性能和定位精度,有望取代现有基于单历元观测值的EKF模型。     

组合粗差探测的MHSS ARAIM算法

针对目前MHSS ARAIM (multiple hypothesis solution separation advanced receiver autonomous integrity monitoring)算法存在的抗差能力弱、计算子集过多、计算量过大等不足,提出一种组合粗差探测的MHSS ARAIM算法。该算法先用粗差探测方法对原始数据进行粗差识别与剔除,而后用MHSS ARAIM算法处理经粗差探测后的数据,可弥补MHSS ARAIM算法的不足。对若干IGS和全球连续监测评估系统iGMAS(international GNSS monitoring and assessment system)监测站观测数据进行计算和分析。结果表明:在航行LPV-200阶段,该算法应用于GPS和BDS导航的性能优于MHSS ARAIM;在假设单故障情况下,该算法对GPS和BDS观测数据的有效监视门限EMT(effective monitor threshold)的精度分别提高了22.47%和9.63%,对VPL(vertical protection level)的精度分别提高了32.28%和12.98%;在假设双故障情况下,对EMT的精度分别提高了80.85%和29.88%,对VPL的精度分别提高了49.66%和18.24%。     

一种基于模糊聚类分析的新型RAIM算法北大核心CSCD

针对接收机自主完备性监测(RAIM)中多粗差的探测识别难题,该文在研究了模糊聚类分析原理和特点的基础上,利用QR检校法构建单点定位的全设计矩阵,提出了基于模糊c均值(FCM)的模糊聚类分析的新型RAIM算法,以实际观测数据对比分析了硬聚类分析和模糊聚类分析在单个粗差和两个粗差下的探测识别性能。由试验结果可知,该文方法可有效实现多个粗差的探测识别问题,解决了单点定位中的质量控制问题,可有效保障单点定位结果的可靠性。     

几种粗差估值方法的比较

基于均值漂移模型,重点讨论粗差估值的计算问题,给出了观测值统计相关时数据探测法(data snooping)的粗差估值公式。探讨数据探测法粗差估值与粗差的同时定位与定值法(LEGE)、拟准检定法(QUAD)、部分最小二乘法(PLS)的粗差估值之间的关系,证明当观测值统计相关时,部分最小二乘法和QUAD法在粗差估值的计算上具有等价性,与数据探测法和LEGE法都不一致。当观测值统计独立且不等权时,QUAD法、PLS法和数据探测法具有等价性,与LEGE法在粗差估值上不同;当观测值统计独立且等权时,4种方法在粗差估值计算上具有等价性。最后通过算例验证了结论。     

光学影像自动几何精校正中控制点粗差检测方法比较

控制点粗差检测是保证光学影像自动几何精校正精度的重要环节。将数据探测法、抗差估计法和随机抽样一致性法(RANSAC)三种经典的粗差检测方法应用于光学影像自动几何精校正的控制点粗差检测中,详细阐述了三种方法检测控制点粗差的方法和流程,并在控制点粗差率为10%、20%、30%和60%的情况下,利用实际光学卫星影像分别对三种方法展开控制点粗差检测实验。实验结果表明RANSAC相比数据探测法和抗差估计法对粗差率的敏感性最小,具有更强的鲁棒性,更加适用于光学影像几何自动精校正中控制点的粗差检测。     

GNSS 监测数据预处理在变形预测中的应用

GNSS监测技术被广泛应用于变形监测工作中,但GNSS监测数据中会有缺失值、噪声等误差的存在,对预测结果造成影响。引入改进的小波神经网络模型进行变形预测,并考虑该模型的自适应性和容错性,分别采用三次样条插值法、小波滤波法和拉依达准则对原始监测数据进行缺失值填补、去噪和粗差剔除等预处理。并利用实际监测数据进行短期预报分析,对比原始监测数据和预处理后的监测数据的预测结果,结果表明预处理后的监测数据的预测效果更好。     

GNSS位移监测数据渐进式分析表征方法

为进一步挖掘全球导航卫星系统(GNSS)位移监测数据中包含的变形信息,提升数据使用质效,更好地服务于预警工作。本文以GNSS实测数据为研究对象,采用点—线—面逐级分析,累计量—速率—加速度渐进刻画的方法。结合某滑坡监测实例,重点探究了粗差剔除、三维分量分析、位移矢量分析方法;指出来不利方向投影分析、顶底改正的重要性;论述了监测剖面分析及区域分析的重点内容。结果表明,该方法可较好地挖掘和甄别形变特征,其实用性较强,可为GNSS位移监测预警参数选择及其判据设定提供依据,亦可为同类位移监测数据分析提供有益参考。     

一种卫星钟差异常精确探测的两步法策略

针对卫星钟差数据中的粗差和钟跳两类异常进行精确探测，提出使用历元单差算法和拟准检定法相结合的两步法策略，第1步，依据钟跳和粗差在历元单差序列中不同表现特点，采用历元单差法探测疑似钟跳点并剔除部分粗差；第2步，对按疑似钟跳分段的数据使用拟准检定法精确探测粗差。通过模拟数据算例阐述钟差异常探测过程并进行性能分析，通过实测数据进行算法有效性验证，结果表明，仅使用历元单差法能有效探测疑似钟跳点和部分粗差，其探测的疑似钟跳点包含了真实钟跳；使用两步法既能有效规避钟跳影响，又能精确探测小粗差，探测能力接近底噪的2倍中误差。     

基于虚拟参考站的GNSS滑坡地质灾害监测分析

针对全球卫星导航系统(GNSS)技术在滑坡监测中参考站架设选址难、建设成本高、基准不稳定等问题，使用基于虚拟参考站(VRS)的滑坡地质灾害监测方法，利用卫星导航定位连续运行参考站(CORS)在监测区生成虚拟参考站数据，代替物理参考站进行滑坡监测.实验分析不同解算策略下的虚拟参考站监测精度，并将粗差剔除后的结果与传统GNSS监测进行对比.结果表明：VRS 2 h监测精度平面可达5 mm，高程可达25 mm，所反映滑坡位移趋势与传统GNSS监测一致.     

水电站二维测量基准的建立与维护

基于GNSS、全站仪、倒垂数据,提出了一套适用于水电站二维测量基准建立与一致性维护的理论和方法.该方法首先将GNSS基线和全站仪边角观测值进行联合处理,再采用粗差探测、粗差剔除和方差分量估计等方法,按照一点一方向的模式进行边角网平差,最后对平差后的点位坐标进行精度评定.以大渡河某水电站监测数据为例,验证了该方法的可靠性...     

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。     

利用改进3σ法获得残差序列的共模误差提取

针对GNSS坐标时间序列的异常值、缺失点插值和共模误差问题，该文采用一种经验模态分解(EMD)与3σ组合算法处理异常值，获取干净的残差时间序列，然后使用Matlab软件的fillmissing函数进行插补，获得连续的时间序列，最后利用独立成分分析(ICA)和主成分分析(PCA)方法对残差序列进行共模误差的提取，分析共模误差的影响。研究结果表明，与LS-3σ相比，EMD-3σ方法的探测率提高了0.2%,说明新算法的探测效果更好。PCA和ICA方法滤波后的RMS值分别平均减少了约22.01%、10.96%,说明PCA和ICA均能有效地提取残差时间序列的共模误差，提高坐标时间序列的精度，且PCA比ICA效果更好。     

GPS非差数据处理中的粗差处理方法及其应用

探讨了数据探测和稳健估计两大类粗差处理方法,处理了实际GPS观测数据,实现了在非差单点定位数据处理中对单个粗差的有效探测和处理。     

基于改进累积和控制图的GNSS变形信息的识别与预警

累积和(cumulative sum,CUSUM)控制图是一种较为成熟的突变点识别方法,可以较为有效地对全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)坐标序列中的变形信息进行识别与预警。然而,对于长时间的连续监测,GNSS坐标序列中不可避免地存在粗差或离群值,其对CUSUM控制图的检测效果有一定的影响。鉴于此,提出了采用基于中位数构建的改进CUSUM控制图进行GNSS坐标序列中变形信息的识别与预警,并给出了该方法的基本原理和算法流程。结果表明:采用改进CUSUM控制图进行变形信息识别和预警的准确度优于传统方法,其灾害预警的误报率显著减小,说明了采用改进CUSUM控制图的必要性和优越性。