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The Bayesian detection of discontinuities in a polynomial regression and its application to the cycle-slip problem 总被引:4,自引:1,他引:3
Maria Clara de Lacy Mirko Reguzzoni Fernando Sansò Giovanna Venuti 《Journal of Geodesy》2008,82(9):527-542
This paper deals with the problem of detecting and correcting cycle-slips in Global Navigation Satellite System (GNSS) phase
data by exploiting the Bayesian theory. The method is here applied to undifferenced observations, because repairing cycle-slips
already at this stage could be a useful pre-processing tool, especially for a network of permanent GNSS stations. If a dual
frequency receiver is available, the cycle-slips can be easily detected by combining two phase observations or phase and range
observations from a single satellite to a single receiver. These combinations, expressed in a distance unit form, are completely
free from the geometry and depend only on the ionospheric effect, on the electronic biases and on the initial integer ambiguities;
since these terms are expected to be smooth in time, at least in a short period, a cycle-slip in one or both the two carriers
can be modelled as a discontinuity in a polynomial regression. The proposed method consists in applying the Bayesian theory
to compute the marginal posterior distribution of the discontinuity epoch and to detect it as a maximum a posteriori (MAP)
in a very accurate way. Concerning the cycle-slip correction, a couple of simultaneous integer slips in the two carriers is
chosen by maximazing the conditional posterior distribution of the discontinuity amplitude given the detected epoch. Numerical
experiments on simulated and real data show that the discontinuities with an amplitude 2 or 3 times larger than the noise
standard deviation are successfully identified. This means that the Bayesian approach is able to detect and correct cycle-slips
using undifferenced GNSS observations even if the slip occurs by one cycle. A comparison with the scientific software BERNESE
5.0 confirms the good performance of the proposed method, especially when data sampled at high frequency (e.g. every 1 s or
every 5 s) are available. 相似文献
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基于AHP和BP神经网络的深部地热水可持续开发能力评价 总被引:1,自引:0,他引:1
采用资料完整性、开采潜力、回灌量、平均水压下降速率、地面沉降速率、水温、水质、地热井布局8项指标构建天津地热可持续开发能力评价指标体系;运用层次分析法确定了各项指标的权重,建立起评价因素集和评语集,给出了归一化数值;建立了天津地热可持续开发能力的BP神经网络模型,以层次分析法得出的结果作为样本,对BP网络进行了训练和测试,实例评价结果表明了AHP和BP神经网络方法的可行性,为地热资源的可持续开发能力评价提供了一种新的评价方法。 相似文献
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支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性. 相似文献
69.
线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。 相似文献
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