抗差自适应卡尔曼滤波模型及其在塌陷区监测中的应用

针对塌陷区等地表快速沉降区域的动力学特点及观测向量中存在的粗差对卡尔曼滤波结果的影响，设计一种抗差自适应卡尔曼滤波模型。该模型能识别稳定沉降与快速沉降2种状态，通过抗差估计减小观测向量中粗差的影响，并采用自适应因子调整动力学模型，减少状态模型的误差，提高滤波结果的精度。将该模型应用于某矿区沉降监测数据的处理，结果表明，其效果优于抗差卡尔曼滤波。     

变形测量数据分析的进展

本文就变形网的优化,观测值含有粗差的处理,确定位移和变形的计算程序,变形模型和统计分析等方面,简述国内外在变形测量数据分析领域中的进展。     

相关观测值双因子抗差估计的改进算法

由于一个观测值的粗差将影响多个观测值的残差估值,对双因子抗差估计的迭代计算方法作如下改进：当最大标准化残差的检验结果为粗差或者明显是可疑粗差时,只对粗差观测值构建双因子等价权,其他观测值的权不变。除上述两种情况外,可同时对所有观测值构建双因子等价权进行抗差估计,并基于改进的双因子等价权构建方法简化计算步骤。利用GPS控制网的观测数据进行模拟计算分析表明,该改进算法在含有明显粗差时可提高参数估值的精度;在粗差不明显或个数较少时,可在保持参数估计精度的基础上提高计算效率。     

基于移动窗口的抗差Chebyshev多项式拟合探测与修复单频GPS周跳

由于载波相位的双差观测量消除了公共误差而具有较好的平滑性,并且在双差观测序列进行相邻历元间求差后,周跳能真实地以粗差形式反映出来,在利用Chebyshev多项式拟合双差观测量时,顾及抗差估计的思想、Chebyshev多项式拟合阶数、拟合弧段长度,提出基于移动窗口的抗差Chebyshev多项式拟合算法来探测与修复周跳,分别应用采样间隔为60 s和15 s的L1频率的载波相位数据测试表明：该算法可有效探测多历元间隔周跳及连续周跳,并能对周跳进行准确的修复。     

三维坐标转换的稳健加权总体最小二乘算法

针对当前加权对称相似变换中仅考虑观测值含有随机误差,而不考虑观测值含有粗差的情况,基于加权对称相似变换进一步验证其不具有抗差性,并在此基础上采用选权迭代法进行稳健加权对称相似变换。由中位数法求解具有抗差性的单位权中误差,构造标准化残差,求解权因子,进而求得可靠的参数解。实验结果表明,当观测值含有4~6个粗差时,采用该方法能够探测出更多可能存在粗差的数据,给出的权因子更合理,所得参数解精度更高、稳定性更强。     

一种变形监测中中长基线的单历元模糊度解算算法

针对已有单历元模糊度解算算法只适用于短基线的情形，根据误差传播率确定模糊度精度，依据误差确定模糊度搜索空间，提出一种利用GPS双频观测信息实现中长基线下单历元模糊度固定的算法。首先，利用电离层约束法得到双差模糊度之间的线性约束条件；其次，利用变形监测中监测站点坐标近似已知的条件进行约束，反算获得近似模糊度；最后，根据监测站点已有的观测数据精度给出搜索空间，搜索固定模糊度。结果表明，该方法可以实现中长基线下单历元的模糊度固定，对实时变形监测有一定的参考价值。     

基于抗差自适应SITAN算法的水下重力匹配导航方法

针对水下重力匹配导航SITAN算法中动力学模型误差以及重力异常观测数据存在粗差的问题,提出一种抗差自适应匹配算法。通过构建自适应因子和抗差因子来调节状态预测信息与量测信息对滤波贡献的权重,有效抑制粗差和预测信息异常的影响,提高匹配算法的稳定性和可靠性。在南海选取一块重力异常特征变化丰富的海域进行仿真实验,结果表明,与常规SITAN算法相比,该算法能够显著降低异常观测值的影响,系统的定位精度和鲁棒性均有提升。     

星载GPS相位非差观测粗差和周跳的探测与修复

提出了以历元间星载GPS载波相位观测值之差作为观测量,结合拟准检定法（QuAD）来探测和修复非差星载GPS相位观测值中的粗差和周跳的方法。利用仿真低轨卫星GPS相位观测数据,对粗差和周跳的特性进行了分析,并对探测和修复步骤与效果进行了详细说明。实验表明,该方法不仅计算简捷,而且能有效修复非差载波相位观测值中的粗差和周跳,为非差星载GPS精密单点定轨提供了良好的质量控制基础。     

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。     

单频GPS/GLONASS组合单点定位的精度评估

利用单频伪距观测值和广播星历数据,比较不同观测值权值下GPS/GLONASS组合单点定位的结果,并讨论大气误差对组合单点定位精度的影响。利用最小二乘和卡尔曼滤波两种算法进行单点定位计算,结果表明,组合定位单历元平面位置解精度优于2.5 m,高程方向精度优于4.5 m,24小时解3个坐标分量精度均优于1 m,对于该两种算法,组合定位与单独GPS定位相比精度均有不同程度的提高。     

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等价权函数为连续可变函数的抗差Kalman滤波

设计了一种等价权函数为连续可变函数的抗差Kalman滤波,通过与现有常用抗差Kalman滤波方案比较,新设计的抗差权方案具有更优的抗差效果。     

桥梁变形监测数据小波去噪与Kalman滤波研究

针对跨海大桥三维变形监测问题,实施了测量机器人与三维激光扫描仪测量方案,二者三维监测数据最大较差不超过0.5 mm,而且测量机器人监测数据精度高,说明三维激光扫描技术应用于桥梁变形监测是可行的。根据小波分析与Kalman滤波理论,建立小波去噪后的桥梁变形监测Kalman滤波模型。实验表明,经过小波去噪的监测数据再进行Kalman滤波处理,提高了桥梁变形预测与变形分析的可靠性。通过标准Kalman滤波、自适应Kalman滤波桥梁变形观测数据处理,及平方和误差、均方误差、平均相对误差精度分析知,自适应Kalman滤波要优于标准Kalman滤波方法。     

基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波在变形监测中的应用

在抗差Kalman滤波的基础上引入双自适应因子,分别对动态模型不准确和观测模型存在粗差进行调节,构建双自适应因子滤波模型。针对抗差自适应Kalman滤波效率较低的缺点,通过构建基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波,先用卡方检验对粗差进行检验,再调用抗差自适应Kalman滤波进行处理。工程实例表明,双自适应因子滤波模型可以很好地抵御粗差,并减弱模型不精确的影响。基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波不仅可以削弱粗差对滤波估值的影响,而且可以提高数据处理的效率。     

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GNSS形变监测时间序列的粗差数据处理方法

针对GNSS形变监测的传统粗差探测算法性能受限于数据长度的问题,提出基于小波分析的一阶导数粗差剔除法。首先使用新算法对原始信号进行粗差剔除,再利用广义延拓插值补充残缺点。实测算例结果表明,新算法执行时间是3倍中误差法（3σ法）的0.01倍,插值后与真实值偏离仅0.03 mm,远优于其他传统粗差探测手段。     

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。     

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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。